공군에서 전투기 사고는 적은 비율이지만 계속적으로 발생한다. 이 시스템의 명세 목적은 사람이 결심하여 전투기에서 비상탈출 하는 것에 컴퓨터의 역할을 추가하여 조종사의 생존 가능성을 높이는데 있다. 사람은 모든 감각기관을 통하여 미래의 상황을 예견할 수 있는 능력이 있는 반면, 착각 등을 통하여 실수를 포함하는 행위를 할 수도 있고, 비상탈출을 결심하였다고 하더라도 전투기 기동이 매우 급변하여 반드시 비상탈출을 성공한다고 볼 수 없다. 그래서, 기존에 장치되어 있는 측정장치들을 이용하여, 비 정상적인 워치에 전투기가 위치했을 때는 Warning을 하고, 명백하게 비상탈출 하여야할 겅우가 발생했을 때는 자동으로 비상탈출을 실행하는 System을 명세하였다. AWES(Auto Warning/Ejection System)은 Safety-Critical System의 일종이라 할 수 있다. 그래서, 개발 초기 단계부터 정형기법(format methods)에 기반하여 개발되어야 한다. 본 논문에서는 Reactiv system의 행위적인 면을 명세하는데 장점을 가지는 Statecharts를 이용하였으며, STATEMATE라는 도구로 AWES(Auto Warning/Ejection System)을 명세하였다.
Governments intend to use the public warning system to deliver timely and accurate information using accessible communication technologies for protecting the population and reducing damage to life and property. In particular, many countries implement system interworking with smartphones to notify of disasters or emergencies. In Korea, since 2020, due to the influence of the coronavirus disease, frequent emergency text messages led people to turn off related notifications, and complaints for receiving irrelevant messages from nearby warning areas have increased. Therefore, technical improvements for issuing more accurate disaster information to a specific region should be devised through a geography-based emergency disaster message transmission service. We analyze development trends of public warning systems and service cases of geography-based emergency text transmission services in various countries.
본 연구에서는 감성공학적 분석방법론을 이용하여 운전자가 감성적인 측면에서 효과적으로 반응할 수 있는 교통안전 경고정보 제공방식 도출을 위한 연구를 수행하였다. 교통안전 경고정보는 운전자에게 전방의 위험요소를 미리 알려주어 사고회피를 위한 적절한 반응을 유도하는 역할을 하며 네비게이션과 같은 차내단말기를 통해 제공될 수 있다. 경고정보는 정보 제공방식들의 조합으로 구성되며 9개 시나리오를 설정하고 두 번의 설문조사를 시행하였다. 의미미분법, 상관분석, 수량화I류 이론을 이용한 감성공학I류 분석방법을 통해 연구를 진행하였으며, 성별차이에 따른 운전자 감성특성을 분석하였다. 분석결과 성별차이에 따라 각 정보의 제공방식에 대해 운전자가 느끼는 감성정도가 전체적으로 차이가 나는 것으로 분석되었다. 제공방식의 조합은 '청각적 요소: Beep음+음성안내', '메시지창: Text+픽토그램', '배경점멸: 빨간색 점멸'이 운전자의 감성정도와 선호도가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 운전자의 감성특성을 고려한 효과적인 교통안전 경고정보 설계 및 제공을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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.
C-ITS(Cooperative-Intelligent Transportation System)는 차량과 차량 또는 차량과 인프라 간의 양방향 무선통신 기술을 기반으로 전방의 교통상황 정보를 제공하는 기술 및 시스템을 의미한다. C-ITS 환경에서는 Vehicle-to-Everything(V2X) 기반의 경고 정보를 제공함으로써 운전자로 하여금 감속을 유도하고, 급격한 감속과 가속을 지양하도록 하여 주행행태를 안정적으로 개선시킬 수 있을 것으로 추측된다. 본 연구는 서울시 C-ITS 기반의 경고 정보의 개별적인 효과를 검증하기 위해 경고정보에 대한 순응여부를 판단할 수 있는 방법론을 개발하였으며 추가로 주행안전성 변화를 분석하여 경고정보의 효과를 정량적으로 평가해 보고자 한다. 순응여부는 정보 제공 유무로 구별되는 사전 PVD (Probe Vehicle Data)와 사후 PVD의 속도 분포를 추출하여 비교하였으며, 주행안전성 평가는 Jerk와 가속소음을 계산하여 분석을 수행하였다. 정량적 분석을 위해서 서울 C-ITS 사업기간동안 수집되었던 PVD와 부족한 데이터 수집을 보완하고자 DTG (Digital Tacho Graph) 데이터를 추가 수집하여 활용하였다. 순응도 분석결과 충분한 유효샘플이 수집된 경고정보에 대해 운전자는 감속운행행태를 보였으며, Jerk와 가속소음과 같은 주행안전성 지표를 산출하여 분석한 결과 경고정보 제공으로 인해 주행안전성이 개선되었음을 알 수 있었다.
The current standard level of Heat Health Watch Warning System consider both daily maximum temperature and daily maximum heat index(HI), but current standard could not consider daily maximum HI due to the difficulties in forecasting when we consider both daily maximum temperature and daily maximum HI and no considering HI because relative humidity could not observed for some regions. So, Newly established standard level of Heat Health Watch Warning System is based on daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$ for two consecutive days or daily minimum temperature exceeding $25^{\circ}C$ and daily maximum temperature exceeding $30^{\circ}C$. These days are called "extreme heat days". On extreme heat days, the standard of extreme heat advisory is based on daily maximum temperature among exceeding $32.7^{\circ}C$ and not exceeding $34.8^{\circ}C$, and extreme heat warning is based on daily maximum temperature exceeding $34.8^{\circ}C$. ANOVA analysis was carried out using the data of Seoul Metropolitan City in 1994 to check the robustness of the new standard level of Heat Health Watch Warning System from this study, in particular for mortality variable. The results reveal that the new standard specifies excess mortality well, showing significance level of 0.05 in the difference of excess mortality for each phase.
본 연구에서는 정밀도로지도를 활용하여 자동차의 거동 정보와 정밀도로지도의 위치 관계를 계산하여 차로 이탈 경고장치의 성능을 평가하는 방법론을 도출하였다. 한국의 노면 표시 설치에 대한 기준과 차로 이탈 경고장치의 평가 기준에 대한 분석을 하고, 평가 기준에 맞는 정밀도로지도의 구축하고 평가 장치 을 구성하여 제안한 방법론에 대한 시험을 통해 제안한 방법론에 대한 검증을 실시하였다. 정밀도로지도를 활용한 차로 이탈 경고장치의 평가는 정밀도로지도와 정밀차량위치를 이용한 데이터취득, 실시간 데이터 처리 및 이탈 판단 확인 절차 수행만으로 평가가 가능하고 다양한 도로 환경에 적용 가능하다.
This paper describes a Forward Collision Warning (FCW) system based on the radar driven fusion with camera. The objective of FCW system is to provide an appropriate alert with satisfying the evaluation scenarios of US-NCAP and a driver acceptance. For this purpose, this paper proposed a data fusion algorithm and a collision warning algorithm. The data fusion algorithm generates information of fusion target depending on the confidence of camera sensor. The collision warning algorithm calculates indexes and determines an appropriate alert-timing by using analysis results of manual driving data. The FCW system with the proposed data fusion and collision warning algorithm was investigated via scenarios of US-NCAP and a real-road driving. It is shown that the proposed FCW system can improve the accuracy of an alarm-timing and reduce the false alarm in real roads.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권2호
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pp.293-299
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2009
이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.
본 논문에서는 정전기 예측 시스템과 경고 메시지 전송 시스템으로 구성된 정전기 모니터링 시스템을 개발하였다. 정전기 예측 시스템은 현재까지의 값을 기반으로 다음 단계의 정전기의 크기를 예측하고, 예측값을 블루투스 통신을 사용하여 무선으로 경고 메시지 전송 시스템으로 전송한다. 경고 메시지 전송 시스템은 정전기 예측 시스템으로부터 들어온 경고 신호를 받아들이고, 소켓 프로그램을 이용하여 상용 SMS 사이트에 접속하여 작업 담당자의 휴대폰으로 경고 메시지를 전송한다. 정전기 예측 시스템에 사용되는 동적 가변 가중치(weight factor)를 가지는 LSR(least square regression) 기반 예측 알고리즘을 개발하였고, 모의 실험에서 가중치를 실시간으로 변화시키는 방법이 표준편차가 약 64.69V로 가장 우수하게 나타났다. 그리고 경고 메시지 전송 시스템에서 보낸 경고 메시지가 약 5초 후에 원격지 작업자의 휴대폰에 표시된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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