Shin, Jin Young;Won, Myoung Soo;Kim, Kyongha;Shin, Man Yong
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.15
no.3
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pp.119-129
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2013
This study was conducted to predict the changes in forest biomass in different ecoprovinces and forest types under climate change scenario based on cumulative data (i.e., digital forest site and climate maps, National Forest Inventory data) and various prediction models. The results from this study showed that predicted changes over time in biomass varied according to ecoprovince and forest type in Korea. A reduction in biomass was predicted for all forest types associated with the mountain, southeastern hilly, and southwestern hilly ecoprovinces. On the other hand, the biomass was predicted to increase for the coniferous forest and mixed-forest types in the central hilly ecoprovince. Furthermore, increases in biomass are predicted for all forest types, except coniferous forests, in the coastal ecoprovince. The results from this study provide a basis for developing technology to predict forest impacts due to climate change by predicting changes in forest biomass based on the estimation of site index.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.14
no.3
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pp.203-222
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2011
The characteristics of flood damages have been increasingly strengthened and take the form of unpredictable and unusual weather phenomena caused by climate change and climate anomalies. To prevent inundation damage caused by breach of hydraulic structure such as dam or levee, and trouble of drainage of inner basin, the prediction necessity of flood inundation area, flood risk analysis, and drawing flood risk maps have been on the rise, and the national flood risk maps have been produced. In this study, the quantitative flood vulnerability analysis was performed, which represents population living within flood-affected areas, types of economic activities, facilities affected by flood, in order to extend flood risk mapping from simple hazard concept into risk based idea. By applying it to Nakdong River basin, the flood vulnerability indices were estimated to draw flood risk maps subdivided into administrative districts. The result of this study can be applied to establish the disaster prevention measures and priority decision of disaster prevention project.
There is always a risk of water disasters due to sudden storms in mountainous regions in Korea, which is more than 70% of the country's land. In this study, a radar-based risk prediction technique for sudden downpour is applied in the mountainous region and is evaluated for its applicability using Mt. Biseul rain radar. Eight local heavy rain events in mountain regions are selected and the information was calculated such as early detection of cumulonimbus convective cells, automatic detection of convective cells, and risk index of detected convective cells using the three-dimensional radar reflectivity, rainfall intensity, and doppler wind speed. As a result, it was possible to confirm the initial detection timing and location of convective cells that may develop as a localized heavy rain, and the magnitude and location of the risk determined according to whether or not vortices were generated. In particular, it was confirmed that the ground rain gauge network has limitations in detecting heavy rains that develop locally in a narrow area. Besides, it is possible to secure a time of at least 10 minutes to a maximum of 65 minutes until the maximum rainfall intensity occurs at the time of obtaining the risk information. Therefore, it would be useful as information to prevent flash flooding disaster and marooned accidents caused by heavy rain in the mountainous area using this technique.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.37-46
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2017
Recently, disaster caused by social factors is frequently occurring in Korea. Prediction about what crisis could happen is difficult, raising the citizen's concern. In this study, we developed a program to acquire tweet data by applying Python language based Tweepy plug-in, regarding social disasters such as 'Nonspecific motive crimes' and 'Oxy' products. These data were used to evaluate psychological trauma and anxiety of citizens through the text clustering analysis and the opinion mining analysis of the R Studio program after natural language processing. In the analysis of the 'Oxy' case, the accident of Sewol ferry, the continual sale of Oxy products of the Oxy had the highest similarity and 'Nonspecific motive crimes', the coping measures of the government against unexpected incidents such as the 'incident' of the screen door, the accident of Sewol ferry and 'Nonspecific motive crime' due to misogyny in Busan, had the highest similarity. In addition, the average index of the Citizens sentiment score in Nonspecific motive crimes was more negative than that in the Oxy case by 11.61%p. Therefore, it is expected that the findings will be utilized to predict the mental health of citizens to prevent future accidents.
We developed the estimation model for the vegetation developmental processes on the severely burned slope areas after forest fire in the east coastal region, Korea. And we calculated the vegetation indices as a useful parameter for the development of land management technique in the burned area and suggested the changes of the vegetation indices after forest fire. In order to estimate the woody standing biomass in the burned area, allometric equations of the 17 woody species regenerated by sprouter were investigated. According to the our results, twenty year after forest fire need for the development to the normal forest formed by 4 stratum structure, tree, sub-tree, shrub and herb layer. The height of top vegetation layer, basal area and standing biomass of woody species show a tendency to increase linearly, and the ground vegetation coverage and litter layer show a tendency to increase logarithmically after forest fire. Among vegetation indices, Ive and Ivcd show a tendency to increase logarithmically, and Hcl and Hcdl show a tendency to increase linearly after forest fire. The spatial variation of the most vegetation factors was observed in the developmental stages less than the first 5 years which were estimated secondary disaster by soil erosion after forest fire. Among vegetation indices, Ivc and Ivcd were the good indices for the representation of the spatial heterogeneity in the earlier developmental stages, and Hcl and Hcdl were the useful indices for the long-term estimation of the vegetation development after forest fire.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.476-476
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2011
베트남은 자연재해로 인해 매년 평균 750명 이상의 사망자가 발생하고 있으며, 경제적인 피해 또한 한해 GDP의 1.5%에 달하고 있다. 저먼워치(Germanwatch)의 2010년 세계기후위험지수(Global Climate Risk Index, GCRI)의 전 지구적 기후재난에 관한 국가별 순위 조사에서 베트남은 4위에 기록되었다. 베트남의 자연재해는 상당 비중이 풍수해에 집중 되어 전체 재해의 86%를 차지하고 있고, 이는 대부분 해안 지대와 강 유역의 홍수 및 범람에서 비롯된 것이다. 베트남 전체인구의 약 70%가 상습적 홍수와 범람 발생 지역인 해안가에 거주하고 있어 재난에 예방 및 복구 관리에 대한 국가 차원의 방안이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 과거 30년간의 풍수해 관련 재해에 대한 기록상 추이를 통해 공간적으로 재난에 취약한 지역적 분포를 살펴보고, 그 지역의 지리적 특성을 분석하여 재해에 관한 종합적 고찰을 하였다. 벨기에 루뱅대학 부설 재난역학연구센터(Centre for Research on the Epidemiology of Disasters, CRED)의 EM-DAT를 이용하여 과거 기록상의 개괄적인 재해양상에 관한 추이를 살펴본 결과 대부분의 재난은 풍수해에 집중이 되어 있음을 분석하였고, 베트남 풍수해조정기관인 홍수및폭풍조정중앙위원회(Central Committee for Flood and Storm Control, CCFSC)의 최근 30년간 풍수해에 관련된 통계 자료를 정리하여 상습적 재난 피해지역을 지도상에 표시하였다. 이 때 지구지도제작운영위원회(International Steering Committee for Global Mapping, ISCGM)의 D_WGS_1984 Datum을 바탕으로 한 베트남 shape file을 이용하여 풍수해에 따른 인명피해, 경제적 손실, 발생횟수 등에 관한 사항을 일반화 시켜 재난 취약지역을 지리적으로 분석하였다. Thanh hoa, Quang nam, Binh Dinn, Camau성이 풍수해와 관련된 재난에 취약하게 노출되어 있음을 도출하였다. 재난에 상대적으로 취약한 이들 지역에 대한 현재의 재난 관리는 어떻게 이루어지고 있는지에 관해 현재의 풍수해관리 사업단의 조직적 구조와 그 기능 및 역할을 살펴보고, 국제적 원조 사례를 분석하여 상습적으로 재난의 위험 지역에 대한 지속적인 관리와 복구를 어떻게 이루어 나갈 것인지에 대한 방안 및 제언에 관하여 논의하고자 한다. 베트남의 재난 관리에 관한 지리적인 종합 분석은 기존 양상의 재해에 대한 방안을 구축하는 데 대한 제언뿐만 아니라 기후변화와 관련된 재난을 예측하고 관리 방안을 설정하는 데 기초 자료를 제공할 수 있을 것이다.
The soil creep, primarily caused by earthquakes and torrential rainfall events, has widely occurred across the country. The Korea Forest Service attempted to quantify the soil creep susceptible areas using a discriminant value table to prevent or mitigate casualties and/or property damages in advance. With the advent of advanced computer technologies, machine learning-based classification models have been employed for managing mountainous disasters, such as landslides and debris flows. This study aims to quantify the soil creep susceptibility using several classifiers, namely the k-Nearest Neighbor (k-NN), Naive Bayes (NB), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) models. To develop the classification models, we downscaled 292 data from 4,618 field survey data. About 70% of the selected data were used for training, with the remaining 30% used for model testing. The developed models have the classification accuracy of 0.727 for k-NN, 0.750 for NB, 0.807 for RF, and 0.750 for SVM against test datasets representing 30% of the total data. Furthermore, we estimated Cohen's Kappa index as 0.534, 0.580, 0.673, and 0.585, with AUC values of 0.872, 0.912, 0.943, and 0.834, respectively. The machine learning-based classifications for soil creep susceptibility were RF, NB, SVM, and k-NN in that order. Our findings indicate that the machine learning classifiers can provide valuable information in establishing and implementing natural disaster management plans in mountainous areas.
Kim, Dong Hyun;Yoo, Hyung Ju;Shin, Hong-Joon;Lee, Seung Oh
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.1
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pp.47-56
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2022
Recently, water resources and energy policies such as integrated water management and carbon neutrality are changing rapidly. There is an opinion that the value of hydropower reservoirs related to these policies should be re-evaluated. In the past, they have contributed to flood control in addition to electricity generation, such as operating at a limited water level during the flood season, but loss of power generation is inevitable with this operation. Therefore, this study introduced the concept of resilience to the hydropower generation system to minimize the power loss. A framework for evaluating the power generation performance of them was presented by defining the maximization of electricity sales as performance. Based on the current procedure of multiple operation plan, a scenario was established and simulation was performed using HEC-5. As a result of applying to the framework, it was confirmed that the power generation performance according to each scenario was evaluated as an important factor. And it was confirmed that the performance of flood control and water use could also be evaluated.
Recently runoff reduction facilities such as detention ponds were rarely used and limited primarily to cases. A specific installation criteria and method of design for runoff reduction facilities is insignificant in our country. Also it has difficult problems with quantification. A detention pond being installed at outfalls and generalized in our country is adopted as basic form with infiltration facilities because quantification index for runoff reduction facilities have not been developed. A processing of detention pond design has to determinate storage volume and outlet form is very complex and wasting human resources and time in the planning step. In this study, we have been unified FFC11-SimPOND being able to simply calculate size with simplified design method of culvert outlet and made a computing model (SimPOND-CO) for practical users.
Choi, Yoon Jo;Cho, Han Jin;Hong, Seung Hwan;Lee, Su Jin;Sohn, Hong Gyoo
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.24
no.4
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pp.3-11
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2016
Sixty four percent of Korean territory consists of forest which is fragile for forest fire. However, it is difficult to detect the disaster-induced damages due to topographic complexity in mountainous areas and harsh weather conditions. For this reason, satellite imaging systems have been widely utilized to detect the damage caused by forest fire. In particular, ground vegetation condition can be estimated from multi-spectral satellite images and change detection technique has been used to detect forest fire damages. However, since Korea has clear four seasons, simple change detection technique has limitation. In this regard, this study applied the NDVI(normalized difference vegetation index) annual cycle modeling technique on time-series of Landsat images from 1991 to 2007 to analyze influence of forest fire of Yangyang-gun, Gangwon-do in 2005 on vegetation condition. The encouraging result was obtained when comparing the areas where forest fire occurs with non-damaged areas. The mean value of NDVI was decreased by 0.07 before and after the forest fire. On the other hand, annual variability of NDVI had been increasing and peak value of NDVI was stationary after the forest fire. It is interpreted that understory vegetation was seriously damaged from the forest fire occurred in 2005.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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