Cultural heritage passing down to posterity is a global concern. But there are many culture heritage that not remained to now disappeared by various disasters. It is told that disaster is learnt from disaster. The most fundamental task in disaster prevention is to collect and analyze cases of accidents so as not to repeat a disaster. In other words, an analysis of various disaster-related materials and their countermeasures in the Joseon period is an actual condition-based phenomenological methodology used to prevent disasters at cultural properties today. In this context, it is important to collect histories of disasters in the Joseon period, to extract disaster-related historical data and to categorize the data to build a disaster literature database. This study has produced [Database of Disasters in the Joseon Era], a collection of articles on fire outbreaks based on The Annals and The Daily Records belonging to the Memory of the World. On the basis of this chronology, human and property damages caused by fires in Joseon have been examined, identified by districts, as well as disaster technologies, have been analyzed. It has also built disaster vulnerability maps in the Joseon Dynasty Era.
Purpose: This study explored the improvement and the direction of the smart disaster management system newly attempted in South Korea by analyzing the utilization of the existing system. This study focuses on making it easy to apply to user tasks and improving on site information. Research design, data and methodology: Problems were identified through field surveys with administrators in charge of administration and public institutions based on GIS based status board for NDMS which is widely used in Korea. Also, this study attempted to generalize to specialists in disaster management who are more likely to use the system in the future. Results: We derived improvement plans and verified the results through expert feedback. The results show that the GIS based status board for NDMS is cumbersome to use due to the vast array of unnecessary information compared to the high expected utilization. Conclusions: We found that improving the speed and accuracy of the smart disaster management information delivery system is necessary. Also, it is important to identify reasons for not improve the willingness to use this technology in disaster management and to figure out the process by which field personnel makes decisions that smart disaster information cannot be used for disaster management.
Terrain data for disaster analysis in hazardous or disaster areas is not only important but also needs to be built quickly. In particular, the introduction of drones is in the early stages of research using drones in a variety of fields such as shooting, analyzing and managing hazardous areas. It is expected that drone will be faster, safer and more effective than existing data collection method in case of small scale disaster hazard area and disaster area where equipment or manpower input is difficult. Therefore, in this study, drone shooting was performed for hazardous areas in mountainous roads located in Samcheok city, Gangwon province, and ground reference points were measured by RTK-GPS. The measured data were converted into DSM (Digital Surface Model) data by coordinate correction using Pix4D postprocessing program and then applied to the analysis of the hazard area of mountainous area. As a result, it was shown that it is effective to identify the risk by using the basic terrain data obtained from the drones.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.17
no.3
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pp.163-189
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2010
The purpose of this research is to develop a decision-making model for the calculation of the National Disaster Management System's standard prevention workforce quota. The final purpose of such model is to support in arranging a rationally sized prevention workforce for local authorities by providing information about its calculation in order to support an effective and efficient disaster management administration. In other words, it is to establish and develop a model that calculates the standard disaster prevention workforce quota for basic local governments in order to arrange realistically required prevention workforce. In calculating Korea's prevention workforce, it was found that the prevention investment expenses, number of prevention facilities, frequency of flood damage, number of disaster victims, prevention density, and national disaster recovery costs have positive influence on the dependent variable when the standard prevention workforce was set as the dependent variable. The model based on the regression analysis-which consists of dependent and independent variables-was classified into inland mountainous region, East coast region, Southwest coastal plain region to reflect regional characteristics for the calculation of the prevention workforce. We anticipate that the decision-making model for the standard prevention workforce quota will aid in arranging an objective and essential prevention workforce for Korea's basic local authorities.
The purpose of this study was to develop a disaster nursing competency scale for nursing students. 23 preliminary items were selected by classifying 44 disaster nursing core concepts extracted via literature review. Content validity was done by expert panel. In order to verify the reliability and validity of the preliminary instrument, data were collected from 270 nursing students in 2 colleges of nursing in Korea. One factor 11 items in disaster nursing skills and one factor 11 items in disaster nursing knowledges were extracted by factor analysis. This instrument may be useful to identity a disaster nursing competency and its related factors for nursing students.
The characteristics of volumetric water content changes in soil slopes were studied here in an effort to identify the signs of heavy rain causing shallow slope failure. Volumetric water contents in cases with and without shallow failure were measured in flume and test-bed experiments. Measurement data from 282 experiments of both types revealed that the volumetric water content gradient in shallow failure events ranged from 0.072 to 0.309. In non-failure cases, the range was 0.01~0.32. Therefore, this one specific value cannot predict shallow slope failure. However, as the volumetric water content gradient increased, there was a clear tendency to shallow failure. By using this trend, criteria for four warning levels are suggested.
In this study, among the W-S-R(Wiper-Signal-Rainfall) relationship methods used to produce sensor-based rain information in real time, we sought to produce actual rainfall information by applying machine learning techniques to account for the effects of wiper operation. To this end, we used the gradient descent and threshold map methods for pre-processing the cumulative value of the difference before and after wiper operation by utilizing four sensitive channels for optical sensors which collected rain sensor data produced by five rain conditions in indoor artificial rainfall experiments. These methods produced rainfall information by calculating the average value of the threshold according to the rainfall conditions and channels, creating a threshold map corresponding to the 4 (channel) × 5 (considering rainfall information) grid and applying Optima Rainfall Intensity among the big data processing techniques. To verify these proposed results, the application was evaluated by comparing rainfall observations.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.13
no.3
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pp.1-14
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2020
The purpose of this study is to identify the problems of the earthquake disaster safety management in the national industrial complexes and to suggest improvement counter-measure. Literature review for the safety management system of the Korea Industrial Complex Corporation and interview with practitioners was conducted. and Seismic design application survey was conducted on 28 national industrial complexes. In order to improve Earthquake Disaster Safety Management, Counter-measures were suggested such as the reinforcement of laws and regulations related Seismic. It is expected that the improvement counter-measures presented in this study can be used as policy-making data for improving the seismic performance of the national industrial complexes in the future.
Yonghan Jung ;Eontaek Lim ;Jaewook Suk;Seul Koo;Seongsam Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_2
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pp.849-858
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2023
Investigating disaster sites such as earthquakes and landslides involves significant risks due to potential secondary disasters like facility collapse. In situations where direct access is challenging, there is a need to develop methods for safely acquiring high-precision 3D disaster information using light detection and ranging (LiDAR) equipped drone survey systems. In this study, the feasibility of using drone LiDAR in disaster scenarios was examined, focusing on the collapse accident at Jeongja Bridge in Bundang-gu, Seongnam City, in April 2023. High-density point clouds for the accident bridge were collected, and the bridge's 3D terrain information was reconstructed and compared to the measurement performance of 10 ground control points. The results showed horizontal and vertical root mean square error values of 0.032 m and 0.055 m, respectively. Additionally, when compared to a point cloud generated using ground LiDAR for the same target area, a vertical difference of approximately 0.08 m was observed, but overall shapes showed minimal discrepancies. Moreover, in terms of overall data acquisition and processing time, drone LiDAR was found to be more efficient than ground LiDAR. Therefore, the use of drone LiDAR in disaster sites with significant risks allows for safe and rapid onsite investigations.
Kim, Seong Sam;Choi, Jae Won;Goo, Sin Hoi;Park, Young Jin
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.135-143
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2012
Remote sensing which observes repeatedly the whole Earth and GIS-based decision-making technology have been utilized widely in disaster management such as early warning monitoring, damage investigation, emergent rescue and response, rapid recovery etc. In addition, various countermeasures of national level to collect timely satellite imagery in emergency have been considered through the operation of a satellite with onboard multiple sensors as well as the practical joint use of satellite imagery by collaboration with space agencies of the world. In order to respond heavy snowfall disaster occurred on the east coast of the Korean Peninsula in February 2011, snow-covered regions were analyzed and detected in this study through NDSI(Normalized Difference Snow Index) considering reflectance of wavelength for MODIS sensor and change detection algorithm using satellite imagery collected from International Charter. We present the application case of National Disaster Management Institute(NDMI) which supported timely decision-making through GIS spatial analysis with various spatial data and snow cover map.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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