KIM, Sun Joo;KWON, Hyung Joong;KANG, Seung Mook;BARK, Min Woo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.361-361
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2017
한국농어촌공사가 관리하고 있는 농업용저수지는 총 3,377개로 2015년 평균 저수율은 61 %를 기록하였는데, 이는 예년 평균 저수율51 %를 나타내고 있다. 1990년대 후반부터 우리나라에는 기후변화에 따른 온난화 추세를 나타내는 경향을 보이고 있고, 강수량 및 집중호우의 증가추세도 나타나고 있다. 기온과 강수량이 과거와 다른 변화를 보임에 따라 물 공급의 안정성을 확보하기 위해 저수지를 통한 수자원 확보가 이루어지고 있으나, 용수공급능력이 어떻게 변화할 것인지에 대한 정보가 부족한 상태이다. 또한, 논벼의 생육에 있어서 저수지의 적절한 용수공급은 필수적이기 때문에 저수지의 효율적 운영 및 용수이용의 효율적 분석이 필요하다. 최근까지 연구 조사에서 농업용수 이용 효율은 굉장히 낮은 것으로 나타났다. 농업용수 이용 효율의 개선을 위해서는 용수수급 특성을 조사 분석하고, 이에 따른 개선방안을 제시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄 등 기상 재해에 대응하고 한정된 농촌용수를 합리적으로 관리하기 위해 대상지구에 대한 농업용수 이용 효율성을 분석하고자 한다. 대상지구는 경기도 화성의 버들저수지 관개지구, 중북 진천의 무수저수지 관개지구의 필요수량과 공급수량을 비교하였다. 필요수량은 HOMWRS를 이용하여 산정하였고, 공급수량은 해당지구의 저수지 운영일지, 양수장 가동일지를 바탕으로 산정하였다. 버들저수지 관개지구의 2008년~2015년 필요수량 및 공급량을 분석한 결과, 필요수량 산정량과 실제 공급수량의 비는 최대 230%에서 최소 110%을 나타냈고, 2008년~2010년의 경우 약 220% 이상의 관개수량이 공급된 것으로 조사되었다. 2014년 및 2015년의 경우 전국적인 극심한 가뭄의 영향으로 필요수량 대비 공급량이 90%정도로 낮아졌으나 공급량 부족은 발생하지 않은 것으로 나타났다. 무수저수지 관개지구의 2008년~2015년 필요수량 및 공급량을 분석한 결과, 공급량과 필요수량의 비는 최소 170%에서 최대 250%로 나타났다. 특히, 2013년도에는 약 250%의 관개수량이 공급되어 초과공급량이 가장 많이 발생하였고, 분석기간 대부분의 년도에서 모두 약 200% 이상이 공급된 것으로 나타났다. 본 연구와 비슷한 지역의 2010년~2015년의 연구 결과를 보면, 경기도 이동지구를 대상으로 공급량과 필요수량의 비는 170%를 공급하는 것으로 나타냈으며, 충북 백곡지구는 210%를 공급한 것으로 나타났다. 본 연구 대상지구의 필요수량 대비 공급량은 과거의 연구와 비슷한 공급율을 보였다. 그러므로 앞으로 극심한 가뭄에 대비하기 위한 효율적인 농업용수 관리방안을 수립할 필요가 있는 것으로 판단된다.
Lee, Gi Ha;Le, Xuan-Hien;Yeon, Min Ho;Seo, Jun Pyo;Lee, Chang Woo
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.14
no.3
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pp.17-27
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2021
In this study, classification models were built using machine learning techniques that can classify the soil creep risk into three classes from A to C (A: risk, B: moderate, C: good). A total of six machine learning techniques were used: K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and Extreme Gradient Boosting and then their classification accuracy was analyzed using the nationwide soil creep field survey data in 2019 and 2020. As a result of classification accuracy analysis, all six methods showed excellent accuracy of 0.9 or more. The methods where numerical data were applied for data training showed better performance than the methods based on character data of field survey evaluation table. Moreover, the methods learned with the data group (R1~R4) reflecting the expert opinion had higher accuracy than the field survey evaluation score data group (C1~C4). The machine learning can be used as a tool for prediction of soil creep if high-quality data are continuously secured and updated in the future.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.564-570
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2019
Although some studies have been attempted to utilize 3D spatial information for fire safety and disaster management, it is still not enough to apply it to actual work. Especially, in case of multi-use facilities, many facilities are more vulnerable to rapid response in the event of a disaster due to complexity of facilities, diversity of usage, and specificity of users. In this paper, we propose a method to develop a 3D safety status information platform that combines 3D spatial information and time - varying safety status information for efficient disaster management of multi-use facilities. In detail, first, we analyze the use cases of existing disaster management platform and the needs of business users. Second, based on the analyzed results, target facilities were selected and possible scenarios were created. Finally, we developed platform architecture design and service development strategy. The research results will be used as a basis for future 3D safety status information platform development. This will contribute to improving the safety of multi-use facilities and minimizing damage to disaster vulnerable groups.
The volcanic ash can spread out over hundreds of kilometers in case of large volcanic eruption. The deposition of volcanic ash may induce damages in urban area and transportation facilities. In order to respond volcanic hazard, it is necessary to estimate efficiently the diffusion area of volcanic ash. The purpose of this study is to compare in-situ volcanic deposition and satellite images of the volcanic eruption case. In this study, we used Near-Infrared (NIR) channels 7 and 8 of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) images for Mt. Aso eruption in 16:40 (UTC) on October 7, 2016. To estimate deposit area clearly, we applied Principal Component Analysis (PCA) and a series of morphology filtering (Eroded, Opening, Dilation, and Closing), respectively. In addition, we compared the field data from the Japan Meteorological Agency (JMA) report about Aso volcano eruption in 2016. From the results, we could extract volcanic ash deposition area of about $380km^2$. In the traditional method, ash deposition area was estimated by human activity such as direct measurement and hearsay evidence, which are inefficient and time consuming effort. Our results inferred that satellite imagery is one of the powerful tools for surface change mapping in case of large volcanic eruption.
Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day/Night Band (DNB) data help to enable rapid emergency responses through detection of the artificial and natural disasters occurring at night. The DNB data without correction of lunar irradiance effect distributed by Korea Ocean Science Center (KOSC) has advantage for rapid change detection because of direct receiving. In this study, radiance differences according to the phase of the moon was analyzed for urban and mountain areas in Korean Peninsula using the DNB data directly receiving to KOSC. Lunar irradiance correction algorithm was proposed for the change detection. Relative correction was performed by regression analysis between the selected pixels considering the land cover classification in the reference DNB image during the new moon and the input DNB image. As a result of daily difference image analysis, the brightness value change in urban area and mountain area was ${\pm}30$ radiance and below ${\pm}1$ radiance respectively. The object based change detection was performed after the extraction of the main object of interest based on the average image of time series data in order to reduce the matching and geometric error between DNB images. The changes in brightness occurring in mountainous areas were effectively detected after the calibration of lunar irradiance effect, and it showed that the developed technology could be used for real time change detection.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.545-550
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2019
The frequency of natural disasters and the scale of damage are increasing due to the abnormal weather phenomenon occurring all over the world. As a result, as the hydrological aspect of the urban watershed changes, the increase in impervious area leads to serious domestic flood damage due to increased rainfall. In order to minimize the damage of life and property, domestic flooding prediction system is needed. In this study, we developed a flood nomogram capable of predicting flooding only by rainfall intensity and duration. This study suggests a method to set the internal water immersion alarm criterion by analyzing the characteristics of the flooding damage in the flooded area in the metropolitan area where flooding is highly possible and the risk of flooding is high. In addition, based on the manhole and the pipe, the water level was set as follows under the four conditions. 1) When manhole overflows, 2) when manhole is full, 3) when 70% of the pipe is reached, and 4) when 60% of the pipe is reached. Therefore, it can be used as a criterion and a predictive measure to cope with the pre-preparation before the flooding starts, through the rainfall that causes the flooding and the flooding damage.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.7
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pp.622-629
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2019
Recently, the government is taking new approaches to change the fact that the accident rate and accident death rate of the construction industry account for a high percentage of the whole industry. Especially, it is investing heavily in the development of construction technology that is fused with ICT technology in line with the current trend of the 4th Industrial Revolution. In order to cope with this situation, this paper proposed a concept to recognize and share the work situation information between the construction machine driver and the surrounding worker to enhance the safety in the place where construction machines are operated. In order to realize the part of the concept, we applied image processing technology using camera based on artificial intelligence to earth-moving work. Especially, we implemented an algorithm that can recognize the surrounding worker's circumstance and identify the risk situation through the experiment using the compaction equipment. and image processing algorithm based on YOLO-v3. This algorithm processes 15.06 frames per second in video and can recognize danger situation around construction machine with accuracy of 90.48%. We will contribute to the prevention of safety accidents at the construction site by utilizing this technology in the future.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.2
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pp.106-118
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2021
Global governments and initiatives have attempted and integrated various organizational efforts to implement the 17 Sustainable Development Goals (SDGs), presenting a new paradigm of sustainable development to address global issues (climate change, poverty eradication, and human rights). Recently, investment in sustainable finance has expanded to finance the attainment of goals set out in the Paris Agreement and SDGs. Non-financial factors such as environment, social responsibility, and governance (ESG) have become intangible assets that determine the future competitiveness and profitability of companies. Domestic and foreign institutional investors and asset management companies have been expanding their investments based on the ESG performance of companies. In this study, we aim to derive international standards and initiatives that require disclosure of information on corporate social responsibility activities and ESG performance and analyze construction companies' ESG activities and performance levels. The results of this study can be used as the basis to develop platforms for the construction industry ESG ecosystem and the measurement and management of intangible assets. These could ultimately contribute to overcoming the crisis in the future due to the outbreak of the COVID-19 pandemic, fostering net-zero emissions, and preventing fatal workplace accidents in the construction industry.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.597-602
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2021
Even in the era of the 4th industrial revolution, the prevention of industrial accidents is still an important issue in industrial sites. In solving the problem of industrial safety, a product can be difficult to market if there is a lack of standard or method for a reliable performance evaluation. The purpose of this study was to develop and evaluate a test method for a wearable airbag product for protecting the body from falls that was newly developed to respond to fall accidents in industrial sites. As a research method, reliable evaluation standards were developed and applied through four stages of the evaluation and development process (Step 1: Product review, Step 2: Data research, Step 3: Expert meeting, Step 4: Drawing evaluation standard). In addition, the impact force was evaluated according to the developed evaluation standard. The fall impact force obtained through the evaluation showed a reduction effect of approximately 96% compared to the existing impact force. Therefore, the fall impact force was reduced significantly when the airbag was applied. This will enable new convergence products to be launched on the market and produce an environment where industrial workers can work safely.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.26
no.7
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pp.892-903
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2020
The rapid and accurate prediction of storm-surge height during typhoon attacks is essential in responding to coastal disasters. Most methods used for predicting typhoon data are based on numerical modeling, but numerical modeling takes significant computing resources and time. Recently, various studies on the expeditious production of predictive data based on artificial intelligence have been conducted, and in this study, artificial intelligence-based storm-surge height prediction was performed. Several learning data were needed for artificial intelligence training. Because the number of previous typhoons was limited, many synthesized typhoons were created using the tropical cyclone risk model, and the storm-surge height was also generated using the storm surge model. The comparison of the storm-surge height predicted using artificial intelligence with the actual typhoon, showed that the root-mean-square error was 0.09 ~ 0.30 m, the correlation coefficient was 0.65 ~ 0.94, and the absolute relative error of the maximum height was 1.0 ~ 52.5%. Although errors appeared to be somewhat large at certain typhoons and points, future studies are expected to improve accuracy through learning-data optimization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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