Laboratory dynamic tests are carried out to assess the liquefaction potential of saturated sands in most countries. However, simple results such as the maximum cyclic shear stress and the number of cycles at initial liquefaction are used in the experimental assessment of liquefaction potential, even though various results can be obtained from the dynamic test. In addition, it seemed to be inefficient because more than three dynamic tests with different stress ratio have to be carried out to draw a liquefaction resistance experimental curve. To improve the present assessment method fur liquefaction potential, a new critical resistible characteristic far soil liquefaction is proposed and verified through conventional cyclic triaxial tests with Jumunjin sand. In the proposed method, various experimental data such as effective stress path, stress-strain relationship, and the change of excess pore water pressure can be used in the determination of cumulative plastic shear strains at every 1/4 cycle. Especially, the critical cumulative plastic shear strain to initiate liquefaction can be defined in a specific point called a phase change point in the effective stress path and it can be calculated from a hysteric curve of stress-strain relationship up to this point. Through this research, it is found that the proposed cumulative plastic shear strain can express the dissipated energy to resist dynamic loads and consider the realistic soil dynamic behavior of saturated sands reasonably. It is also found that the critical plastic shear strain can be used as a registible index of soils to represent the critical soil dynamic state, because it seems to include no effect of large deformation.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.3
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pp.170-178
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2016
It is not clear how to apply the climate scenario to assess the impact of climate change in the agricultural sector. Even if you apply the same scenario, the result can vary depending on the temporal-spatial downscaling, the post-treatment to adjust the bias of a model, and the prediction model selection (used for an impact assessment). The end user, who uses the scenario climate data, should select climate factors, a spatial extend, and a temporal range appropriate for the objectives of an analysis. It is important to draw the impact assessment results with minimum uncertainty by evaluating the suitability of the data including the reproducibility of the past climate and calculating the optimum future climate change scenario. This study introduced data processing methods for reducing the uncertainties in the process of applying the future climate change scenario to users in the agricultural sector and tried to provide basic information for appropriately using the scenario data in accordance with the study objectives.
This study performed prediction of extreme rainfall uncertainty and its frequency analysis based on climate change scenarios by Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) for the selected nine-General Circulation Models (GCMs) in the near future (2011-2040) over the Korean Peninsula (KP). We analysed uncertainty of scenarios by multiple model ensemble (MME) technique using non-parametric quantile mapping method and bias correction method in the basin scale of the KP. During the near future, the extreme rainfall shows a significant gradually increasing tendency with the annual variability and uncertainty of extreme ainfall in the RCP4.5, and RCP8.5 scenarios. In addition to the probability rainfall frequency (such as 50 and 100-year return periods) has increased by 4.2% to 10.9% during the near future in 2040. Therefore, in the longer-term water resources master plan, based on the various climate change scenarios (such as CMIP5 GCMs) and its uncertainty can be considered for utilizing of the support tool for decision-makers in water-related disasters management.
Kim, Yong-Tak;Lee, Moon-Seob;Chae, Byung-Soo;Kwon, Hyun-Han
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.5
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pp.655-669
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2018
In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.459-459
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2017
본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.
This paper analyzes the factors which affect University professors and students on their startup activities, such as (a) University factors: their industrial cooperation organization and systems, their resources for startup support, their knowledge assets, and (b) socioeconomic characteristics in which Universities are located. We used the data and information from the University Information System and the National Statistical Office Publication to analyze 157 4-year Universities in Korea who uploaded their startup-related information on the system. Our analysis shows that Universities' systems, such as the term for Professors' leave of absence for startup activities, and their amount of knowledge assets affect the number of Professor startups significantly positively, while there is no significant effect on their performance, in terms of sales, from those factors, except for the amount of patents that the University has. In the meantime, the number of practical startup courses, the number of startup clubs, and the number of professor startups in the University affect the number of student startups, while the size of industrial cooperation body, the amount of knowledge asset, the area's socioeconomic characteristics didn't affect their performance. The result implies that we need to take different approaches to boost University professor startups and their student startups: better system and more knowledge for the former, more practical courses and programs for the latter. Further study is needed to get a more robust result because this analysis used only one year data, and personal trait data was not included in the analysis. A panel data analysis for several years is recommended for further research.
기후변화, 석유자원 고갈 우려 등으로 인하여 그린에너지기술 개발에 대한 중요성은 크게 증가하고 있다. 그 가운데, 글로벌화된 경쟁구도 확대와 급속한 기술개발 속도로 인하여 국가간 또는 기업간 기술 개발 경쟁은 더욱 심해지고 있다. 이러한 상황하에서 그린에너지기술 개발을 위한 국제협력의 중요성은 더욱 증가하고 있다. 이에 각 국은 제도적, 경제적 지원을 통한 그린에너지기술 개발 및 국제협력을 적극 지원하고 있다. 그러나 우리나라의 경우 에너지기술 관련 R&D 예산 중 국제공동연구 비중은 0.6%로 선진국에 비해 지원 규모가 부족한 실정이며, 그린에너지기술 국제협력을 위한 기초 정보 역시 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 그린에너지기술 분야의 국외 선도 업체 및 기관을 대상으로 기술수준 및 협력의향을 조사하여 대외협력 맵을 구축하였다. 우선 '그린에너지 전략로드맵'상의 15대 기술 분류에서 상세 분석을 위한 주요 에너지기술을 선정하고 기술별 하위 전략품목별로 현황 조사를 실시하였다. 국내 전문가를 대상으로 1차, 2차 설문을 통하여 국제협력 추천 업체 및 기관, 기술수준을 조사하였으며, 조사된 국외 추천 선도 업체 및 기관을 대상으로 설문을 통하여 협력의향과 협력유형을 조사하였다. 조사된 자료를 통해 기술수준과 협력의향을 기준으로 4가지 유형으로 분류하여 대외협력 맵을 구성하고 구축된 대외협력 맵을 통해 국제협력 추진을 위한 시사점을 도출하였다.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2007.10a
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pp.193-199
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2007
늘어나는 자연재해에 대응하여 새로운 보험 상품이 개발되고 있으며, 보험료 및 보험보상료의 증가에 따른 재보험율의 조정과정이 과학적 근거하에 작업이 이루어져야함에도 불구하고 2006년까지 이와 같은 재해 규모와 피해를 예측하거나 모의할 수 있는 시스템은 한국에서는 거의 드문 상황이었다. 본 과제의 목적은 남한 지역을 대상으로 하여 지진, 태풍, 해일, 풍수해 등의 주요4대 재해에 대한 정보를 지리정보와 더불어 구축하여, 민간 보험사에서 자연재해에 대응하여 계획을 세우고, 과학적인 기준 마련하는 것이다. 구축된 데이터는 국가NGIS 사업의 결과물인 1: 5,000 수치지도를 근간으로 하여 각 재해별로 참조할 수 있는 각 부처의 자료를 가공하여 격자화 하여 구축하였으며, 민간보험사에 보유하고 있는 물건의 주소를 포인트 위치로 산정하여 지역별로 검색이 가능하도록 구축하였다. K-weather 등의 기상정보서비스를 실시간으로 연결하여, 태풍 및 풍수해 발생시78개 지점의 자료가 실시간으로 입수되어 주변현황을 모의할 수 있도록 하였으며, 종합적인 피해모델의 경우는 주로 물건의 수와 총액수준으로 평가할 수 있도록 하였다. 각 재해에 대한 취약성 함수는 뮌헨 재보험사의 것을 기본으로 하였으나 상세한 변수조정은 실제 자료를 대응시키면서 최적화된 값을 선정하였다. 본 시스템 구축은 과거자료를 중심으로 한 부분과 임의의 태풍 및 강수량을 특정위치에 적용하였을 때, 보험사가 지불해야할 보험금 액수를 산정할 수 있도록 하였으며, 향후 보험 상품의 지역적 차별화에 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다. 각 재해의 총합이 각 행정구역과 격자의 위험도로 상대적인 위험도 주제도가 생산이 됨에 따라 보다 합리적인 민간회사의 의사결정에 GIS가 사용될 수 있음을 보여주는 사례로 연구의 의의를 두겠다.
Kim, Geun-Hoi;Choi, Hee-Wook;Seok, Jae-Hyeok;Kim, Yeon-Hee
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.4
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pp.88-95
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2021
In aviation meteorology, the low level wind shear is defined as a sudden change of head windbelow 1600 feet that can affect the departing and landing of the aircraft. Jeju International Airport is an area where low level wind shear is frequently occurred by Mt. Halla. Forecasting of such wind shear would be useful in providing early warnings to aircraft. In this study, we investigated the performance of statistical downscaling model, called Korea Meteorological Administration Post-processing (KMAP) with a 100 m resolution in forecasting wind shear by the complex terrain. The wind shear forecasts was produced by calculating the wind differences between stations aligned with the runways. Two typical wind shear cases caused by complex terrain are validated by comparing to Low Level Wind Shear Alert System (LLWAS). This has been shown to have a good performance for describing air currents caused by terrain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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