Social Media transformed the mass media based information traffic, and it has become a key resource for finding value in enterprises and public institutions. Particularly, in regards to disaster management, the necessity for public participation policy development through the use of social media is emphasized. National Disaster Management Research Institute developed the Social Big Board, which is a system that monitors social Big Data in real time for purposes of implementing social media disaster management. Social Big Board collects a daily average of 36 million tweets in Korean in real time and automatically filters disaster safety related tweets. The filtered tweets are then automatically categorized into 71 disaster safety types. This real time tweet monitoring system provides various information and insights based on the tweets, such as disaster issues, tweet frequency by region, original tweets, etc. The purpose of using this system is to take advantage of the potential benefits of social media in relations to disaster management. It is a first step towards disaster management that communicates with the people that allows us to hear the voice of the people concerning disaster issues and also understand their emotions at the same time. In this paper, Korean language text mining based Social Big Board will be briefly introduced, and disaster issue detection model, which is key algorithms, will be described. Disaster issues are divided into two categories: potential issues, which refers to abnormal signs prior to disaster events, and occurrence issues, which is a notification of disaster events. The detection models of these two categories are defined and the performance of the models are compared and evaluated.
Kim, Junwoo;Kim, Duk-jin;Sohn, Hong-Gyoo;Choi, Jinmu;Im, Jungho
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.38
no.5_2
/
pp.661-667
/
2022
As remote sensing and GIS have been considered to be essential technologies for disasters information production, researches on developing methods for analyzing spatial data, and developing new technologies for such purposes, have been actively conducted. Especially, it is assumed that the use of remote sensing and GIS for disaster management will continue to develop thanks to the launch of recent satellite constellations, the use of various remote sensing platforms, the improvement of acquired data processing and storage capacity, and the advancement of artificial intelligence technology. This spatial issue presents 10 research papers regarding ship detection, building information extraction, ocean environment monitoring, flood monitoring, forest fire detection, and decision making using remote sensing and GIS technologies, which can be applied at the disaster prediction, monitoring and response stages. It is anticipated that the papers published in this special issue could be a valuable reference for developing technologies for disaster management and academic advancement of related fields.
The number of large and complex buildings is growing and they are usually concentrated in metropolitan cities. There is a possibility in such buildings that a small accident can expand to a massive disaster since their scale and complexity. To deal with this issue, a research on gas sensors which can detect multiple gases and early-warning systems has been conducted. Proper criteria or standards are necessary for effective application and operation of such sensor-based disaster monitoring system. In this study, we have proposed the alarm criteria of concentration of hazardous gases for the detection and the alarm release. For each alarm level, systematic disaster response plans consist of responsive actions and information delivery have been prepared. These disaster monitoring criteria can help the detection of hazardous gas-related disaster in the early stage of accident and the provision of appropriate emergency responses.
In modern society, human and social damages caused by natural disasters and frequent disaster accidents have been increased year by year. Prompt access to dangerous disaster sites that are inaccessible or inaccessible using state-of-the-art Earth observation equipment such as satellites, drones, and survey robots, and timely collection and analysis of meaningful disaster information. It can play an important role in protecting people's property and life throughout the entire disaster management cycle, such as responding to disaster sites and establishing mid-to long-term recovery plans. This special issue introduces the National Disaster Management Research Institute (NDMI)'s disaster management technology that utilizes various Earth observation platforms, such as mobile survey vehicles equipped with close-range disaster site survey sensors, drones, and survey robots, as well as satellite technology, which is a tool of remote earth observation. Major research achievements include detection of damage from water disasters using Google Earth Engine, mid- and long-term time series observation, detection of reservoir water bodies using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images and artificial intelligence, analysis of resident movement patterns in case of forest fire disasters, and data analysis of disaster safety research. Efficient integrated management and utilization plan research results are summarized. In addition, research results on scientific investigation activities on the causes of disasters using drones and survey robots during the investigation of inaccessible and dangerous disaster sites were described.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
Recently, natural and anthropogenic disasters have rapidly increased due to the on-going climate change and various human activities. Remote sensing (RS) technology enables the continuous monitoring and rapid detection of disastrous events thanks to its advantages covering vast areas at high temporal resolution. Moreover, RS technology has been very actively used in disaster monitoring and assessment since cluster- and micro-satellites and drones were introduced and became popular. In this special issue, nine papers were introduced, including the processing and applications of remote sensing data for monitoring, assessment, and prediction of various natural disasters. These papers are expected to serve as useful references for disaster management in the future.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.6
no.4
/
pp.177-184
/
2017
The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance. It should be less than 300 words for all forms of publication. Recently social disasters have been occurring frequently in the increasing complicated social structure, and the scale of damage has also become larger. Accordingly, there is a need for a way to prevent further damage by rapidly responding to social disasters. Twitter is attracting attention as a countermeasure against disasters because of immediacy and expandability. Especially, collecting public opinion on Twitter can be used as a useful tool to prevent disasters by quickly responding. This study proposes a collecting method of Twitter public opinion through keyword analysis, issue topic tweet detection, and time trend analysis. Furthermore we also show the feasibility by selecting the case of humidifier disinfectant which is a social issue recently.
Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Abhishek Subedi;Mohammad R. Jahanshahi
Smart Structures and Systems
/
v.31
no.4
/
pp.365-381
/
2023
The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.
Kim, Eun-sook;Won, Myoungsoo;Kim, Kyoungmin;Park, Joowon;Lee, Jung Soo
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.35
no.6_2
/
pp.1031-1035
/
2019
Nowadays, the utilization infrastructure of domestic satellite information is expanding rapidly. Especially, the development of agriculture and forestry satellite is expected to drastically change the utilization of satellite information in the forest sector. The launch of the satellite is expected in 2023. Therefore, NIFoS and academic experts in forest sectors have prepared "Special Issue on Forest Management Research using Optical Sensors and Remote Sensing Technologies" in order to understand new remote sensing technologies and suggest the future direction of forest research and decision-making. This special issue is focused on a variety of fields in forest remote sensing research, including forest resources survey, forest disaster detection, and forest ecosystem monitoring. The new research topics for remote sensing technologies in forest sector focuses on three points: development of new indicators and information for accurate detection of forest conditions and changes, the use of new information sources such as UAV and new satellites, and techniques for improving accuracy through the use of artificial intelligence techniques.
Kwang-Jae Lee;Kwan-Young Oh;Sung-Ho Chae;Sun-Gu Lee
Korean Journal of Remote Sensing
/
v.39
no.6_3
/
pp.1671-1678
/
2023
The Korea multi-purpose satellite (KOMPSAT) series consisting of multi-sensors has been used in various fields such as land, environmental monitoring, and disaster analysis since its first launch in 1999. Recently, as various information processing technologies (high-speed computing technology, computer vision, artificial intelligence, etc.) that are rapidly developing are utilized in the field of remote sensing, it has become possible to develop more various satellite image processing and analysis algorithms. In this special issue, we would like to introduce recently researched technologies related to the KOMPSAT image application and research topics participated in the 2023 Satellite Information Application Contest.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.