국가기반 인프라가 IT기반의 네트워크와 맞물려 이에 따른 해킹, 인터넷 침해, 테러 등의 대상이 되고 있으며, IT융합기술 시장의 확장에 따라 위험 대상의 범위 또한 광범위해져 가고 있다 최근 보안관제의 개념이 IT분야와 결합되어 사이버 보안관제에 관한 연구가 진행되고 있으며, 이와 함께 기존 관제 시스템이 타 분야와 융합되어 그 활용 및 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국가기반인프라가 되는 관제 시스템의 취약점을 분석하고, 융합기술과 접목하여 도출된 문제점을 개선 및 기능을 향상하기 위한 관제 시스템 융합에 관한 연구이다. 연구 대상은 광범위하게 활용되고 있는 'CCTV 관제 분야', ITS를 도입해 운용하고 있는 '교통관제 분야', 다양한 기술들의 활용 연구가 이루어지고 있는 '재난관제 분야'로 정하였다. 최종적으로는 이러한 문제점들을 개선하기 위해 GIS 등의 관련 시스템을 적용하고 향상된 융합 기술을 제안하였다.
본 연구에서는 해수에 의한 누수지점 파악을 위하여 방조제 4개소에 대해 단극배열 전기비저항탐사, SP탐사 및 SP 모니터링을 실시하였고, 해석 자료들을 조석변화와 비교한 결과 본 방법들이 방조제 누수지점 파악에 효과적임을 확인하였다. 저수지의 경우는 그라우팅 보강공사가 계획된 1개소에 대하여 그라우팅 보강 전후에 각 각 쌍극자배열 전기비저항 탐사와 SP탐사를 실시하여 누수구간에 대한 탐사기법 적용성 검토 및 그라우팅 효과를 비교한 결과 저수지의 경우에도 SP탐사의 적용성이 높음을 알 수 있었다. 방조제의 경우는 해수의 영향으로 안정된 전기비저항 값을 얻기 어려워, 단극배열을 이용하여 측정전위값을 크게 만들어 높은 SiN비를 확보한 결과 지하의 정보가 단순화되는 단점에도 불구하고 적용성이 높음을 확인하였고, 방조제 제체를 통한 누수에 의해 발생되는 유동전위를 대상으로 SP 모니터링을 실시한 결과와 조석변화를 비교한 결과, SP값의 변화가 조위 변화와 일치되어 나타나므로 SP탐사가 누수지점의 탐지뿐만 아니라 누수 추세를 밝히는데 효과적인 탐사법으로 판단된다.
A methodology based on distributed fiber optic sensors is proposed to detect the lateral buckling for subsea pipelines in this study. Uncontrolled buckling may lead to serious consequences for the structural integrity of a pipeline. A simple solution to this problem is to control the formation of lateral buckles among the pipeline. This firms the importance of monitoring the occurrence and evolution of pipeline buckling during the installation stage and long-term service cycle. This study reports the experimental investigations on a method for distributed detection of lateral buckling in subsea pipelines with Brillouin fiber optic sensor. The sensing scheme possesses the capability for monitoring the pipeline over the entire structure. The longitudinal strains are monitored by mounting the Brillouin optical time domain analysis (BOTDA) distributed sensors on the outer surface of the pipeline. Then the bending-induced strain is extracted to detect the occurrence and evolution of lateral buckling. Feasibility of the method was validated by using an experimental program on a small scale model pipe. The results demonstrate that the proposed approach is able to detect, in a distributed manner, the onset and progress of lateral buckling in pipelines. The methodology developed in this study provides a promising tool for assessing the structural integrity of subsea pipelines.
데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.
Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.
4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
Diet composition of amphibians usually reflects the distribution of potential prey within habitats, as well as their diet preference. We identified the diet items of Japanese tree frog (Hyla japonica) using a stomach flushing method in a rice paddy for the establishment of bio-monitoring systems of landscape changes. During the reproductive period, 71% of calling males had empty stomachs. All prey items in the stomachs belonged to the phylum Arthropoda, from eight orders of Insecta and one order of Arachnida. Among insect prey, the most common items in the stomachs were adults of beetles, flies and bugs, and larvae of butterflies and moths. There was a significant positive correlation between the body mass of Japanese tree frogs and the volume of prey items. Our results can provide a basic framework to guide the monitoring systems using prey identification of Japanese tree frogs.
In case of collapsed or damaged Servicing infrastructure, such as a bridge, tunnel, dam, a severe loss may have to be incurred. Therefore, infrastructure should not be designed and constructed properly but also maintained impeccably. This paper tried to build an intelligent bridge maintenance system that warn the people on bridge and control traffic in the danger. For the purpose, diverse wireless sensor fields are composed and structure's database is established. Also the paper develops a bridge maintenance program. Developed programme is regarded as a good tool to provide the utmost bridge management scenario, which is exactly correspondent with the demand and restraint by improving the present bridge management strategy.
It is necessary for the stabilized operation of the power system even if a severe condition in system operation takes place. There is the need to develop the intelligent Power grid Monitoring System. In this system, the PMU(Phasor Measurement Unit) measures the synchrophasor and transmits it to the PIDS(Power Infrastructure Defense System). The IEEE PC37.118 protocol defines the message format to implement the communication both the PMU and the PIDS. In this paper, We measure and analyze the network traffic from simulated the PMU to simulated the PIDS according to network routing. And, We present the finest network routing in developing the intelligent Power grid Monitoring System.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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