환경영향평가서 내 건강영향 항목 추가·평가는 특정 개발사업에 한하여 위생·공중보건 항목에 작성되어 검토되고 있다. 하지만 2011년 건강영향 항목 추가·평가 관련한 평가 매뉴얼이 발간된 이후에 부분적인 개선에도 불구하고 지속적인 방법론의 구체화 및 개선방안 마련을 요구하는 실정이다. 이에 본 기술논문은 평가 매뉴얼의 방법론적 개선방안을 제안하고자 위생·공중보건 항목의 협의의견을 바탕으로 세부적인 개선요구 사항을 파악하고 그간 연구내용을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방안을 조사·제시하였다. 개선요구 사항으로는 저감방안, 사후관리, 영향예측, 평가, 현황조사 순서로 관련한 내용들이 전체 개발사업의 평가서에서 각각 93%, 85%, 80%, 74%, 67% 빈도로 제시되었다. 특히 저감방안 관련한 세부적인 개선요구 사항은 저감방안의 수립방향 설정과 금회 개발사업의 관리방안에 대한 내용이 대부분이었다. 현행 평가 매뉴얼 및 개선 요구사항의 빈도를 고려하여 위생·공중보건 항목의 구분별 주요 방법론에 대한 구체화 또는 개선방안을 제안하였다. 나아가 현행 평가 매뉴얼에는 제시되어 있지 않은 사업시행여부 관련한 종합적인 평가 방법론도 제안하였다.
개발사업으로 인한 서식지 파괴의 심각성이 대두되면서 생물다양성을 보전하기 위해 환경영향평가(EIA)의 중요성은 커지고 있다. 경관스케일에서 개발 요인과 주변 환경요인에 따른 생물다양성 영향을 정량적으로 평가하기 위해 선행연구들이 진행되고 있으나, 개발사업을 기준으로 생물다양성 감소에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 유효하다고 밝혀진 독립변수(사업 면적, 사업 유형, 고도, 생태·자연도, 녹지와의 이격거리, 보호구역과의 이격거리)들을 다중클래스 로지스틱 회귀분석, T-test, 사업 유형 검토분석을 통해 종풍부도 변화에 유의미한 영향을 미치는지를 검토하였다. 연구 결과, 토지 피복 단위에서 생물다양성에 영향을 끼치는 것으로 밝혀진 요인 중 사업 규모와 환경영향평가 시 종풍부도 값만이 p-value=0.05 이하의 값을 보였다. 그리고 사업 유형의 경우, 체육시설의 설치, 에너지 개발, 산업입지 및 산업단지의 조성에서 조류의 생물다양성 감소가 크게 변화하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 분석 규모에 따라 영향을 끼치는 변수에서의 차이가 발생할 수 있음을 확인하였기에, 환경영향평가에서 생물다양성 변화를 분석하기 위해서는 개발사업 단위에서의 지표 활용에 연구가 추가로 필요할 것이며, 타 생물종으로의 일반화를 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.
Environmental impact assessment (EIA), which predicts, evaluates, and manages the influences on natural landscape, plays a role of monitoring natural resources for systematic management of natural landscape. However, the function of verification and correction of the system is still insufficient and feed-back, one of the most important features of EIA follow-up, has not been introduced in Korea's EIA system yet. As a procedure, it is required to check if the opinions of the evaluators are properly reflected to the outcomes of the project through a reviewing process after assessing environmental impacts of a development project. In reality, despite the awareness about the importance of follow-up inspection of the conformity with, the system mainly focuses on the agreement during the planning stage of the development project and fails to continuously manage after its completion. There have been various preceding studies related to prediction, evaluation, and management of environmental impacts on natural landscape for better management. They primarily dealt with the problems in the EIA process and suggested improvement measures, including directions for institutional development, step-by-step goals, and operation methods, to address the problems which arise in the EIA follow-up process. However, suggested measures are not actively applied with the focus only put on institutional operation, there are virtually no standardized methods to predict and assess landscape changes due to the development project and to manage landscape after the project. Against this backdrop, this study aims to explore the existing methods to analyze the impacts natural landscape and to establish a system where landscape management is continued after the development project. To this end, we will suggest reducing methods according to the predicted changes in landscape for post-project management of natural landscape. Characteristics of reduction methods by project type were examined through reviewing the guide to natural landscape rating and the importance of development project impacts on natural landscape by type of reduction was evaluated through questionnaire for experts. Evaluated types of reduction are classified and presented by characteristics of each development project and content of reduction type.
Korea's researchers have recently studied the prediction of forest change, but they have not considered landuse/cover change compared to distribution of forest vegetation. The purpose of our study is to predict forest vegetation based on landuse/cover change on the Korean Peninsula in the 2090's. The methods of this study were Multi-layer perceptrom neural network for Landuse/cover (water, urban, barren, wetland, grass, forest, agriculture) change and Multinomial Logit Model for distribution prediction for forest vegetation (Pinus densiflora, Quercus Spp., Alpine Plants, Evergreen Broad-Leaved Plants). The classification accuracy of landuse/cover change on the Korean Peninsula was 71.3%. Urban areas expanded with large cities as the central, but forest and agriculture area contracted by 6%. The distribution model of forest vegetation has 63.6% prediction accuracy. Pinus densiflora and evergreen broad-leaved plants increased but Quercus Spp. and alpine plants decreased from the model. Finally, the results of forest vegetation based on landuse/cover change increased Pinus densiflora to 38.9% and evergreen broad-leaved plants to 70% when it is compared to the current climate. But Quercus Spp. decreased 10.2% and alpine plants disappeared almost completely for most of the Korean Peninsula. These results were difficult to make a distinction between the increase of Pinus densiflora and the decrease of Quercus Spp. because of they both inhabit a similar environment on the Korean Peninsula.
Namgang mid-watershed is located in downstream of Nakdong river basin. There are many pollution sources arround this area and it's control is important to manage a water quality of Nakdong river. A target year of Namgang mid-watershed water environment management plan is 2013. To predict a water quality at downstream of Namgang, we have investigated and forecasted the pollutant source and it's loading. There are some plan to construction the sewage treatment plants to improve the water quality of Nam river. Those are considered on predicting water quality. As results, it is shown that the population is 343,326 and sewerage supply rate is 79.2% and the livestock is 1,662,000 in Namgang mid-watershed. It is estimated that the population is 333,980, the sewerage supply rate is 86.9% in 2013. The milk cow and cattle were estimated upward and the pigs were downward by 2013. The generated loading of BOD and TP is 75,957 kg/day and 4,311 kg/day, discharged loading is 18,481 kg/day and 988 kg/day respectively in 2006. It were predicted upward the discharged loading of BOD and TP by 4.08% and 6.3% respectively. The results of water quality prediction of Namgang4 site were 2.5 mg/L of BOD and 0.120 mg/L of TP in 2013. It is over the target water quality at that site in 2015 about 25.0% and 9.1% respectively. Consequently, there need another counterplan to reduce the pollutants in that mid-watershed.
This work presents a safety assessment of an underground tunnel subjected to a ballistic missile attack employing the numerical approach. For the impact simulation, a box shaped reinforced concrete (RC) structure with a cross section dimension of 8.0×10.0 m under a soil layer that was attacked by a SCUD missile was modeled using finite element (FE) software LS-DYNA. SCUD missile is one of a series of tactical ballistic missiles developed by Soviet Union during the Cold War, which is adopted for a short-range ballistic missile. The developed FE simulation for the penetration depth of the missile impacting into the soil structure was verified from the well-known formula of the penetration prediction. The soil-structure interaction, the soil type, and the impact missile velocity effects on the penetration depth of the missile into the different soil types were investigated. The safety assessment of the underground tunnel was performed with regard to the different depths of the underground tunnel. For each missile velocity and soil type, a specific depth called the unsafe depth was obtained from the analysis results. The structure beneath the soil beyond this depth remains safe. The unsafe depth was found to be increased with the increasing missile velocity.
The applications of artificial intelligence (AI) can provide useful solutions to animal infectious diseases and their impact on humans. The advent of AI learning algorithms and recognition technologies is especially advantageous in applied studies, including the detection, analysis, impact assessment, simulation, and prediction of environmental impacts on malignant animal epidemics. To this end, this study specifically focused on environmental pollution and animal diseases. While the number of related studies is rapidly increasing, the research trends, evolution, and collaboration in this field are not yet well-established. We analyzed the bibliographic data of 1191 articles on AI applications to environmental pollution and animal diseases during the period of 2000~2019; these articles were collected from the Web of Science (WoS). The results revealed that PR China and the United States are the leaders in research production, impact, and collaboration. Finally, we provided research directions and practical implications for the incorporation of AI applications to address environmental impacts on animal diseases.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.723-727
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2015
Building energy use estimation relies on building characteristics, its energy systems, occupants, and weather. Energy estimation of new buildings is considerably an easy task when compared to modeling existing buildings as they require calibration with actual data. Particularly, when energy estimation of existing building stock is warranted at a city-scale, the problem is exacerbated owing to lack of construction drawings and other engineering specifications. However, as collection of buildings and other infrastructure constitute cities, such predictions are a necessary component of developing and maintaining sustainable cities. This paper uses Artificial Neural Network techniques to predict electricity consumption for residential buildings situated in the City of Gainesville, Florida. With the use of 32,813 samples of data vectors that comprise of building floor area, built year, number of stories, and range of monthly energy consumption, this paper extends the prediction to environmental impact assessment of electricity usage at the urban-scale. Among others, one of the applications of the proposed model discussed in this paper is the study of urban scale Life Cycle Assessment, and other decisions related to creating sustainable cities.
At both international and national levels, such as in the Rio Declaration and the EU's Fifth Environmental Action Plan, governments have committed themselves to the adoption of the precautionary principle (UNCED 1992, CEC 1992). These commitments mean that the existence of uncertainty in appraising policies and proposals for development should be acknowledged. Uncertainty arise in both the prediction of impacts and in the evaluation of their significance, particularly of those cumulative impacts which are individually insignificant but cumulatively damaging. The EC network of EIA experts, stated at their last meeting in Athens that indirect effects and the treatment of uncertainty are one of the main deficiencies of current EIA practice. Uncertainties in decision-making arise where choices have been made in the development of the policy or proposal, such as the selection of options, the justification for that choice, and the selection of different indicators to comply with different regulatory regimes. It is also likely that a weighting system for evaluating significance will have been used which may be implicit rather than explicit. Those involved in decision-making may employ different tolerances of uncertainty than members of the public, for instance over the consideration of the worst-case scenario. Possible methods for dealing with these uncertainties include scenarios, sensitivity analysis, showing points of view, decision analysis, postponing decisions and graphical methods. An understanding of the development of cumulative environmental impacts affords not only ecologic but also socio-economic investigations. Since cumulative impacts originate mainly in centres of urban or industrial development, in particular an analysis of future growth effects that might possibly be induced by certain development impacts. Not least it is seen as an matter of sustainability to connect this issue with ecological research. The serious attempt to reduce the area of uncertainty in environmental planning is a challenge and an important step towards reliable planning and sustainable development.
Urban air mobility (UAM) is emerging as an innovative transportation solution for cities. However, the potential noise impact on urban life must be carefully examined. Continuous exposure to UAM noise, with its unique frequency characteristics and temporal variability, may adversely affect citizens' health by causing sleep disorders, cardiovascular disease, and cognitive impairmenet, particularly in children. NASA has formed a UAM Noise Working Group to study this issue comprehensively. In Korea, the Seoul Metropolitan Government's UAM demonstration project is expected to accelerate related research and development. Scientific analysis, including noise measurement, prediction modeling, and health impact assessment, must be prioritized. Measures to minimize noise should be established based on this evidence, such as optimizing flight modes, developing noise reduction technologies, and establishing new noise management standards. Transparency and social consensus are crucial throughout this process. Expert review and open communication with civil society are necessary to address related concerns. Sharing demonstration project results and providing opportunities to experience UAM noise through digital twin simulations can help address public concerns and build social consensus. Proactively and scientifically tackling noise issues is essential for the sustainable development and successful integration of UAM into daily life.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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