Typhoons and floods are natural disasters that occur frequently, and the damage resulting from these disasters must be in advance predicted to establish appropriate responses. Direct damages such as building collapse, human casualties, and loss of farms and fields have more attention from people than indirect damages such as increase of consumer prices. But indirect damages also need to be considered for living. The agricultural products are typical consumer items affected by typhoons and floods. Sudden, powerful typhoons are mostly accompanied by heavy rains and damage agricultural products; this increases the retail price of such products. This study analyzes the influence of natural disasters on the price of agricultural products by using a deep learning algorithm. We decided rice, onion, green onion, spinach, and zucchini as target agricultural products, and used data on variables that influence the price of agricultural products to create a model that predicts the price of agricultural products. The result shows that the model's accuracy was about 0.069 measured by RMSE, which means that it could explain the changes in agricultural product prices. The accurate prediction on the price of agricultural products can be utilized by the government to respond natural disasters by controling amount of supplying agricultural products.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.129-129
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2023
연안 환경은 기후 및 도시개발과 같은 자연·인공적 요인에 따라 끊임없이 변화한다. 근래에는 연안 도시 인구증가, 기후변화 등의 영향으로 인해 그 변화가 가속화되고 있으며, 특히 연안 침식 및 이에 따른 해안선 변화에 대한 심각성이 대두되고 있다. 연안 침식은 해류와 해안 유사의 마찰로 발생하는 유사이송 현상으로 야기되며, 해안 환경을 변화를 초래하며 인간사회에 경제적인 피해를 주기도 한다. 연안침식이 사회적인 문제로 부상했음에도 여전히 이에 대한 대중적 문제의식은 부족한 실정이다. 이는 대중매체를 통한 시각적인 노출이 가능한 다른 재해에 비해 재해의 물리적 과정에 대한 시각적인 관측이 어렵다는 배경이 있다고 판단된다. 더불어, 재해의 간접체험이 가능한 플랫폼이 부족하다는 점도 원인으로 여겨진다. 기술이 발달함에 따라 시뮬레이션을 통한 재해의 간접체험이 가능한 플랫폼이 개발되어왔으며, 이는 직접 경험하기 어려운 재해에 대해 위험성 인지 및 경각심 고취에 활용되어왔다. 본 연구에서는 수치해석 플랫폼인 Celeris Advent(Tavakkol and Lynett, 2017)를 기반으로 실시간 유사이송 해석이 가능한 인터랙티브 수치모형을 개발하여 문제를 개선하고자 하였다. GUI(Graphical User Interface)를 통해 조작이 가능한 Celeris Advent는 수치해석 결과를 실시간으로 가시화하며, 이에 대한 사용자 상호작용이 가능하다. 이를 기반으로 유사의 흐름에 대해 모의가 가능하도록 모형을 구성하여 실시간 사용자 입력 및 유사이송 물리현상 관측이 가능하도록 모형을 개발하였다. 수치모형 지배방정식은 2차원 천수방정식과 유사이송방정식을 양방향 결합하여 구성하였다. 개발된 모형의 정확성 평가를 위해 1차원 및 2차원 수리실험 데이터를 활용하여 수치실험을 수행하였으며, 전반적인 결과는 실험데이터와 잘 일치하였다.
Kim, TaeJin;Kim, SungSoo;Jeon, DaHee;Park, SangHyun
Journal of the Society of Disaster Information
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v.16
no.3
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pp.493-504
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2020
Purpose: The purpose of this study is to propose an analytical methodology for selecting the priority of preventive projects in the course of carrying out disaster prevention projects that improve disaster-hazardous areas. Method: Data analysis was performed using RFM model which can divide data grade and perform target marketing based on Recency, Frequency, and Monetary. Result: The top 10% of the area with high RFM value was mainly in the East Sea and the South Sea coast, and the number of damage in private facilities was high. Conclusion: In this study, we used the RFM model to select the priority of disaster risk and to implement the regional disaster risk using GIS. These results are expected to be used as basic data for selecting priority project sites for disaster prevention projects and as basic data in the decision-making process for disaster prevention projects.
Many disaster monitoring systems are constantly studied to prevent disasters such as environmental pollution, the breaking of a tunnel and a building, flooding, storm earthquake according to the progress of wireless telecommunication, the miniaturization of terminal devices, and the spread of sensor network. A disaster monitoring system can extract information of a remote place, process sensor data with rules to recognize disaster situation, and provide work for preventing disaster. However existing monitoring systems are not enough to predict and prevent disaster, because they can only process current sensor data through utilizing simple aggregation function and operators. In this paper, we design and implement a disaster prevention system to predict near future dangerous area through using outside sensor network and spatial Information. The provided prediction technique considers the change of spatial information over time with current sensor data, and indicates the place that could be dangerous in near future. The system can recognize which place would be dangerous and prepare the disaster prevention. Therefore, damage of disaster and cost of recovery would be reduced. The provided disaster prevention system and prediction technique could be applied to various disaster prevention systems and be utilized for preventing disaster and reducing damages.
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2013.11a
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pp.9-23
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2013
건설공사는 인력의존도가 가장 높으며 타 산업에 대비하여 자동화가 매우 낮고 외기에 노출된 작업 환경으로 추락 등의 중대재해 위험이 가장 높은 산업이다. e-나라지표에 의하면 2006년부터 2012년까지 전체 산업의 약 21.9%를 차지하는 건설 근로자가 생산 활동에 종사하고 있으며, 이직 및 인력의 이동이 매우 잦은 특성을 갖고 있다. 2006년~2012년까지의 재해발생 통계에 따르면 전체적으로 타 산업은 매년 다소간의 증감은 있으나 재해가 감소하는 추세이지만, 건설공사의 경우는 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 사고성 사망재해의 경우는 7년간 전체 산업에서 발생하는 사고성 사망재해의 평균 40.9%를 건설업이 차지하고 있어 가장 높아 매우 심각한 수준이다. 또한 건설현장과 건설회사의 안전보건경영의 운영방법 및 제도가 매우 단순하고 정성적인 수준으로 타 산업에 비하여 안전경영의 정량화에 대한 노력이 매우 미약하다. 과거 재해사례 및 통계를 분석하여 앞으로의 재해 위험 요소를 제거하거나 안전한 상태로 형성하여야 하나, 발표되는 재해사례나 통계를 구호 또는 슬로건으로 전파, 교육하는 수준에 머물고 있다. 본 연구에서는 아파트공사를 대상으로 2006년~2011년의 과거 재해통계(8,687건)를 분석하여 데이터베이스화하고, 실제 공사한 아파트공사 샘플현장의 자료(89,375명)를 데이터베이스화하여 현 실정에 부합한 정량적 직종별 위험도를 산정하는 연구를 진행하였다. 따라서 아파트공사의 직종별 위험도를 정량적인 데이터로 산출하고, 과학적인 방법으로 현장 위험수준을 실시간 모니터링 함으로써 건설현장의 주된 생산력인 근로자의 생명과 건강을 보호할 수 있는 효과적인 재해예방이 이루어 질 것으로 기대된다.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.3
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pp.247-252
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2018
The problem of the environment is urgently coming to the world as a problem that humanity must solve. In particular, Korea is directly affected by air pollution and marine pollution due to its geopolitical position with China, and is also exposed to a great deal of pollution due to air, water, soil, and weather. In this situation, due to the disconnection between the management domain / service (system) related to the environment, the ability to quickly identify causes and cope with situations in the event of environmental pollution or disasters is weak, and duplication and investment are being faced. The development of a service platform for smart environment disaster management is designed to detect environmental disasters in an early stage through the management of smart environment disaster management at the national level, It will be a way to predict complex environmental disasters.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.3
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pp.11-19
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2020
Since an accident in construction industry has been higher than others for decades, the accident in construction industry should be decreased. To prevention this problem, the work breakdown structure (WBS) and risk breakdown structure (RBS) are presented. the WBS and RBS, are hierarchy structure which can find fatal incident considering type of building and type of work easily and quickly. So, this study aims to develop framework for the integrated WBS-RBS to prevent fatal incident on construction industry. The research process is conducted by following 3 steps: (I) collection of data; (II) classification of data; and (III) development of the integrated WBS-RBS. The result of this study can propose the most dangerous fatal incident aspect of type of building, type of work, and type of accident. Through the result, the decision maker can reduce or eliminate fatal incident considering type of building, type of work and type of accident in construction industry.
기업 생존을 위한 사업계승계획(BCP; Business Continuity Plan)이 주목받고 있으며, 일본의 인쇄업계에서도 본격적으로 BCP를 염두에 두고 조직을 정비하는 기업들이 속속 생겨나고 있다. 사업계승계획에는 여러 방면에 걸쳐 다양한 계획이 있을 수 있지만, 일본 인쇄사들은 지난 2011년 동일본대지진의 경험에서 지진, 쓰나미 등 자연재해를 대비하는 것에 높은 비중을 두고 있다. BCP의 개념과 폭넓은 범위에 걸쳐 사용되고 있는 위기관리 방법에 대해 설명한다. 무엇보다도 인쇄사의 '생명선'이라고 할 수 있는 고객의 데이터를 지키기 위해 원격지에 백업설비를 구축하는가 하면, 자사의 재해대책으로 원본상품을 창조하는 비즈니스를 하는 기업도 생겨났다. 이러한 상황에서 지자체와 재해협약을 맺는 등, 각 인쇄사들은 예측이 불가능한 시대에 효과적으로 위기에 대응하기 위해 전력을 다하고 있다.
Recently, the size and type of disasters in Korea has been diversified. However, Korea has not been able to build various information support systems to predict these disasters.Many other organizations also provide relevant information. This information is mainly provided on the Web, but most of it is not real time information. In this study, we have paid attention to support information using big data to provide better quality real - time information together with information provided by institutions. Big data has a large amount of information with real-time property, and it can make customized service using it. Among them, SNS such as Twitter and Facebook can be used as a new information collection medium in case of disaster. However, it is very difficult to retrieve necessary information from too much information, and it is difficult to collect intuitive information. For this purpose, this study develops an information support system using Twitter. The system retrieves information using the Twitter hashtag. Also, information mapping is performed on the map so that intuitive information can be grasped. For system evaluation, information extraction, degree of mapping, and recommendation speed are evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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