• 식물병연구
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• 제28권4호
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• pp.221-230
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• 2022

Erwinia amylovora에 의해 발생하는 화상병은 2015년에 국내에서 처음으로 보고된 이후 2021년 기준으로 전국 22개 지역으로 전파되었다. 우리나라는 식물방역법에 따라 화상병이 발생한 사과 및 배 과원은 발생주율을 기준으로 모든 기주식물들을 완전히 제거하여 구덩이에 매몰처리한다. 이후, 3년간 화상병균 전파를 막기 위해 매몰지 위에 기주식물 식재를 금하고 있다. 매몰처리법에 의한 화상병균 박멸 효과를 확인하기 위하여, 화상병 감수성 식물을 미끼식물로 이용하여 매몰지에 식재 후 화상병 재발 유무를 확인하였다. 이를 위해, 2019년부터 2021년에 매몰처리한 경기도 안성시와 충북 충주시 소재 매몰지 3곳을 선정하여 미끼식물 감시시설을 설치하였다. 화상병 감수성 식물인 사과(부사)를 미끼식물로 선정하고, 각 감시시설당 5주를 식재하였다. 감시시설은 울타리와 그물로 격리하였다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 CCTV와 동작감지기, 그리고 현지 기상상황을 기록하는 센서를 설치하였다. 감시시설을 주기적으로 방문하여 육안으로 화상병 발병 유무를 확인하였다. 미끼식물로부터 화상병 의심 증상을 나타내는 표본을 채취하고 화상병균 특이적 프라이머를 이용하여 loop-mediated isothermal amplification polymerase chain reaction (PCR)과 conventional PCR을 통해 화상병균 감염 유무를 확인하였다. 그 결과, 현재까지 어떠한 미끼식물에서도 화상병균은 검출되지 않았다. 따라서, 현재 시행되고 있는 매몰 후 화상병 기주식물 3년 식재 금지 조항을 완화하는 근거로 본 연구 결과를 제시하고자 하며, 이를 통해 국내 과수산업과 농가의 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것이라 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.536-542
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• 2020

본 논문에서는 광대역 지향성 방사패턴을 가지는 자연에서 영감을 얻은 새싹 모양 안테나를 제안한다. 모션감지 센서 응용을 위해 넓은 빔폭을 가지는 새싹 모양의 기울어진 방사체를 설계하였다. 확장된 잘려진 접지면을 반사기로 작용하도록 하여 지향성 방사패턴을 가지도록 하였다. 평형 방사체를 급전하기 위하여 우수한 진폭 및 위상 평형도를 가지는 광대역 발룬을 활용하였다. 제안된 안테나는 8.5에서 14.5 GHz의 넓은 주파수 대역폭과 넓은 빔폭을 가졌으며, 방사 효율은 90% 정도이었다. 측정된 이득은 4에서 5dBi이며, 전후방비는 10~20dB이었다. 제안된 안테나는 광대역 넓은 빔폭과 지향성 방사패턴을 요구하는 이미징 센서, 위상 배열 시스템 및 레이더 등에 활용될 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.69-77
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• 2017

본 논문에서는 재난상황에서 딥러닝과 증강현실 기술을 활용한 재난대응 방안과 그에 따른 네트워크 자원 확보 방안을 제안한다. 딥러닝과 증강현실 기술의 특징과 현황을 파악하고, 재난분야와의 연관성에 관하여 설명한다. 딥러닝 기술을 사용하여 재난 상황을 정확하게 인지하고 관련 재난 정보를 증강현실로 구현하여 재난대응 현장 및 통합지원본부, 재난안전대책본부 등에 제공함으로써 재난대응 역량을 강화할 수 있다. 각종 재난사례 중 화재상황을 중점으로, 딥러닝 기반 화재상황 인식 및 증강현실 정보제공을 통해 효과적으로 재난대응 역량을 강화할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로, 본 논문의 재난대응 방안을 활용하기 위한 네트워크 자원 확보 기법을 제시한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.97-104
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• 2019

한국 경제의 초석인 화학산업의 성장 이면에는 매년 수십여 건의 위험·유해화학물질 화학사고로 막대한 인명 및 환경피해가 발생하고 있다. 화학사고 주요 원인으로 염산, 불산 등과 같은 위험·유해화학물질 취급시설에서 작업자의 부주의, 취급시설의 노후화 등으로 방유벽 내 유·누출 후 대기 확산에 의한 인명 및 환경피해가 발생된 사례를 쉽지 않게 접할 수 있다. 이와 같은 화학사고를 예방하기 위해서 방유벽 내 유입된 위험·유해화학물질의 대기 확산 방지를 위한 방재시스템의 필요성이 제기되어 동일 주제에 대해서 연구하였다. 대기 확산 방지를 위한 방재시스템은 유·누출 감지단계, 경보·측정단계, 억제·차단단계 등 총 4단계로 구성된다. 본 연구에서 제안한 위험·유해화학물질방재시스템을 통해서 대기 확산과 같은 2차 화학사고 예방 체계의 필요성을 제기할 수 있다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.11-16
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• 2009

본 논문은 전기설비에서 사고 발생 징후를 검출하기 위한 방법을 기술하고 있다. 실험을 위해 전기설비의 부하는 백열전구로 구성하였고, 사고는 전기설비의 일부에 KS C IEC(Korea Standard C International Electrostatic Commission) 60112에 따른 내트래킹 시험장치를 연결하여 모의되었다. 모의사고는 정상상태에서 방전진전과 탄화형성 과정을 거쳐 트래킹파괴에 이르게 된다. 전기설비로부터 사고 징후 검출을 위해 전류 모니터를 이용하여 전기설비 전체의 전류를 측정하고 이를 분석하였다. 그 결과, 전류 파형의 특정 영역에서 사고의 진행 정도가 클수록 전류 펄스의 크기가 커지고, 발생 빈도도 증가하였다. 특히 전류파형에 대한 표준편차와 확률분포는 부하의 수와 무관하게 사고단계별로 뚜렷한 차이를 보였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.526-538
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• 2016

정부는 대구 지하철 대형 화재 사건을 계기로 2004년 철도안전법 제정과 동시에 철도안전 종합계획 추진을 통해 철도안전관리를 도모해 왔다. 그러나 여전히 열차 충돌, 탈선 및 화재 등 대형 인명피해로 이어질 수 있는 열차사고가 지속적으로 발생하고 있음에도 불구하고, 사후 처리 중심의 안전관리시스템이 운영되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 분산되어 운영되고 있는 안전검지 장치 데이터를 통합하여 선제적 안전 관리를 위한 실시간 철도 안전 감시제어 시스템 개발에 대한 기본 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 철도 안전 감시제어 시스템의 효과적인 작동 여부를 모니터링하기 위한 안전성과모니터링지표에 대한 개발 방향을 제시하고자 한다. 제안된 프레임워크는 향후 추진될 실시간 철도 안전감시 제어시스템의 구현을 위한 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.1-12
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• 2023

A public address (PA) system installed in a building is a system that delivers alerts, announcements, instructions, etc. in an emergency or disaster situation. As for the products used in PA systems, with the development of information and communication technology, PA products with various functions have been introduced to the market. PA systems recently launched in the market may be connected through a single network to enable efficient management and operation, or use voice recognition technology to deliver quick information in case of an emergency. In addition, a system capable of locating a user inside a building using a location-based service and guiding or responding to a safe area in the event of an emergency is being launched on the market. However, the new PA systems currently on the market add some functions to the existing PA system configuration to make system operation more convenient, but they do not change the complex PA system configuration to reduce facility costs, maintenance, and management costs. In this paper, we propose a novel PA system configuration for buildings using audio networks and control hierarchy over peer-to-peer (Anchor) technology based on audio over IP (AoIP), which simplifies the complex PA system configuration and enables convenient operation and management. As a result of the study, through the emergency signal processing algorithm, fire broadcasting was made possible according to the detection of the existence of a fire signal in the Anchor system. In addition, the control device of the PA system was replaced with software to reduce the equipment installation cost, and the PA system configuration was simplified. In the future, it is expected that the PA system using Anchor technology will become the standard for PA facilities.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.179-197
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• 2020

지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.687-698
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• 2022

연구목적: 본 연구는 빅데이터 플랫폼 '혜안'을 사용하여 2015년에서 2020년 사이의 산사태와 사방댐에 대한 언론 및 대중의 인식을 파악하고 방재 분야에서 '혜안'의 활용성을 확인하고자 수행되었다. 연구방법:빅데이터 플랫폼 '혜안'의 키워드 검색을 사용하여 2015~2020년의 '산사태'와 '사방댐'에 대한 검색 총량 및 시기에 따른 매체별 검색어 출현 횟수, 그리고 긍·부정 추이를 확인하였다. 연구결과:산사태에 비해 사방댐에 대한 인식이 현저하게 부족하며, 사방댐에 대한 언론보도와 트위터 및 블로그에서 나타나는 대중의 인식 수준 사이에 현저한 괴리가 나타난다. 산사태의 실제 발생 시기에 따라 극명하게 관심이 나타나는 '산사태'와 달리 '사방댐'에 대한 자료는 산사태의 실제 발생 시기와 시기적 연관성이 낮다. 사방댐에 대한 긍정적인 인식이 유추되지만 '혜안'으로는 재난 방지책에 대한 정확한 통계적 긍·부정 인식 확인이 어렵다. 결론: 전문가들이 사방사업에 대해 긍정적으로 인식하는 것에 비해 산사태에 대한 효과적인 방지책으로서의 사방댐에 대한 대중인식은 매우 저조하므로 사방사업에 대한 적극적인 홍보가 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 추후 다양한 SNS 플랫폼에 대해 추가적인 빅데이터 조사와 함께 방재사업의 직접적 영향권에 있는 사람들을 대상으로 주기적인 현장 설문조사가 동반되어야 할 것이다. '혜안'을 사용한 방재 분야의 효과적인 인식 파악에는 한계가 있으므로 이를 활용한 지자체/정부적 정책 수립에는 신중을 기해야할 것이다.