Due to the frequent gales and typhoons by anomaly climates and its subsequent loss of life and property, the importance of the research estimating wind load is being emphasized when structure is designed. It is necessary to measure geographical information exactly to estimate topographic factor of wind speed because the increase of topographic factor of wind speed means the increase of wind velocity and the increase of wind velocity has an influence on wind load proportionate to a square. Therefore, the accurate and reasonable estimation method of topographic factor of wind speed is presented in this study using ArchiCAD, an architectural BIM(Building Information Modeling) software. When the structure subjected to wind load is designed, reasonability and economic performance of design will be more improved by using the proposed method.
Natural or man-made disaster has been expected to be one of the potential themes that can integrate human geography and physical geography. Typhoons like Rusa and Maemi caused great loss to insurance companies as well as public sectors. We have implemented a natural disaster management system for a private insurance company to produce better estimation of hazards from high wind as well as calculate vulnerability of damage. Climatic gauge sites and addresses of contract's objects were geo-coded and the pressure values along all the typhoon tracks were vectorized into line objects. National GIS topog raphic maps with scale of 1: 5,000 were updated into base maps and digital elevation model with 30 meter space and land cover maps were used for reflecting roughness of land to wind velocity. All the data are converted to grid coverage with $1km{\times}1km$. Vulnerability curve of Munich Re was ad opted, and preprocessor and postprocessor of wind velocity model was implemented. Overlapping the location of contracts on the grid value coverage can show the relative risk, with given scenario. The wind velocities calculated by the model were compared with observed value (average $R^2=0.68$). The calibration of wind speed models was done by dropping two climatic gauge data, which enhanced $R^2$ values. The comparison of calculated loss with actual historical loss of the insurance company showed both underestimation and overestimation. This system enables the company to have quantitative data for optimizing the re-insurance ratio, to have a plan to allocate enterprise resources and to upgrade the international creditability of the company. A flood model, storm surge model and flash flood model are being added, at last, combined disaster vulnerability will be calculated for a total disaster management system.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.1
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pp.9-14
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2010
Recent increase in the strength and frequency of typoons due to climate change claims reconsideration of the design wind load in existing design codes for civil engineering structures in which the basic wind speed is estimated based on meteorological data by mid 1990s. In this paper, based on wind speed data at 76 observatories in Korea from 1961 through 2008, the basic wind speeds which can be utilized in designing civil engineering structures including buildings and bridges are estimated using the statistical process. The return period of the wind speed for each location is determined using the Gumbel distribution. The results for considered locations are compared to the existing design codes. Also, for design applications, the wind speed map, which classifies the country into four basic wind speed zones, is proposed using the resulting basic wind speeds.
Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.3
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pp.75-81
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2007
1. 가을철에는 36년 평균($1971{\sim}2006$년) 11.1 (41.6%)개 발생, 0.8개가 우리나라에 영향을 줌(표 1, 그림 1) - 9월 발생 태풍 총 175개(연평균 4.9개) o 비상구역 진입태풍 51개(연평균 1.4개) o 우리나라에 27개 영향(연평균 0.8개) - 10월 발생 태풍 총 135개(연평균 3.8개) o 비상구역 진입태풍 17개(연평균 0.5개) o 우리나라에 3개 영향 - 11월 발생 태풍 충 86개(연평균 2.4개) o 비상구역 진입태풍 3개 o 우리나라에 영향 없음 * 연평균 계산은 소수 둘째자리에서 반올림한 결과임. 2. 가을철 태풍발생수의 장기간 변동 특성(그림 2) - 많이 발생하는 해와 적게 발생하는 해가 주기적으로 반복되고 있음. - 1990년대 후반부터 평년보다 적게 발생하는 경향이 지속되고 있음. 3. 가을철 태풍으로 인한 인명 재산 피해 현황(표 3과 4) - 인명 피해 : 최근 감소 추세 o $2002.8.30{\sim}9.1$ 루사(RUSA, 0215), 246명 (사망 실종 포함) o 재산 피해 최근 증가 추세 o $2002.8.30{\sim}9.1$ 루사 (RUSA, 0215) 5,262,200(백만원) o $2003.9.12{\sim}9.13$ 매미(MABMI, 0314) 4,222,486(백만원) 4. 추석 기간 동안 우리나라에 영향을 준 태풍(표 5) - $1971{\sim}2006$년(36년) 동안 4회 o 1986, 1997, 2000, 2003 o 특히 $2003.9.12{\sim}13$ 매미(0314)에 의한 강풍과 강수로 인하여 막대한 피해 유발 : 고산(12일) 최대풍속 51.1m/s 전남남해안, 영남지방, 강원도 영동지방 $100{\sim}450mm$.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.10
no.1
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pp.75-84
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2017
This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 17 points) during the yearly 1973-2016. The purpose of this paper is to present the turbulence statistic characteristics (probability distribution, correlation coefficient, turbulency intensity, shear velocity, roughness length, turbulence integral length, skewness, and kurtosis) of the daily instantaneous maximum wind velocity. In the processes of analysis, used observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration (KMA). The estimation of non-Gaussian load effects for design applications has often been treated tacitly by invoking a conventional wind design load on the basis of Gaussian processes. This assumption breaks down when the instantaneous wind velocity processes exhibits non-Gaussianity. From the analysis results, the probability distribution of the daily instantaneous maximum wind velocity shows a very closed with non-Gaussian in the ensemble population 748, the correlation coefficient shows larger at inland area more than coastal area.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2007.10a
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pp.185-191
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2007
최근 10년간 발생한 자연재해 중 태풍의 피해는 전체의 60%를 넘을 정도로 풍수해의 피해는 막대하며, 지속적 산업화와 개발로 인해 피해 규모 역시 매년1조원 이상을 상회하고 있어, 자연재해에 대한 피해 경감 노력이 매우 요구되고 있다. 이를 위하여 최근 풍수해의 피해 사전에 예측함으로써 예방 및 대비는 물론 재해 발생에 따른 응급 대응 및 복구의 효율성을 제고하고자하는 과학적 방법론에 대한 연구가 진행되고 있다. 태풍에 의한 피해 예측은 위험도(Hazard)의 추정, 피해 대상 자료의 구축(Inventory) 및 피해대상의 취약도(Fragility)의 세 가지 요소를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다. 위험도는 자연재해의 특성인 강우, 풍속 등을 물리적으로 모델링함으로써 추정할 수 있으며, 피해 대상 자료는 공공 및 사유 시설물을 총 망라함으로써 피해의 사회, 경제적인 피해 규모 예측에 활용된다. 각각의 피해 대상이 위험도에 따라 갖는 취약도는 최종 피해 및 손실 규모의 평가 자료로 이용된다. 이때 위험도의 추정 및 피해 대상 자료의 구축을 위한 핵심적인 방법론으로서 지리정보시스템의 활용이 크게 요구된다. 따라서 본 연구에서는 태풍 피해 예측을 위한 자연재해 위험성 평가 방법론에 있어서 매우 중요한 요소인 자연 지형, 지표의 특성 및 활용도, 피해 대상인 인공 시설물 등의 자료항목을 분류하고 태풍 피해 예측 기술의 핵심 요소로서의 지리정보시스템 활용 방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.4
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pp.37-44
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2009
The characteristics of strong wind occurring over the southwestern part of the Korean peninsula are analyzed by using hourly mean wind data observed in Gusan, Mokpo, Yeosu and Wando from 1970 to 2008. The strong wind here is defined as wind speed of more than 13.9 m/s according to Korea Meteorological Administration (KMA)'s strong wind advisory. The causes of strong wind are classified into typhoon, monsoonal (wintertime continent polar air mass) and frontal (cyclone) winds. Typhoon wind is characterized by abrupt change of its speed and direction after and before landfall of typhoon and monsoonal wind by periodicity of wind speed. And frontal wind tend to be changed from southwesterly to northwesterly at observation site with location of frontal surface. Strong winds are mainly occurred in Yeosu by typhoon, Gusan and Mokpo by monsoonal wind, and Mokpo and Yeosu by frontal wind. In particular, in case of frontal wind, the frequency of strong wind in Mokpo decreases while in Yeosu it increases. Monthly frequency of strong wind is high in August in Mokpo and September in Yeosu by typhoon, January in Gusan and December in Mokpo by monsoonal wind, and in April in Mokpo and Yeosu by frontal wind. The duration less than 1 hour of strong wind is prominent in all stations.
In this study, state of sea surface were analyzed comparatively for cases of low atmospheric pressure, which occurred in the middle area of China and moved eastward to the Korean Peninsula across the Yellow sea during April 9-12, 1999, and typhoons 'NEIL' May 1999 and 'OLGA' July 1999, which moved northward along the west coast of the Korean Peninsula. In cases of low pressure, wind speeds and phases were respectively stronger and faster in the center area than in the surrounding areas. The wave heights seem to a somewhat differing tendency from that of the wind speeds due to the influences of geometry. On the other hand, wave heights were lower under typhoon weather than under low pressures, except the instance of wave height over 5 m on Chilbal when typhoon Olga pass northward from the southern area. Storm surges also showed larger amplitudes under low pressures than under typhoons. The results suggest that wave sand storm surges may be larger for a slow passing synoptic low pressures than for a fast passing local typhoon.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.28
no.5
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pp.284-291
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2016
A standard typhoon, which results in extreme wind speeds having various return period, can be reconstructed by combination of typhoon parameter informations(Kang et al., 2016). The aim of this study is to present a kind of surge-frequency analysis method by numerical simulation of a standard typhoon at Yeonggwang. MIKE21 was adopted as a numerical model and was proved to simulate the surge phenomena of the typhoon BOLAVEN(1215) well at several sites of the Western Coast. The simulation results with change of typhoon track which reflects typhoon-surge characteristics of the Western Coast show to have something in common with the observational results. This method is considered to be very efficient method on the point of simulating only one typhoon, while existing methods need to simulate a lot of typhoons.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.370-370
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2021
태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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