Shallow landslides and debris flows are a common form of soil slope instability in South Korea. These events may be generally initiated as a result of intense rainfall or lengthening rainfall duration because of the effects of climate change. This paper presents the evaluation of rainfall-induced natural soil slope stability and reinforced soil slope instability under vertical load (railway or highway load) throughout South Korea based on quantitative analysis obtained from 58 sites rainfall observatories for 38 years. The slope stability was performed for infinite and geogrid-reinforced soil slopes by taking an average of maximum rainfall every ten years from 1973 to 2010. Seepage analysis is carried out on unsaturated soil slope using the maximum rainfall at each site, and then the factor of safety was calculated by coupled analysis using saturated and unsaturated strength parameters. The contour map of South Korea shows four stages in 10-year-time for the degree of landslide hazard. The safety factor map based on long term observational data will help prevent rainfall-induced soil slope instability for appropriate design of geotechnical structures regarding disaster protection.
In this study, we tried to improve the performance of the existing U-net-based deep learning rainfall prediction model, which can weaken the meaning of time series order. For this, ConvLSTM2D U-Net structure model considering temporal consistency of data was applied, and we evaluated accuracy of the ConvLSTM2D U-Net model using a RainNet model and an extrapolation-based advection model. In addition, we tried to improve the uncertainty in the model training process by performing learning not only with a single model but also with 10 ensemble models. The trained neural network rainfall prediction model was optimized to generate 10-minute advance prediction data using four consecutive data of the past 30 minutes from the present. The results of deep learning rainfall prediction models are difficult to identify schematically distinct differences, but with ConvLSTM2D U-Net, the magnitude of the prediction error is the smallest and the location of rainfall is relatively accurate. In particular, the ensemble ConvLSTM2D U-Net showed high CSI, low MAE, and a narrow error range, and predicted rainfall more accurately and stable prediction performance than other models. However, the prediction performance for a specific point was very low compared to the prediction performance for the entire area, and the deep learning rainfall prediction model also had limitations. Through this study, it was confirmed that the ConvLSTM2D U-Net neural network structure to account for the change of time could increase the prediction accuracy, but there is still a limitation of the convolution deep neural network model due to spatial smoothing in the strong rainfall region or detailed rainfall prediction.
This study was purposed and performed to evaluate removal efficiency of non-point source pollution in the process and system based on bio-retention design criteria regulated by EPA. Basic Column Reactors (BCR) were prepared for optimal determinations of inflow rate of first rainfall runoff and composition and ratio of soil layers. Removal efficiencies of non-point source pollution from synthetic runoff and real first rainfall runoff, directly sampled from motor way and parking lot, were analyzed, respectively. Removal efficiency of SS, BOD, COD, T-N, and T-P were all shown to be more than 80%.
The objectives of this study Is to evaluate the total runoff yield, peak flow and peak flow travel time depending on the urbanization, return period and rainfall patterns at the downstream of Manchon urban watershed in TaeGu City. SWM(Storm Water Management Model) is used for runog analysis based on 5 different steps of urbanization and 4 different types of Hufrs quartile according to 8 return periods. It is analyzed that the order of total runoff yield according to raiun patterns is Huffs 4, Huffs 2. Huffs 3 and Huffs 1 quartile, that of peak flow magnitude is Huffs 2, Huffs 1, Huffs 4 and Huffs 3 quartile at present development ratio. under the 60, 70, 80 and 90ft of urbanization to the 50% of urbanization by means of the rainfall patterns, the mean Increasing ratio of total runoff yield for each case is 4.55, 11.43, 16.07 and 20.02%, that of peak flow is 5.82, 13.61, 17.15 and 18.83%, the mean decreasing ratio of peak flow travel time Is 0.00, 2.44, 5.07 and 6.26%, the mean increasing ratio of runoff depth Is 4.51, 11.42, 16.02 and 20.05% respectively. the mean increasing ratio of total runoff yield by means of each and 19.71%. Therefore, as the result of this study. it can be used for principal data as to storm sewage treatment and flood damage protection planning in urban small watershed.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2004.03b
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pp.600-605
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2004
The road construction with horizontal expansion of country using and augmentation of traffic demand is advanced actively and it accompanies hereupon, the above of 70% of the country is formed at the mountain in our country where the hazard cut slope has been created. In this study, It is prepared a effective management countermeasure of cut slope introduced priority investigation decision method against hazard cut slope which is influenced by abnormally rainfall by an unusual change in the weather such as a guerilla rainfall character. In meaning link, It was executed collapse cause by failure character analysis in the cut slope which has failed for the last five years and it is prepared the hazard grade criterion from E to A grade according to collapse cause. It is decided that a maintenance management grade by the hazard grade classification criterion of cut slope. So It is possible to hazard cut slope. It is established failure protection counter countermeasure by effective maintenance management through the hazard grade c1assification criterion and it will be able to dispose to advanced nation level like Hong Kong and Japanese.
Globally, abnormal climate phenomena have led to an increase in rainfall intensity, consequently causing a rise in flooding-related damages. Agricultural areas, in particular, experience significant annual losses every year due to a lack of research on flooding in these regions. This study presents a comprehensive analysis of the flood event that occurred on July 16, 2017, in the agricultural area situated in Sindaedong, Heungdeok-gu, Cheongju-si. To achieve this, the EPA (United States Environmental Protection Agency) Storm Water Management Model (SWMM) was employed to generate runoff data by rainfall information. The produced runoff data facilitated the identification of flood occurrence points, and the analysis results exhibited a strong correlation with inundation trace maps provided by the Ministry of the Interior and Safety (MOIS). The detailed output of the SWMM model enabled the extraction of time-specific runoff information at each inundation point, allowing for a detailed understanding of the inundation status in the agricultural area over different time frames. This research underscores the significance of utilizing the SWMM model to simulate inundation in agricultural areas, thereby validating the efficacy of flood alerts and risk management plans. In particular, the integration of rainfall data and the SWMM model in flood prediction methodologies is expected to enhance the formulation of preventative measures and response strategies against flood damages in agricultural areas.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2006.10a
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pp.23-34
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2006
In a oo dam at oo city of Gyeongbuk, severe damages have been occurred on lower part of dam due to heavy rainfall for several years. This caused significant impediment for maintaining its original function. This is considered as an excellent case for overall improvement of stability of dam system through successful investigation and construction work. This paper present comprehensive specifications that are generalized and used for securing stability of dams by quoting this example.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1999.10c
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pp.454-458
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1999
This study is to analyze the causes of flood damage in Imjin river basin inAugust , 1999. and to propose the measure to reudce such flood damage. The northern part of Kyonggin Province in the basin was severely damaged by flood due to the heavy rainfall for 4 days from 31 July to 3 August, whioch was recordedas 1,032mm. The heavy rainfall worth recording was one of main cuasese of such damage, but unsuitable river improvement and basin management were also important causes. The flood proptection works such as flood control reservoir and riverlevee were not contructed or sufficient in spite of the unflavorable geographical conditions of Imjin reiver. In case of irrigatiion faciliteis, 43 pumping stations in 3 FIAs were severely damaged due to inundation of the pump and switch boxes. The protection works for pump room should be improved to reduce the damage due to inundation.
Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed as an T-year return level. In this study, a method was proposed for quantifying spatial distribution and uncertainty of daily rainfall depths with various return periods using a hierarchical Bayesian model combined with climate and geographical information, and was applied to the Seoul-Incheon-Gyeonggi region. The annual maximum daily rainfall depth of six automated synoptic observing system weather stations of the Korea Meteorological Administration in the study area was fitted to the generalized extreme value distribution. The applicability and reliability of the proposed method were investigated by comparing daily rainfall quantiles for various return levels derived from the at-site frequency analysis and the regional frequency analysis based on the index flood method. The uncertainty of the regional frequency analysis based on the index flood method was found to be the greatest at all stations and all return levels, and it was confirmed that the reliability of the regional frequency analysis based on the hierarchical Bayesian model was the highest. The proposed method can be used to generate the rainfall quantile maps for various return levels in the Seoul-Incheon-Gyeonggi region and other regions with similar spatial sizes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.39
no.5
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pp.569-577
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2019
Urban flooding has been a frequent phenomenon in recent years caused by the increase in maximum stormwater runoff arising from abnormal rainfall due to global warming, urban development, and development of lowlands according to population inflows. In order to respond positively against abnormal precipition in the city, it is necessary to check the GWI (Green Water Infra) effect and effectively utilize the existing stormwater detention tanks and treat stormwater to prevent local flooding. In this study, Overflow Type stormwater drainage methods are evaluated as a method of preventing urban flooding in abnormal precipitation using the Dynamic Wave Analysis SWMM (Storm Water Management Model) provided by the United States Environmental Protection Agency. Comparing and analyzing the Upward Watergate Type and Overflow Type, it was analyzed that the Overflow Type reduces the maximum flood discharge by 61 % and the total flood volume by 56 % in the rainfall of Typhoon Kong-rey. The application of the Overflow Type and the natural-pneumatic drainage method to the rainfall of Typhoon Soulik resulted in a 20 % reduction in maximum flood runoff and a 67 % reduction in total flood quantity. Therefore, as a solution to the abnormal rain fall, it is possible to improve the existing stormwater detection tank and install additional facilities. It is expected to be economically possible to strom drainage under limited conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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