This study was performed to characterize historical paper artefacts from 16th to 19th century from Chungbuk National University Museum (CNUM) in Korea. In order to know the fiber composition, surface features and fiber orientation in historic paper artefacts, LM, SEM and EDX analysis observations were applied. Based on tested results, it was concluded that Korean historic papers from 16 to 19th century were made of paper mulberry fibers called dak, which had 2.79-16.03 m of fiber lengthes and $4.5-26{\mu}m$ of lumen widthes, and they were relatively well preserved. According to EDX analysis, the examined papers differed to the contents of inorganics. High contents of S, Si, Ca, P and Al refer to use fillers, such as gypsum, clay and talc, for paper artifacts. In particular, half of samples contained some amounts of S, Cl and Fe. Since those inorganics might be potentially harmful for the paper permanency, therefore it should be considered special restoration measures from the preservation point of view.
In this study, a quantitative assessment was carried out in order to identify the agricultural drought in time and space using the Terra MODIS remote sensing data for the agricultural drought. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) were selected by MOD13A3 image which shows the changes in vegetation conditions. The land cover classification was made to show only vegetation excluding water and urbanized areas in order to collect the land information efficiently by Type1 of MCD12Q1 images. NDVI and EVI index calculated using land cover classification indicates the strong seasonal tendency. Therefore, standardized Vegetation Stress Index Anomaly (VSIA) of EVI were used to estimated the medium-scale regions in Korea during the extreme drought year 2001. In addition, the agricultural drought damages were investigated in the country's past, and it was calculated based on the Standardized Precipitation Index (SPI) using the data of the ground stations. The VSIA were compared with SPI based on historical drought in Korea and application for drought assessment was made by temporal and spatial correlation analysis to diagnose the properties of agricultural droughts in Korea.
Yoo, Ji Young;Yu, Ji Soo;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.4
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pp.275-282
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2016
The objective of this study is to propose a new method to determine the drought event and the design drought severity. In order to define a drought event from precipitation data, theory of run was applied with the cumulative rainfall deficit. When we have a large amount of rainfall over the threshold level, in this study, we compare with the previous cumulative rainfall deficit to determine whether the drought is relieved or not. The recurrence characteristics of the drought severity on the specific duration was analyzed by the conditional bivariate copula function and confidence intervals were estimated to quantify uncertainties. The methodology was applied to Seoul station with the historical dataset (1909~2015). It was observed that the past droughts considered as extreme hydrological events had from 10 to 50 years of return period. On the other hand, the current on-going drought event started from 2013 showed the significantly higher return period. It is expected that the result of this study may be utilized as the reliable criteria based on the concept of return period for the drought contingency plan.
As the infrastructures and populations are the condensed in the mega city, urban flood management becomes very important due to the severe loss of lives and properties. For the more accurate calculation of runoff from the urban catchment, hourly or even minute rainfall data have been utilized. However, the time steps of the measured or forecasted data under climate change scenarios are longer than hourly, which causes the difficulty on the application. In this study, daily rainfall data was disaggregated into hourly using the stochastic method. Based on the historical hourly precipitation data, Gram Schmidt orthonormalization process and K-Nearest Neighbor Resampling (KNNR) method were applied to disaggregate daily precipitation into hourly. This method was originally developed to disaggregate yearly runoff data into monthly. Precipitation data has smaller probability density than runoff data, therefore, rainfall patterns considering the previous and next days were proposed as 7 different types. Disaggregated rainfall was resampled from the only same rainfall patterns to improve applicability. The proposed method was applied rainfall data observed at Seoul weather station where has 52 years hourly rainfall data and the disaggregated hourly data were compared to the measured data. The proposed method might be applied to disaggregate the climate change scenarios.
Lee, Tae-Sam;Salas, Jose D.;Karvanen, Juha;Noh, Jae-Kyoung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.694-698
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2008
In hydrology, it is a difficult task to deal with multivariate time series such as modeling streamflows of an entire complex river system. Normal distribution based model such as MARMA (Multivariate Autorgressive Moving average) has been a major approach for modeling the multivariate time series. There are some limitations for the normal based models. One of them might be the unfavorable data-transformation forcing that the data follow the normal distribution. Furthermore, the high dimension multivariate model requires the very large parameter matrix. As an alternative, one might be decomposing the multivariate data into independent components and modeling it individually. In 1985, Lins used Principal Component Analysis (PCA). The five scores, the decomposed data from the original data, were taken and were formulated individually. The one of the five scores were modeled with AR-2 while the others are modeled with AR-1 model. From the time series analysis using the scores of the five components, he noted "principal component time series might provide a relatively simple and meaningful alternative to conventional large MARMA models". This study is inspired from the researcher's quote to develop a multivariate simulation model. The multivariate simulation model is suggested here using Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA). Three modeling step is applied for simulation. (1) PCA is used to decompose the correlated multivariate data into the uncorrelated data while ICA decomposes the data into independent components. Here, the autocorrelation structure of the decomposed data is still dominant, which is inherited from the data of the original domain. (2) Each component is resampled by block bootstrapping or K-nearest neighbor. (3) The resampled components bring back to original domain. From using the suggested approach one might expect that a) the simulated data are different with the historical data, b) no data transformation is required (in case of ICA), c) a complex system can be decomposed into independent component and modeled individually. The model with PCA and ICA are compared with the various statistics such as the basic statistics (mean, standard deviation, skewness, autocorrelation), and reservoir-related statistics, kernel density estimate.
In this study, to estimate loss of life considered flood characteristics using the relationship derived from analysis of historical dam break cases and the factors determining loss of life, the loss of life module applying in LIFESim and loss of life estimation by means of a mortality function were suggested and applicability for domestic dam watershed was examined. The flood characteristics, such as water depth, flow velocity and arrival time were simulated by FLDWAV model and flood risk area were predicted by using inundation depth. Based on this, the effects of warning, evacuation and shelter were considered to estimate the number of people exposed to the flood. In order to estimate fatality rates based on the exposed population, flood hazard zone is assigned to three different zones. Then, total fatality numbers were predicted after determining lethality or mortality function for each zone. In the future, the prediction of loss of life due to dam break floods will quantitatively evaluate flood risk and employ to establish flood mitigation measures at downstream applying probabilistic flood scenarios.
Many climate studies have used the general circulation models (GCMs) for climate change, which can be currently available more than sixty GCMs as part of the Assessment Report (AR5). There are several types of uncertainty in climate studies using GCMs. Various studies are currently being conducted to reduce the uncertainty associated with GCMs, and the bias correction method used to reduce the difference between the simulated and the observed rainfall. Therefore, this study mainly considered climate change scenarios from nine GCMs, and then quantile mapping methods were applied to correct biases in climate change scenarios for each station during the historical period (1970-2005). Moreover, the monthly rainfall for the future period (2011-2100) is obtained from the RCP 4.5 scenario. Based on the bias-corrected rainfall, the standard deviation and the inter-quartile range (IQR) from the first to third quartiles were estimated. For 2071-2100, the uncertainty for the selection of GCMs is larger than that for the selection of bias correction methods and vice versa for 2011-2040. Therefore, this study showed that the selection of GCMs and the bias correction methods can affect the result for the future climate projection.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.5B
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pp.439-447
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2011
It is a main concern for sustainable development in water resources management to evaluate adaptation capability of water resources structures under the future climate conditions. This study introduced the Fuzzy Inference System (FIS) to represent the change of release and storage of reservoirs in the Han River basin corresponding to various inflows. Defining the adaptation capability of reservoirs as the change of maximum and/or minimum of storage corresponding to the change of inflow, the study showed that Gangdong Dam has the worst adaptation capability on the variation of inflow, while Soyanggang Dam has the best capability. This study also constructed an Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) for the more accurate and efficient simulation of the adaptation capability of the Soyanggang Dam. Nine Inflow scenarios were generated using historical data from frequency analysis and synthetic data from two general circulation models with different climate change scenarios. The ANFIS showed significantly different consequences of the release and reservoir storage upon inflow scenarios of Soyanggang Dam, whilst it provides stable reservoir operations despite the variability of rainfall pattern.
This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.
We should treat carefully the one related to human rights among a large number of decision-making in our daily lives. As it is necessary to obtain physical evidences in the process of criminal investigation for solving a certain crime based on the principle of evidence, it leads to an increase in demand for forensic science and forensic geology. Forensic geology could be regarded as a fusion discipline of geology and forensic investigation and it is principally concerned to the study on the connection of a suspect and a crime scene with soil evidence which could be experimented using geological data and methods. So these results could be used as valuable information in a court. After its academic foundation has been builded since the last 1970s, its research objects have been expanded from soil evidence like rocks, minerals, soils, sediments to sociocultural, political, military and medical objects like ancient relics, mines, corpses. Its role is expanded from the simple finding of a particular location to the examination of archaeological theories and historical facts, the testimony of the cause of environmental pollution and the chronic demonstration of geological distribution of plants and anthropological origination. And these bring this discipline promptly to accept developed geological methodologies and to satisfy various forensic geological needs. Specialized forensic investigation institutes work actively for the R&D activities of forensic geology. In Korea, national institute of scientific investigation works a small part of forensic geological activities in total activities of forensic investigation. In conclusion, we concern to the importance of systematic discussion of building in proper position of forensic geology through its R&D methods, application cases of its performance and etc. based on geological characteristics in our country by a specialized geoscience institute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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