• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.233-240
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• 2003

A GIS-based tunnelling risk management system (GIS-TURIMS) has been developed in this study The developed system uses ArcView 8.2 as a basic platform and the built-in interface(VBA) has been used to perform first-order simplified analyses for prediction of tunnelling-induced ground movements and building damage assessment. The main emphasis in this study was to develop a working framework that can be used in the perspective of tunnelling risk management. The developed system is capable of carrying out computationally intensive first-order analyses for ground movement prediction as well as building/utilities damage assessment with fully taking advantage of the GIS technologies. This paper describes the concept and details of the GIS-TURIMS development and implementation.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.311-318
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• 2002

A GIS-based tunnelling risk management system (GIS-TURIMS) has been developed in this study, The developed system uses ArcView 8.2 as a basic platform and the built-in interface (VBA) has been used to perform first-order simplified analyses for prediction of tunnelling-induced ground movements and building damage assessment. The main emphasis in this study was to develop a working framework that can be used in the perspective of tunnelling risk management. The developed system is capable of carrying out computationally intensive analyses for ground movement prediction as well as building/utilities damage assessment with fully taking advantage of the GIS technologies. This paper describes the concept and details of the GIS-TURIMS development and implementation

• 전자통신동향분석
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• 제35권1호
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• pp.80-88
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• 2020

This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.49-59
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• 2004

본 논문에서는 도심지에서의 터널 시공에 따른 지반거동을 평가하고 이에 따른 인접 건물 혹은 매설관의 위험도를 평가하는 GIS기반의 위험도 관리 시스템(GIS-TURIMS) 개발에 대한 내용을 다루었다. 본 시스템은 상용 GIS 소프트웨어인 ArcView 8.1을 기반으로 개발되었고, VB(Visual Basic)와 VBA(Visual Basic Application)를 사용하여 터널시공으로 인한 지반거동과 건물 손상정도의 공학적 연산을 수행할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 GIS기술의 장점을 최대한 활용하여 터널 시공으로 인한 지반거동, 건물/매설관 손상평가의 강력한 해석을 수행할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GIS-TURIMS의 개요와 개발과정에 대하여 상세히 다루었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.771-777
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• 2018

본 연구는 재난 재해 시 해당 지역의 취약성 및 재해 위험성분석을 보다 세밀하고 광범위한 분석을 진행하기 위하여 빅데이터 기반 재난 재해 위험도 분석 프레임워크를 제안하였다. 오픈소스 기반 재해 위험도 평가 분석 소프트웨어를 활용하여 대용량의 데이터가 단 시간 내에 처리될 수 있도록 분산 및 병렬처리가 가능한 프레임 워크를 소개한다. 제안하는 시스템의 재난재해 분석 성능평가 시 기존 시스템에 비해 빠른 분석 처리 성능 결과를 도출하였으며 재난 재해 상황 분석 및 재난 유형별 최적화된 의사결정을 지원하는데 주요 프레임워크로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 재난 재해 상황 시 정확한 판단과 분석과 효과적인 대응을 통한 사전대비가 가능할 것이며, 정확한 피해 산정 예측에 따른 신속한 대응이 가능하여 피해 규모를 최소화시키는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.267-275
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• 2022

이 논문은 대기오염의 심장병에 대한 위험도를 예측하기 위하여 Keras를 활용한 Deep Neural Network Model 시스템을 제안하였다. 연구 데이터로 서울열린데이터광장의 서울시 기간별 시간평균 대기환경 데이터 18,000개의 데이터 셋을 분석하여, 심장병 질병에 미치는 영향에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 이 모델은 각각 8개의 노드를 가진 3개의 은닉층, Sigmoid, Binary_crossentropy, Adam과 Accuracy를 사용했을 때 88.92%의 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 이 시스템은 각 지역별 대기오염에 따른 심장병 질병 위험도를 예측하여 유용한 질병 예방의 지표로 활용 가능하다고 사료되고, 대기오염과 미세먼지의 각 성분이 유해질환에 미치는 영향에 대한 데이터만 존재한다면 어떠한 호흡기 질환이든 위험도 예측 결과를 알 수 있다는 것에 의미가 있다. 이 시스템을 더욱 발전시킨다면, 마스크 및 공기정화제품 생산기업에게 유용한 정보를 제공하여 기업의 기술개발에 도움이 될 수 있다고 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.27-37
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• 2020

최근 국내외 빅데이터가 4차 산업혁명의 핵심기술로 급부상하고 있다. 또한, 4차 산업혁명의 발달과 더불어 드론에 대한 활용도와 수요가 계속 증가하고 있으며, 이에 관한 결과로 이제 드론은 일상생활과 다양한 산업 활동에 많이 활용되고 있다. 하지만 드론의 활용이 많아지면서 추락의 위험 또한 높아지고 있다. 드론은 비행 시 드론 내부 특성상의 간단한 구조로 인하여 작은 문제에도 쉽게 추락할 수 있는 위험요소를 항상 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 드론 추락 위험요소를 예측하고 추락을 방지하기 위하여 드론의 구동 모터와 일체형으로 ESC(Electronic Speed Control)를 부착하고 그 안에 가속도 센서를 장착해 진동 데이터를 실시간으로 수집 및 저장하고 그 데이터를 실시간으로 처리 및 모니터링 한다. 그리고 모니터링 상황에서 얻어진 빅데이터를 통한 데이터를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform,FFT) 알고리즘을 이용하여 수집된 빅데이터를 분석하여 드론 추락의 위험을 최소화하는 예측시스템을 제안하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제4권1호
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• pp.31-37
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• 2011

Various algorithms and system development are being required to support the advanced decision making of navigation information support system because of a serious loss of lives and property accidents by officer's error like as carelessness and decision faults. Much of researchers have introduced the techniques about the systems, but they hardly consider environmental factors. In this paper, We collect the context information in order to assess the risk, which is considered the various factor of the sailing ship, then extract the features of knowledge context, which is to apply the weight of correlation coefficients among data in context information. We decide the risk after the extract features through the classification and prediction of context information, and compare the value accuracy of proposed method in order to compare efficiency of the weighted value with the non-weighted value. As a result of experience, we know that the method of weight properties effectively reflect the marine environment because the weight accurate better than the non-weighted.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.870-882
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• 2020

It is that failure of equipment at the factory site causes personal injury and property damage. We are required a real-time monitoring and risk forecasting techniques to prevent for equipment failure. In this paper, we proposed a 3-phase smart plug and real-time monitoring system that can be used in factories, and collected environmental information and power information using a smart plug to analyze the data. In order to analyze the correlation between the risk situation and the collected data, we predicted the risk situation using Linear Regression, SVM, and ANN algorithms. As a result, the SVM and ANN algorithms obtained high predictive accuracy and developed a mobile app that could use it to check the risk forecast results.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.447-458
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• 2007

본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.