Lee, Jong Won;Baek, Chul Heun;Lee, Hyun Woo;Chung, Sung Won
Journal of Bio-Environment Control
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v.23
no.2
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pp.95-108
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2014
The objective of this study is to develop the plastic greenhouse models which are structurally safe under the weather condition of Seongju and have the dimensions suitable for oriental melon cultivation as well. To grasp the structural features of greenhouses in Seongju, the field survey was conducted on 406 farmhouses which included 2,068 greenhouses. The field survey showed that the roof shape of arch type accounted for the highest rate, but recently even span or peach type became more popular and the width and height of greenhouse tended to increase as the period of use was short. The relationship of the width, ridge height and eaves height were established based on field survey data. Using climate data of Gumi adjacent to Seongju, the regressions were determined for the design wind speed and design snow depth depending on recurrence period. To design the greenhouse models against weather disasters in Seongju, the optimal design loads are 23.7 cm of snow depth and $33.8m{\cdot}s^1$ of wind speed. As the design results, four models of single-span greenhouse, two models of double-span greenhouses including extension were developed.
This study estimated the daily maximum snow depth using the Artificial Neural Network (ANN) model in Korean Peninsula. First, the optimal ANN model structure was determined through the trial-and-error approach. As a result, daily precipitation, daily mean temperature, and daily minimum temperature were chosen as the input data of the ANN. The number of hidden layer was set to 1 and the number of nodes in the hidden layer was set to 10. In case of using the observed value as the input data of the ANN model, the cross validation correlation coefficient was 0.87, which is higher than that of the case in which the daily maximum snow depth was spatially interpolated using the Ordinary Kriging method (0.40). In order to investigate the performance of the ANN model for estimating the daily maximum snow depth of the ungauged area, the input data of the ANN model was spatially interpolated using Ordinary Kriging. In this case, the correlation coefficient of 0.49 was obtained. The performance of the ANN model in mountainous areas above 200m above sea level was found to be somewhat lower than that in the rest of the study area. This result of this study implies that the ANN model can be used effectively for the accurate and immediate estimation of the maximum snow depth over the whole country.
This study was carried out to make fundamental data for structural safety test of pipe- houses. Experiment on the stress distribution of pipe- houses was conducted to find suitable structural analysis model by examination of end support conditions of pipe. Besides, the loading test and the pile driving test were done to find pull-out capacity and bearing capacity of pipe on the assumption that pipe is pile foundation. For single span pipe - house, the theoretical results assuming the end support condition of pipe is fixed under ground agreed closely with the experimental results of stress distribution. On the other hand for double span pipe -house, the end support conditions of pipe were fixed support when vertical load is applied, and hinged one when horizontal load is applied. The pull - out capacity and allowable bearing capacity of the pipe portion that was buried in the grounds that were soft soil of paddy field and medium or hard soils of dry field derived from experimental results.
In Korea, snow damage has been happened in the region with no snowfalls in history. Also, casual damage was caused by heavy snow. Therefore, policy about the Natural Disaster Reduction Comprehensive Plan has been changed to include the mitigation measures of snow damage. However, since heavy snow damage was not frequent, studies on snowfall have not been conducted in different points. The characteristics of snow data commonly are not same to the rainfall data. For example, some parts of the southern coastal areas are snowless during the year, so there is often no values or zero values among the annual maximum daily snow accumulation. The characteristics of this type of data is similar to the censored data. Indeed, Busan observation sites have more than 36% of no data or zero data. Despite of the different characteristics, the frequency analysis for snow data has been implemented according to the procedures for rainfall data. The frequency analysis could be implemented in both way to include the zero data or exclude the zero data. The fitness of both results would not be high enough to represent the real data shape. Therefore, in this study, a methodology for selecting a probability density function was suggested considering the characteristics of snow data in Korea. A method to select probability density function using conditional joint probability distribution was proposed. As a result, fitness from the proposed method was higher than the conventional methods. This shows that the conventional methods (includes 0 or excludes 0) overestimated snow depth. The results of this study can affect the design standards of buildings and also contribute to the establishment of measures to reduce snow damage.
Suyoung Sim;Daeseong Jung;Jongho Woo;Nayeon Kim;Sungwoo Park;Hyunkee Hong;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1497-1503
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2023
To address challenges in classifying clouds and snow cover when calculating ground reflectance in Near-UltraViolet (UV) wavelengths, this study introduces a methodology that combines cloud data from the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS) and the Advanced Meteorological Imager (AMI)satellites for snow cover analysis. The proposed approach aims to enhance the quality of surface reflectance calculations, and combined cloud data were generated by integrating GEMS cloud data with AMI cloud detection data. When applied to compute GEMS surface reflectance, this fusion approach significantly mitigated underestimation issues compared to using only GEMS cloud data in snow-covered regions, resulting in an approximately 17% improvement across the entire observational area. The findings of this study highlight the potential to address persistent underestimation challenges in snow areas by employing fused cloud data, consequently enhancing the accuracy of other Level-2 products based on improved surface reflectivity.
Snow accumulation and snow melt was simulated and included in the computation of the watershed runoff for Soyanggang Dam and Chungju Dam. A modified Tank Model was used for the simulation, which has three serial tanks and a pulse response function. The model parameters were estimated through the global optimization method of Shuffled Complex Evolution-University of Arizona (SCE-UA). A watershed was divided into four zones of elevation. The temperature decrease of the zones was a rate of -0.6$^{\circ}C$/100m. Almost all precipitation from December to February become accumulated as snow, and then the snow melts and runs off from March to April. The average runoff with snow melt was greater than the average runoff without snow melt during the period from March to April. The improved amount from snow melt simulation was about one fifth of the observed one for Soyanggang Dam. The increased amount for Chungju Dam was about one fourth of the observed average runoff during the same period. Although the watershed runoff was simulated including snow melt, it was less than the observed one for both of the dams.
Kim, Saet-Byul;Shin, Hyung-Jin;Yun, Dong-Koun;Hong, Sung-Wook;Kim, Seong-Joon
KCID journal
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v.18
no.2
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pp.111-121
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2011
This study is to estimate the possible damage area of greenhouse by heavy snowfall event using terra MODIS snow cover area (SCA) and the ground measured snowfall data (GMSD). For the 4 heavy snowfall events of January 2001, March 2004, December 2005 and January 2010, the areas exceeding the design criteria of snowfall depth for greenhouse breaking were extracted by coupling the MODIS SCA and GMSD. The main damaged regions were estimated as Gangwon province in 2001, Chungbuk and part of Gyeongbuk province in 2004, Jeonbuk and Jeonnam province in 2005, and Gangwon and part of Gyeonggi province in 2010 respectively. Comparing with the investigated number of greenhouse damaged data, the estimated areas reflected the statistical data except 2001. The 2001 greenhouse damages were caused by the high wind speed (35.7m/sec) together with snowfall. The results of this study can be improved if the design criteria of wind speed is added.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.19
no.3
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pp.30-38
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2015
In cold-climate regions, deicing agents is used for smooth traffic on the road due to freezing and snowdrift in winter. The use of de-icing salts has resulted in the accelerated scaling damage of concrete with salt damage under freezing and thawing condition. Scaling is the deterioration of concrete where in the paste-mortar structure delaminates in flakes from the surface of the concrete. Due to such damage, concrete pavement causes various problems such as early deterioration according to the decrease in the thickness of cover concrete and user's stability issues. Accordingly, various tests and evaluation methods have been suggested in order to evaluate these phenomena in other countries. However, there have been no regulations for the evaluation method in South Korea, and related studies are also very rare. Therefore, in this study, the evaluation methods proposed by each institution and country were investigated and the experiments were performed according to each regulation, followed by the comparison and analysis of the results. Furthermore, this study aims to suggest the optimized experimental method adopted to domestic field through the discussion of such experimental methods and results.
The structural stability of a simple-typed cultivation facility with a width of 5.6 m for growing Pleurotus ostreatus was analyzed by modeling the facility as three-dimensional steel frames. The computation was done by using the finite element analysis program, ANSYS and the criterion of determining structural stability was based on the allowable stress design (ASD). The computational results showed that the structure with a straight-typed bed column was more stable than those with other types of bed columns against snow depth but there was little difference against wind velocity. As results, the interval of rafter had a more influence on safety wind velocity than that of bed column, while the interval of bed column was more important to safety snow depth. Finally the bed column against buckling was stable in all cases considered in this paper.
Park, Kyung Woon;Kim, Dongwook;Shin, Ji Yae;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.52
no.12
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pp.1001-1009
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2019
Due to recent increasing heavy snow in Korea, the damage caused by heavy snow is also increasing. In Korea, there are many efforts including establishing disaster prevention measures to reduce the damage throughout the country, but it is difficult to establish the design criteria due to the characteristics of heavy snow. In this study, snowfall frequency analysis was performed to estimate design snow depths using observed snow depth data at Jinju, Changwon and Hapcheon stations. The conventional frequency analysis is sometime limted to apply to the snow depth data containing zero values which produce unrealistc estimates of distributon parameters. To overcome this problem, this study employed mixed distributions based on Lognormal, Generalized Pareto (GP), Generalized Extreme Value (GEV), Gamma, Gumbel and Weibull distribution. The results show that the mixed distributions produced smaller design snow depths than single distributions, which indicated that the mixed distributions are applicable and practical to estimate design snow depths.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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