• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.567-568
• /
• 2018

최근 빈번히 발생하고 있는 지진, 건축물의 노후화에 따라 건축물 붕괴 및 기울어짐 사고 등이 자주 발생하고 있는 실정이다. 이런 건축물에 대한 재난을 방지하기 위하여 다양한 방법이 제시되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 IoT(Internet of Things)기반의 건축물 이상 유무를 실시간으로 모니터링 하여 건축물의 붕괴, 기울어짐 등에 대한 이상 징후현상을 사전에 제공하는 시스템을 제시한다. 다중첨단센서는 기울기 센서, 가속도 센서를 기반으로 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송, 데이터를 축적하며, 설정된 임계치를 상위할 경우 대응할 수 있는 서비스를 제공 한다. 건축물의 붕괴, 기울어짐 등 현상에 대한 임계치 상위 이벤트 발생시 경고를 함으로, 건축물의 붕괴 및 기울어짐 현상에 대한 대피, 보수가 가능하여, 건축물에서 발생할 수 있는 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제16권4호
• /
• pp.234-239
• /
• 2013

2011년 3월 11일에 일본 토호쿠 앞바다에서 규모 9.0의 대지진이 발생하였고 이는 전 세계 지진관측망뿐 아니라 IMS(International Monitoring System)에서 운영하는 하와이 수중음향 관측망에도 기록되었다. 우리는 이 대지진을 비롯한 두개의 규모 7 이상의 여진의 수중음향 자료에 대하여 방위각 및 스펙트럼 분석을 통해 복잡한 지진원에서 발생한 T 파의 특성을 파악하고자 연구를 수행하였다. 이를 통해 복잡한 단층 파열 현상이 직접적으로 T 파의 형태에 영향을 미치는 것을 관측하였고, 빠른 단층 파열 과정에 의하여 발생한 T 파가 중첩되는 구간에서 큰 에너지가 기록된 것을 확인할 수 있었다. 두 여진에서 발생한 T 파를 비교한 결과 단층 종류와 깊이에 의해 T 파의 형태와 주파수 특성이 변하는 것을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제14권4호
• /
• pp.267-273
• /
• 2011

대륙지각으로부터 해양지각으로의 지각특성 변화가 나타나는 동해연안 해저에서 발생하는 미소지진의 위치를 JHD (Joint Hypocenter Determination) 방법을 사용하여 정밀 재결정하였다. 기상청 국가지진관측망의 지진관측 능력을 충분히 활용하고 지진발생위치 결정에 사용되는 지진의 수를 충분히 확보하기 위하여 연속지진자료를 점검하여, 20 km ${\times}$ 20 km의 연구지역에서 발생하는 56개의 미소지진 자료를 확보하였다. 우선 일반적으로 사용되는 단일진원인자 결정 방법으로 지진의 발생위치를 결정하였으며, 이 결과만으로는 연구지역 해저에 존재하는 해저 구조를 밝혀내기에 충분치 않다. 그러나 JHD 방법을 적용하면, 지진의 발생위치는 공간적 군을 형성하고 지진 발생의 원인이 되는 4개의 단층을 구체적으로 표시한다. 이들 4개의 단층은 2개의 수직으로 분포하는 진원위치와 2개의 가파르게 남쪽으로 경사져서 분포하는 진원위치로 표시된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.180-186
• /
• 2017

본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 센서 노드들로부터 전송되는 데이터 트래픽에 따라 낮은 지연과 높은 데이터 효율을 지원하는 새로운 MAC 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TADW-MAC은 기존의 멀티 홉 전송에서 해당 Sleep 구간에서 오직 하나의 패킷 전송만을 스케줄할 수 있는 DW-MAC의 문제점을 해결하며, 물체 트래킹(object tracking)이나 화재 감시 시스템 등의 응용에 적합한 duty cycling 메커니즘을 가진다. 이러한 응용에서는 평소에는 데이터 전송이 이루어지지 않지만, 물체의 나타남과 화재 발생 등 이벤트가 발생하는 경우에는 많은 데이터를 전송해야 하며, 낮은 지연을 요구한다[6-8]. 따라서 TADW-MAC에서는 이러한 이벤트가 발생하였을 경우에 duty cycle을 조절함으로 보다 높은 효율과 적은 에너지를 소모할 수 있다. 여러 시뮬레이션을 통해 TADW-MAC은 기존의 RMAC이나 DW-MAC에 비해 에너지 효율과 전송 지연 면에서 더 나은 성능을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권7호
• /
• pp.910-919
• /
• 2012

트위터와 페이스북 같은 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 최근에는 트위터 상에 사용자가 관찰한 방대한 양의 정보가 실시간으로 생산된다는 점에 착안하여, 트위터 데이터 분석을 통한 이벤트 감지를 시도하는 연구가 진행되어왔다. 이를 통해 지진 발생을 감지하여 알려주는 시스템이나 지역 축제를 탐지하는 시스템의 개발 등 다양한 연구가 있었다. 그러나 이러한 시스템은 이벤트 발생위치를 탐지할 때 사용자가 제공한 위치정보나 트윗 작성위치를 사용하면서도 그 정확성에 대한 분석은 수행하지 않았다. 본 논문에서는 이벤트 감지 시스템 개발의 사전연구로써, 사용자가 입력한 프로필의 위치정보와 트윗에 포함된 GPS 좌표 사이의 관계와 신뢰성을 분석한다. 이 실험을 위해 52 만개 이상의 국내 사용자 계정과 280 만개 이상의 해외 사용자 계정을 분석하였고, 그 결과 국내 사용자의 경우 49.73%가, 해외 사용자의 경우 90.64%가 프로필 위치에서 주로 트윗을 작성한 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 통해 사용자 위치정보의 신뢰성 수준을 알 수 있었으며, 이 결과는 추후 트위터의 위치정보를 활용하는 응용을 개발할 때 참고할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
• /
• 제34권4호
• /
• pp.315-330
• /
• 2017

Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.667-678
• /
• 2016

유 무선 네트워크 인프라의 발전으로 과거와 비교할 수 없을 정도의 대용량 트래픽이 인터넷을 통해 서비스되고 있으며, 사물인터넷과 같은 네트워크 패러다임의 변화에 따라 트래픽은 매년 증가하여 2018년에는 약 1.6제타바이트의 트래픽이 네트워크를 통해 유통될 것으로 예상하고 있다. 네트워크 트래픽이 증가함에 따라 보안 인프라의 성능도 함께 발전하여 대용량의 트래픽을 보안장비에서 처리하고 있으며, 해킹 시도 및 악성코드 등 매일 수 십 만건의 보안이벤트를 처리하고 있다. 다양한 종류의 보안인프라에서 탐지하는 공격 시도에 대한 이벤트를 어떻게 효율적으로 분석하고 대응하느냐 하는 것은 안정된 인터넷 서비스를 제공하기 위해 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만 현재의 보안관제 환경은 실시간으로 발생하는 대량의 보안이벤트를 분석하는 것에 어려움을 가지고 있으며, 다양한 환경적 요인에 의해 보안인프라에서 탐지하는 모든 이벤트를 분석하고 대응하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 보안인프라에서 탐지된 이벤트에 대해 제안된 알고리즘을 사용하여 익명 네트워크를 분류하고 유해트래픽을 탐지함으로써 기존의 Low-Latency를 활용한 Tor 네트워크 트래픽 탐지와 같은 연구의 한계를 극복하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권9호
• /
• pp.341-348
• /
• 2014

스마트폰의 확산으로 인한 웹 접근성의 발달은 소셜 네트워크를 기반으로 하는 플랫폼 서비스 이용자의 급격한 증가를 이끌어냈다. 그중에서도 개방적인 네트워크를 기반으로 빠른 확산과 강력한 영향력을 보이는 트위터(Twitter)는 하루 평균 5억 건이 넘는 트윗(Tweet)이 생산되는 대표적인 서비스이다. 따라서 트위터를 이용하여 이벤트를 탐지하려는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 이벤트 탐지를 위해 트윗을 구성하는 다양한 조건에 대한 고려 없이 일반 문서와 동일하게 일반적인 TFIDF 알고리즘을 적용하였다. 또한 TF와 DF에 대한 언급이 생략된 채, 사전에 지정한 키워드와 관련된 이벤트를 대상으로 탐지하였다. 이에 본 논문에서는 트위터의 특징을 반영한 TFIDF 변형 알고리즘인 RTFIDF VT를 제안하고, 실험을 통해 이벤트 탐지에 최적인 것으로 검증된 TF와 DF 구간을 밝힌다. 최종 검증된 TF와 DF의 구간과 RTFIDF VT를 적용하여 특정시점을 입력받아 이벤트로 예상되는 지역명들과 이벤트 관련 키워드의 결과 집합을 추출하는 시스템을 제안한다.

• 천문학회지
• /
• 제51권6호
• /
• pp.197-206
• /
• 2018

We present the analysis of KMT-2016-BLG-0212, a low flux-variation ($I_{flux-var}{\sim}20mag$) microlensing event, which is in a high-cadence (${\Gamma}=4hr^{-1}$) field of the three-telescope Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) survey. The event shows a short anomaly that is incompletely covered due to the brief visibility intervals that characterize the early microlensing season when the anomaly occurred. We show that the data are consistent with two classes of solutions, characterized respectively by low-mass brown-dwarf (q = 0.037) and sub-Neptune (q < $10^{-4}$) companions. Future high-resolution imaging should easily distinguish between these solutions.

• 지질공학
• /
• 제32권3호
• /
• pp.363-376
• /
• 2022

An area under construction for a living facility collapsed around 12:48 KST on 13 January 2021 in Sa-dong, Ansan-si, Gyeonggi-do. There were no casualties due to the rapid evacuation measure, but part of the temporary retaining facility collapsed, and several cracks occurred in the adjacent road on the south side. This study used the potential of synthetic aperture radar (SAR) satellite for surface property changes that lies in backscattering characteristic to map the collapsed structure. The interferometric SAR technique can make a direct measurement of the decorrelation among different acquisition dates by integrating both amplitude and phase information. The damage proxy map (DPM) technique has been employed using four high-resolution Constellation of Small Satellites for Mediterranean basin Observation (COSMO-SkyMed) data spanning from 2020 to 2021 during ascending observation to analyze the collapse of the construction. DPM relies on the difference of pre- and co-event interferometric coherences to depict anomalous changes that indicate collapsed structure in the study area. The DPMs were displayed in a color scale that indicates an increasingly more significant ground surface change in the area covered by the pixels, depicting the collapsed structure. Therefore, the DPM technique with SAR data can be used for damage assessment with accurate and comprehensive detection after an event. In addition, we classify the amplitude information using support vector machine (SVM) and maximum likelihood classification algorithms. An investigation committee was formed to determine the cause of the collapse of the retaining wall and to suggest technical and institutional measures and alternatives to prevent similar incidents from reoccurring. The report from the committee revealed that the incident was caused by a combination of factors that were not carried out properly.