Youn, Jun Hee;Kim, Ho Woong;Kim, Sang Min;Kim, Tae Hoon
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.1
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pp.99-107
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2016
Korea has been known as volcanic disaster free area. However, recent surveying result shows that Baekdu mountain located in northernmost in the Korean peninsula is not a dormant volcano anymore. When Baekdu mountain is erupting, various damages due to the volcanic ash are expected in South Korea area. Especially, volcanic ash in the air may cause big aviation accident because it can hurt engine or gauges in the airplane. Therefore, it is a crucial issue to interrupt airplane navigation, whose route is overlapped with volcanic ash, after predicting three dimensional dispersion of volcanic ash. In this paper, we deals with 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction results. First, we introduce the data acquisition of the volcanic ash dispersion prediction. Dispersion prediction data is obtained from Fall3D model, which is volcanic ash dispersion simulation program. Next, three 3D visualization techniques for volcanic ash dispersion prediction are proposed. Firstly proposed technique is so called 'Cube in the Air', which locates the semitransparent cubes having different color depends on its particle concentration. Second technique is a 'Cube in the Cube' which divide the cube in proportion to particle concentration and locates the small cubes. Last technique is 'Semitransparent Volcanic Ash Plane', which laminates the layer, whose grids present the particle concentration, and apply the semitransparent effect. Based on the proposed techniques, the user could 3D visualize the volcanic ash dispersion prediction results upon his own purposes.
High population density in deltaic settings, especially in Asia, tends to increase and causes coastal flood risk because of lower elevations and significant subsidence. Large flood annually causes numerous deaths and huge economic losses. In this paper, an innovative technology of spatial satellite imagery has been used as tool to analyze the socio-economic flood-related damage in Mekong river basin. The relationship between nightlight intensity and flood damages has been determined for the period of 1992-2013 with a spatial resolution of 30 arc sec ($0.0083^{\circ}$), which is nearly one kilometer at the equator. Flow path distance was calculated to identify the distance of each cell to river network and to examine how nightlight intensity correlate to the area close to and far from river network. Statistical analysis results highlight the significant correlation between nocturnal luminosity intensity and flood-related damages in countries along the Mekong river (i.e., Cambodia, China, Lao PDR, Thailand, and Vietnam). This result reveals that the areas close to the river network correspond to high human distribution and causes huge damage during flooding. The result may provide key information to the region with respect to decisions, attentions, and mitigation strategies.
In case of an emergency such as a fire on a building and there is a need to evacuate the occupant in that building, it is important to have the guidance information effectively delivered to the evacuating occupants to guide them toward a safe direction using audio sensual media. And, it is also very important to prevent the evacuating occupants getting lost or falling astray, away from the direction toward safety. The purpose of this study, in this respect, is to examine the possible application of the precedent sound effect, with which the evacuating occupants may get a sense of the direction where the announcement comes from. With such an effect, an experiment was conducted to measure the extent to which people can hear the preceding and the following sound in terms of the acoustic pressure level changes and delay time changes, with a view to make the optimal evacuation-guidance announcement or sound. The optimal evacuation guidance sound (announcement) per each of the experimental indoors environments were as follows; 1) Regarding the optimal condition for the evacuation guidance announcement sound in the space of a lecture room, the direction of the advanced sound is positively recognized when the follow-up sound has the delaying time of 10 ms~50 ms in comparison with the advanced sound or when there is no difference between the acoustic pressures of the advanced and follow-up sounds or the acoustic pressure of the advanced sound is higher than that of the follow-up sound. 2) Regarding the optimal evacuation guidance announcement sound in the space of a hall, the advanced sound is positively recognized when the follow-up sound has the delaying time of 20 ms~60 ms in comparison with the advanced sound. 3) Regarding the optimal evacuation guidance announcement sound in the space of a gymnasium, the advanced sound is positively recognized when the follow-up sound has the delaying time of 10 ms~40 ms in comparison with the advanced sound or when the sound pressure of the advanced sound has a higher level than or the same level as that of the follow-up sound.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.4
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pp.724-729
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2008
In the case of 'MAEMI', the Typhoon which formed in September, 2003, the largest-scale damage of tidal wave was caused by the co-occurrence of Typhoon surge and full tide. Until now Korea has been focusing on the calculating the amount of damage and its restoration to cope with these sea and harbor disasters. It is essential to establish some systematic counterplans to diminish such damages of large-scale tidal invasion on coastal lowlands considering the recent weather conditions of growing scale of typhoons. Therefore, the purpose of this research is to make the counterplans for prevention against disasters fulfilled effectively based on the data conducted by comparing and analyzing the accuracy between observation values and the results of estimating the greatest overflow area according to abnormal tidal levels centered on Masan area where there was the severest damage from tidal wave at that time. It's necessary utilize data like high-resolution satellite image and LiDAR(etc.) for correct analysis data considering geographical characteristics of dangerous area from the storm surge. And we must make a solution to minimize the damage by making data of dangerous section of flood into GIS Database using those data (as stated above) and drawing correcter damage function.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.10
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pp.183-188
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2019
This study is a descriptive research to compare and analyze the current status of disaster-related curriculum between emergency department and nursing department Research and analysis targets were 41 universities which include the emergency department in South Korean by using the universities' internet homepage, finally 30 universities were researched by removing the universities which doesn't upload the curriculum on their homepage, have emergency department or have nursing department. The research data were collected and analyzed by using the universities' internet homepage. The Keyword is 'Disaster', 'Catastrophe', and 'Emergency' to search the name of the subjects. The curriculum calculated as a percentage of frequency by using the status of disaster-related subjects opening, classification of major education, grade, credit, number of class, practical hours, and the total number of subjects. According to the study, 29 universities (96.7%) of emergency department and 19 universities (63.3%) of nursing department has the disaster-related subjects in their curriculum. The current status of the class opening is emergency department at second grade and nursing department as fourth grade. As a subject of major, two credits are the common class credits. Based on the results of the study, knowledge and skills and training courses are necessary to develop the ability to cope with disasters in the disaster field. The curriculum that matches the role of health care resources will be required.
KIM, Sun Joo;KANG, Seung Mook;BARK, Min Woo;KWON, Hyung Joong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.390-390
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2018
산업화에 따른 온실가스 배출량 증가는 심각한 기후변화의 요인으로 작용하여 우리나라를 포함한 전세계는 이에 대응하고자 노력하고 있다. 지구온난화 및 엘리뇨 현상 등으로 인하여 가뭄, 홍수, 한파, 혹서 등의 재해와 기상이변이 속출하고, 최근 우리나라의 경우 매년 가뭄이 발생하고 있어 이에 대한 대책이 시급한 실정이다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대 되었고, 가뭄을 정량적으로 하는 연구들과 기후변화에 따른 가뭄 취약성 평가에 대한 연구들이 진행 되었다. 가뭄의 취약성 평가는 기후변화에 따른 가뭄 저감을 위한 목적에 따라 평가목적, 평가방법, 필요한 정보, 과정의 설계 불확실성에 대한 고려 등이 달라진다. 취약성 평가의 목적은 크게 기후영향평가, 적응정책의 자원배분을 위한 취약부문 및 지역 파악, 적응정책 개발을 위한 적응 대안 분석으로 나눌 수 있다. 취약성 평가의 목적이 취약성 유발요인에 관한 정보를 제공하여 어디에 적응 대책에 필요하고 효과적일 수 있는지 파악하는데 도움을 주는 것이라면, 취약성 결정요인에 대한 분석을 명료하고 상세하게 수행하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농업용수의 취약성 평가지표를 개발하기 위하여 국내 외 취약성 평가 지표를 분석, 국내 농업기상 및 농업용수 등 관련 자료(1981 ~ 2015)의 조사 현황을 고려하여 취약성 평가지표(강우량, 증발산량, 경지면적, 저수용량, 용수로 통수능력, 수요량, 하천평수위)를 제시하고 국내 농업기상 및 농업용수 등 관련 자료의 조사 현황을 고려하여 대상지구인 충북 진천 무수 관개지구에 취약성 지표를 적용하였다. 강우의 증가는 가뭄 취약성에 긍정적 영향을 나타냈고, 증발산량의 증가는 부정적인 영향을 나타냈다. 경지면적의 감소는 소비수량이 증가하므로 가뭄 취약성에 긍정적인 영향을 나타냈고, 저수 용량의 감소는 홍수조절능력의 저하로 인해 부정적인 영향을 끼치고, 하천 홍수위의 변화는 가뭄에 영향을 미치는 요소 중의 하나로 홍수위가 높아지면 가뭄에 부정적인 영향을 나타냈다. 가뭄 취약성 지표들을 각각의 가중치를 합산한 결과, 1981년~2015(5년 분할) 무수지구의 가뭄 취약성 평가는 분석을 시작한 1981년부터 2015년 까지 안전과 우려가 반복 되는 것으로 나타났다. 연구대상지구의 농업기상 및 관련 자료들의 조사 기간이 길면 빈도별 신뢰성이 높아진다. 따라서 자료의 누적은 정확한 기후변화에 대한 이수 및 치수 취약성 평가 지표개발 및 평가 능력을 높여 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Purpose: Inspection and diagnosis on the performance and safety through domestic port facilities have been conducted for over 20 years. However, the long-term development strategies and directions for facility renewal and performance improvement using the diagnosis history and results are not working in realistically. In particular, in the case of port structures with a long service life, there are many problems in terms of safety and functionality due to increasing of the large-sized ships, of port use frequency, and the effects of natural disasters due to climate change. Method: In this study, the maintenance history data of the gravity type quay in element level were collected, defined as big data, and a predictive approximation model was derived to estimate the pattern of deterioration and aging of the facility of project level based on the data. In particular, we compared and proposed models suitable for the use of big data by examining the validity of the state-based deterioration pattern and deterioration approximation model generated through machine learning algorithms of GP and SGP techniques. Result: As a result of reviewing the suitability of the proposed technique, it was considered that the RMSE and R2 in GP technique were 0.9854 and 0.0721, and the SGP technique was 0.7246 and 0.2518. Conclusion: This research through machine learning techniques is expected to play an important role in decision-making on investment in port facilities in the future if port facility data collection is continuously performed in the future.
To improve on the efficient management of forest resources, it is necessary to create a forest soil map, which represents a comprehensive database of forest lands. Although a 1:25,000 scale forest site map has been used in Korea, the need for a large-scale forest soil map with high precision and information on forest lands that is specialized for individual purposes has been identified. Moreover, to keep pace with the advancement in forest management and transition to a digital society, it is essential to develop a method for constructing new forest soil maps that can diversify its use. Therefore, this paper presented a developmental process and used a 1:5,000 scale forest soil map to propose future directions. National maps showing the soil type, depth, and texture were produced based on the survey and analysis of forest soils, followed by the Forest Land Soil Map (1:5,000) Production Standard Manual. Alternatively, forest soil map data were the basis on which various other maps that can be used to prevent and predict forest disasters and evaluate environmental capacities were developed. Accordingly, ways to provide appropriate information to achieve the national forest plan, secure forestry big data, and accomplish sustainable forest management that corresponds to the national development plan are proposed based on results from the current study.
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.
The purpose of this study was to analyze landslide susceptibility in the Pyeongchang area using Weight of Evidence (WOE) and Evidential Belief Function (EBF) as probability models and Artificial Neural Networks (ANN) as a machine learning model in a geographic information system (GIS). This study examined the widespread shallow landslides triggered by heavy rainfall during Typhoon Ewiniar in 2006, which caused serious property damage and significant loss of life. For the landslide susceptibility mapping, 3,955 landslide occurrences were detected using aerial photographs, and environmental spatial data such as terrain, geology, soil, forest, and land use were collected and constructed in a spatial database. Seventeen factors that could affect landsliding were extracted from the spatial database. All landslides were randomly separated into two datasets, a training set (50%) and validation set (50%), to establish and validate the EBF, WOE, and ANN models. According to the validation results of the area under the curve (AUC) method, the accuracy was 74.73%, 75.03%, and 70.87% for WOE, EBF, and ANN, respectively. The EBF model had the highest accuracy. However, all models had predictive accuracy exceeding 70%, the level that is effective for landslide susceptibility mapping. These models can be applied to predict landslide susceptibility in an area where landslides have not occurred previously based on the relationships between landslide and environmental factors. This susceptibility map can help reduce landslide risk, provide guidance for policy and land use development, and save time and expense for landslide hazard prevention. In the future, more generalized models should be developed by applying landslide susceptibility mapping in various areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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