Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.127-134
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2012
This study analyzed the present status of services by fire-suppression mobilization time of fire station where is located in Jinju city, by using network analysis of GIS targeting fire station(five 119 safety centers, one 119 division) in Jinju city area. As a result, it was indicated to be 15.9% in the ratio with less than 5 minutes of mobilization time, 34.7% in the ratio with less than 8 minutes, 94% in the ratio with less than 20 minutes out of the whole fire service area in Jinju city. Even districts with more than 20 minutes were analyzed to reach 6%. Especially, to solve vulnerability to approach the fire service in uptown districts(Jinseong, Jisu, Sabong, Ilbanseong, the whole area of Ibanseong), the 119 division is installed more to be operated. However, accessibility is still remaining in low level. Also, in case of 119 safety center of Cheonjeon, the national industrial complex and the general industrial complex are being formed on a large scale. However, analyzing the fire service level in the corresponding area, the districts with more than 8 minutes and less than 20 minutes were existing broadly. In consequence of analyzing the fire service area in Jinju city with the fire-suppression mobilization time as the above, the fire service level is failing to escape largely from the status prior to the urban-rural consolidation compared to what the jurisdictional area was largely expanded by which the administrative districts were integrated by the urban-rural consolidation in locally small-and medium-sized city. Thus, there is a need of a measure for improving this.
The purpose of the study was to develop an eating habit checklist for screening elementary school children at high risk of energy overintake. Dietary habits, food intake, anthropometric data were collected from 142 children (80 boys and 62 girls) in the 4th to 6th grades of elementary schools. Energy intake, fat intake, and percentage of Estimated Energy Requirement (%EER) were used as indices to detect the risk of energy overintake of the children. Pearson correlation coefficients were calculated between dietary habit scores and energy overintake indices in order to select questions included in the checklist. TV watching during the meal, meal speed, meal amount, overintake frequency, eatingout frequency, snack frequency, frequency of eating Ramyun or fast foods showed significant correlations with energy overintake indices. Stepwise regression analysis was performed to give each item a different weight by prediction strength. To determine the cut-off point of the test score, sensitivity, specificity, and positive predictive values were calculated. The 7-item checklist with test results from 0 to 13 points was developed, and those with equal or higher than 5 points were diagnosed as a risk group of energy overintake. Among our subjects 13.4% was diagnosed as the risk group. Mean energy intake of the subjects in the risk group and the normal group were 2,650 kcal and 1,640 kcal, respectively. However, there were no significant differences of Index of Nutritional Quality (INQ) of the other nutrients except eating fiber between the risk group and the normal group. This checklist will provide a useful screening tool to identify children at high risk of energy overintake.
This study aims at listing up those manufacturing activities sensitive to regional characteristics by analyzing locational hierarchy designed on the urban rank-size rule. This locational hierarchy by manufacturing activities is expected to provide a ground for the proper supply of an industrial complex. The analysis of the locational hierarchy by manufacturing activities can work as a method of observing the characteristics of the distribution of location for each economic activity by analyzing the trend in the change of manufacturing location. Consequently, it can be used to determine the appropriate manufacturing activities for the industrial complex of a particular region. Here, the locational hierarchy is analyzed depending on the base of the basic local government such as Gun(district level) and Si(city level), and manufacturing activities are categorized by Korea Standard Industry Code. Those activities demonstrating growth pattern are Manufacture of Electronic Equipment(KSIC 26), Manufacture of Medical Precision Optical Instruments Watch(KSIC 27), Manufacture of Motor Vehicles (KSIC 30, 31), etc. With proper infrastructures, these activities can be located everywhere. Those sectors on the decline pattern in the locational hierarchy can be summarized as Manufacture of Tobacco Products(KSIC 12), Manufacture of wearing apparel Fur Articles(KSIC 14), etc. Those sectors scattered widely in the locational hierarchy are Manufacture of Food Products(KSIC 10), Manufacture of Coke Petroleum Products(KSIC 19), Manufacture of Chemical Products(KSIC 20), Manufacture of Electronic Equipment(KSIC 26). These particular manufacturing activities can be operated in those regions in a sufficient supply of unskilled workers regardless of proper infrastructures. Those activities that have a tendency to reconcentrate on larger cities are Manufacture of Textiles(KSIC 13), Manufacture of Wearing Apparel Clothing Fur Articles(KSIC 14), Manufacture of Other Transport Equiptmen(KSIC 31). In most cases, these sectors tend to favor their existing agglomerated areas and concentrate around large cities. Therefore, it is inefficient to promote these sectors in small or medium-sized cities or underdeveloped regions. The establishment of developmental strategies of an industrial complex can gain greater competitiveness by observing such characteristics of the locational hierarchy.
The purpose of this study is to estimate an optimum formula of rainfall intensity on basis of the characteristics for short period of rainfall duration in Kyungpook province for the design of urban sewerage and small basin drain system. Results studied are as follows; 1. The optimum method for Taegu and Pohang, Iwai's and Gumbel-Chow's method are recommended respectively. 2. The opotimum type of rainfall intensity for these area, $I=\frac{a}{\sqrt{t}+b}$ (Japanese type), is confirmed with 2.52~4.17 and 1.86~4.54 as a standard deviation for Taegu and Pohang respectively. The optimum formula of rainfall intensity are as follows. Taegu : T : 200 year - $I=\frac{824}{\sqrt{t}+1.5414}$ T : 100 year - $I=\frac{751}{\sqrt{t}+1.4902}$ T : 50 year - $I=\frac{678}{\sqrt{t}+1.4437}$ T : 30 year - $I=\frac{623}{\sqrt{t}+1.4017}$ T : 20 year - $I=\frac{580}{\sqrt{t}+1.3721}$ T : 10 year - $I=\frac{502}{\sqrt{t}+1.3145}$ T : 5 year - $I=\frac{418}{\sqrt{t}+1.2515}$ Pohang : T : 200 year - $I=\frac{468}{\sqrt{t}+1.1468}$ T : 100 year - $I=\frac{429}{\sqrt{t}+1.1605}$ T : 50 year - $I=\frac{391}{\sqrt{t}+1.1852}$ T : 30 year - $I=\frac{362}{\sqrt{t}+1.2033}$ T : 20 year - $I=\frac{339}{\sqrt{t}+1.2229}$ T : 10 year - $I=\frac{299}{\sqrt{t}+1.2578}$ T : 5 year - $I=\frac{257}{\sqrt{t}+1.3026}$ 3. Significant I.D.F. curves derived should be applied to estimate a suitable rainfall intensity and rainfall duration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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