The occurrence of ground subsidence and sinkhole in downtown areas, which threatens the safety of citizens, has been frequently reported. Among the various mechanisms of a sinkhole, soil erosion through the damaged part of the sewer pipe was found to be the main cause in Seoul. In this study, a random forest model for predicting the occurrence of sinkholes caused by damaged sewer pipes based on sewage pipe information was trained using the information on the sewage pipe and the locations of the sinkhole occurrence case in Seoul. The random forest model showed excellent performance in the prediction of sinkhole occurrence after the optimization of its hyperparameters. In addition, it was confirmed that the sewage pipe length, elevation above sea level, slope, depth of landfill, and the risk of ground subsidence were affected in the order of sewage pipe information used as input variables. The results of this study are expected to be used as basic data for the preparation of a sinkhole susceptibility map and the establishment of an underground cavity exploration plan and a sewage pipe maintenance plan.
Landslides are one of the most damaging geological hazards worldwide, threating both humans and property. Hence, there have been many efforts to prevent landslides and mitigate the damage that they cause. Among such efforts, there have been many studies on mapping landslide susceptibility. Geographic information system (GIS)-based techniques have been developed and applied widely, and are now the main tools used to map landslide susceptibility. We reviewed the status of landslide susceptibility mapping using GIS by number of papers, year, study area, number of landslides, cause, and models applied, based on 776 articles over the last 20 years (1999-2018). The number of studies published annually increased rapidly over time. The total study area spanned 65 countries, and 47.7% of study areas were in China, India, South Korea, and Iran, where more than 500 landslides, 27.3% of all landslides, have occurred. Slope (97.6% of total articles) and geology (82.7% of total articles) were most often implicated as causes, and logistic regression (26.9% of total articles) and frequency ratio (24.7% of total article) models were the most widely used models. We analyzed trends in the causes of and models used to simulate landslides. The main causes were similar each year, but machine learning models have increased in popularity over time. In the future, more study areas should be investigated to improve the generalizability and accuracy of the results. Furthermore, more causes, especially those related to topography and soil, should be considered and more machine learning models should be applied. Finally, landslide hazard and risk maps should be studied in addition to landslide susceptibility maps.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.3
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pp.483-488
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2019
The propagation prediction model of the earth-space communication link used as an international standard was used to calculate and analyze the total losses on the communication path. The standard definition and scope of ITU-R Rec. were analyzed for each parameter(rain, scintillation, atmospheric gas, clouds) used to calculate the total loss. The total losses were calculated using the standard model for each parameter and the statistical data provided by ITU-R, and the results were analyzed using the validation examples data. The rain losses were calculated using long-term local rainfall attenuation statistics data measured in the region, and compared with the calculation results using a rainfall map in the ITU-R Recommendation. The data of Cheollian satellites for the L-Band and Ka-Band were used to calculate the rainfall attenuation. In the range of 0.01% to 0.1%, it was found to have a greater attenuation slope when using local data than attenuation by the model of ITU-R.
Kim, Yong-Hwan;Han, Youn-Ha;Park, Ji-Yun;Kim, Ho Gul;Cho, Soo-Hyun;Song, Young-Keun
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.24
no.6
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pp.133-144
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2021
This study aims to estimate location of land mammals habitat by analyzing spatial data and investigate how to apply environmental DNA monitoring methodology to lotic system in Yangpyeong-gun, Gyeonggi-do. Environmental DNA sampling points are selected through spatial analysis with QGIS open source program by overlaying Kernel density of wild boar(Sus scrofa), elevation, slope and land-cover map, and 81 samples are collected. After 240 mL of water was filtered in each sample, metabarcoding technique using MiMammal universal primer was applied in order to get a whole list of mammal species whose DNA particles contained in filtered water. 8 and 22 samples showed DNA of wild boar and water deer, respectively. DNA of raccoon dog, Eurasian otter, and Siberian weasel are also detected through metabarcoding analysis. This study is valuable that conducted in outdoor lotic system. The study suggests a new wildlife monitoring methodology integrating overlayed geographic data and environmental DNA.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.3B
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pp.241-251
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2006
This study analyzed the topographical characteristics by extracting property factors of stream (stream order, number of stream, stream length, mean stream length) and property factors of basin (basin area, basin length, total stream length, total number of stream, basin mean width, form factor, maximum stream order, basin density, stream frequency, relief ratio, mean elevation, mean, slope, maximum elevation) from DEM (digital elevation model) and stream network generated by 1:5,000 NGIS (national geographical information system) data for the Bukhan-river basin. In addition, topographical factors for upper, mid stream and lower stream were analyzed and the mutuality of the factors by linear and nonlinear regression curve was identified.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4D
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pp.695-702
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2006
In GIS-based Spatial Decision-making Support System (SDSS), the Boolean logic by conventional simple overlay method contains two problems. One is losing lots of information in analysis process, the other is unable to reflect of weighting values between evaluated items. Therefore, evaluation system as Analytic Hierarchy Process (AHP) needs to improve these problems effectively. The purpose of this study is to provide the benefit of AHP method and GIS spatial analysis in site analysis for crop cultivation. First, the weighting value of AHP for topography, distribution grade of water, property of soil and slope items are evaluated throughout survey to experts of soil, crop and agricultural management fields. On the basis of these weighting value of AHP by items, site suitability analysis for black raspberry cultivation is performed. To estimate the benefit of AHP method, the current cultivating map of black raspberry is constructed in Ssangchi-myeon district. In comparison with site analysis of Boolean logic, site analysis of AHP method shows more realistic.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.26
no.3
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pp.29-42
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2023
As the destruction of habitats due to recent development continues, there is also increasing interest in endangered species. Mankyua chejuense is a vulnerable species that is sensitive to changes in population and habitat, and it has recently been upgraded from Endangered Species II to Endangered Species I, requiring significant management efforts. So in this study, we analyzed the potential habitats of Mankyua chejuense using MaxEnt(Maximum Entropy) modeling. We developed three models: one that considered only environmental characteristics, one that considered artificial factors, and one that reflected the habitat of dominant tree species in the overstory. Based on previous studies, we incorporated environmental and human influence factors for the habitats of Mankyua chejuense into spatial information, and we also used the habitat distribution models of dominant tree species, including Ulmus parvifolia, Maclura tricuspidata, and Ligustrum obtusifolium, that have been previously identified as major overstory species of Mankyua chejuense. Our analysis revealed that rock exposure, elevation, slope, forest type, building density, and soil type were the main factors determining the potential habitat of Mankyua chejuense. Differences among the three models were observed in the edges of the habitats due to human influence factors, and results varied depending on the similarity of the habitats of Mankyua chejuense and the dominant tree species in the overstory. The potential habitats of Mankyua chejuense presented in this study include areas where the species could potentially inhabit in addition to existing habitats. Therefore, these results can be used for the conservation and management planning of Mankyua chejuense.
Hwan-Hui Lim;Seung-Min Lee;Enok Cheon;Eu Song;Jun-Seo Jeon;Seung-Rae Lee
Geomechanics and Engineering
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v.39
no.4
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pp.385-396
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2024
With the recent development of satellite, aerial, and remote sensing technologies, it is easy to produce landslide inventory maps over a large area. In this study, the object-based framework was designed to address the limitations inherent in the pixel-based deep learning (DL) methodology. This framework explores the potential of combining Sentinel-2 MultiSpectral Instrument (MSI) satellite imagery and digital elevation models (DEMs) to enhance shallow landslide mapping across diverse terrains comprehensively. The study area for analysis and verification was selected as Jucheon-myeon, Namwon-si, and Jeollabuk-do, where significant large-scale landslides and slope failures occurred in 2020. As a result, the application of this framework led to the classification of 68 candidate sites spanning an area of 0.5 hectares or more. Site surveying was conducted on 20 random sites with a 1ha or more scale. Furthermore, six sites were selected where satellite imagery could discern the damaged areas. At these locations, the damaged area estimated by the framework was compared with the actual observed damaged area to assess accuracy. These rapid and cost-effective landslide mapping techniques can accurately estimate the location and extent of landslides and enhance the precision of sensitivity models and land management strategies.
Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.
River is able to change by various environmental factors. In order to conduct river restoration design, it is necessary to evaluate the stable channel through the analysis of past and present river channels. River evaluation requires various data, such as geometry, hydraulic and hydrology, but there is a lot of difficulty to understand topographical information of river change on time and space due to a lack of past data by domestic conditions. This study was analyzed abandoned channel formation, changes in the vertical-section and cross-section length of rivers, and micro-landform changes etc using an image analysis technique. Purpose of this research is to evaluates the stable channel through a river channel morphology change from past and present river channels image. Mangyoung river was conducted artificial river maintenance through straight channel consolidation form 1920 to 1930 year. In the result river maintenance, mangyoung river length was decreased by 15 km and abandoned channels of six points were made. Since then, weir was continuously increased to control bed slope and use water. Install of weir was to be the reason of changes on channel width, thalweg, vegetated bar, sand bar, water area. Present Mangyoung river show that water area was temporary increased in upper and middle reach because of weir installation. Total sand bar was only decreased in upper channel. The change of vegetated bar and sand bar was slight recently. In this result, Mangyoung river is inferred to reach stabilized channel although there is some difference to the lower reach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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