The aim of this research is to analyze the priority to functions of the U-city Service Aid Organization(USAO), which is to support invigorating U-City industry. This research analyzes the relative importance and the priority about the functional area and components of UASO based on AHP. This research also performs a sensitivity analysis. The research result shows that relative importance of functional area is like following orders: 1) distribution of U-City service-related information, 2) quality certification of U-City-related products and services, 3) R&D of U-City technology, 4) standardization of U-City, 5) U-City human resource development. The relative importance order of functional components is 1) establishment of U-City information distribution organization, 2) construction and management of U-City information distribution network, 3) supporting U-City information distribution and price policy, 4) providing U-City information list for distribution, 5) preparation and application of quality certification standard of U-City products and services, 6) research on legal system of U-City items, targets, and procedures for quality certification, 7) research, analysis, and provision of U-City information distribution situation, 8) level examination of constructed infrastructures and services in U-City, 9) U-City core technology development and localization of technology, 10) standardization of collected U-City information, service classification, distribution system. This research result can be applied directly to design functions of USAO. The result also can be used for duty management, human resource planning, or resource allocation.
Particulate matter (PM) affects the human, ecosystems, and weather. Motorized vehicles and combustion generate fine particulate matter (PM2.5), which can contain toxic substances and, therefore, requires systematic management. Consequently, it is important to monitor and predict PM2.5 concentrations, especially in large cities with dense populations and infrastructures. This study aimed to predict PM2.5 concentrations in large cities using meteorological and chemical variables as well as satellite-based aerosol optical depth. For PM2.5 concentrations prediction, a random forest (RF) model showing excellent performance in PM concentrations prediction among machine learning models was selected. Based on the performance indicators R2, RMSE, MAE, and MAPE with training accuracies of 0.97, 3.09, 2.18, and 13.31 and testing accuracies of 0.82, 6.03, 4.36, and 25.79 for R2, RMSE, MAE, and MAPE, respectively. The variables used in this study showed high correlation to PM2.5 concentrations. Therefore, we conclude that these variables can be used in a random forest model to generate reliable PM2.5 concentrations predictions, which can then be used to assess the vulnerability of schools to PM2.5.
There is very high preference for the firms to locate in the Capital region, the City of Seoul and its surrounding areas, which inevitably meets diverse types of regulations to prevent over-concentration in Korea. In order to suggest an urgent need to reform these regulations, the demand for knowledge-based industries is estimated. A legit model is employed to estimate the demand of relocation of the current firms based on a survey conducted in 2001. A logistic curve is used to forecast the demand of new start-ups in Korea. The lands for industrial use only are estimated as many as 2.1 million~3.9 million pyung(1 pyung=3.3$m^2$) in nation-wide. Considering affiliate facilities and infrastructures, 3.1 million~5.9 million of industrial area should be developed in Korea for next five years. Since the rents are very high and the available land is short in the southern parts of Seoul, where most knowledge-based firms locate right now. Many firms have considered relocating on any other places where there exist a plenty of lands available and cheaper rents and cheaper wage rates, but still not far away from Seoul so that they could obtain new advanced information, skilled labors, venture capitals, and high quality of producer services. The Capital region, especially Gyeonggi and Incheon, is the only place to meet those conditions in Korea.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.26
no.6
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pp.367-380
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2014
Tsunami take away life, wash houses away and bring devastation to social infrastructures such as breakwaters, bridges and ports. The targeted coastal structure object in this study can be damaged mainly by the tsunami force together with foundation ground failure due to scouring and liquefaction. The increase of excess pore water pressure composed of oscillatory and residual components may reduce effective stress and, consequently, the seabed may liquefy. If liquefaction occurs in the seabed, the structure may sink, overturn, and eventually increase the failure potential. In this study, the solitary wave was generated using 2D-NIT(Two-Dimensional Numerical Irregular wave Tank) model, and the dynamic wave pressure acting on the seabed and the estimated surface boundary of the vertical revetment. Simulation results were used as an input data in a finite element computer program(FLIP) for elasto-plastic seabed response. The time and spatial variations in excess pore water pressure, effective stress, seabed deformation, structure displacement and liquefaction potential in the seabed were estimated. From the results of the analysis, the stability of the vertical revetment was evaluated.
It has been known that soil erosion caused by water has been a serious problem worldwide. Thus various modeling techniques for conservationists, farmers, and other land users have been developed and utilized to estimate effects of numerous site-specific Best Management Practices on soil erosion reduction. The physical process-based WEPP model would provide both temporal and spatial estimates of soil loss within small watersheds and for hillslope profiles within small watersheds. Thus, the WEPP watershed version was applied to study watershed, located at Jawoon-ri, Gangwon to simulate diversion ditch and vegetated swale with detailed input data set. The sediment yield and runoff reduction rates reduced by 5.8% and 29.6% with diversion ditch and 9.8% and 14.5% with vegetated swale. With vegetated diversion ditch, runoff and sediment yield could be reduced by 11.8% and 40.4%, respectively. Based on the results obtained in this study, the WEPP model would be an useful tool to measure runoff and sediment yield reduction and establish site-specific sediment reduction best management plan.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.27
no.1
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pp.63-77
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2015
Tsunami take away life, wash houses away and bring devastation to social infrastructures such as breakwaters, bridges and ports. The coastal structure targeted object in this study can be damaged mainly by the wave pressure together with foundation ground failure due to scouring and liquefaction. The increase of excess pore water pressure composed of oscillatory and residual components may reduce effective stress and, consequently, the seabed may liquefy. If liquefaction occurs in the seabed, the structure may sink, overturn, and eventually increase the failure potential. In this study, the bore was generated using the water level difference, its propagation and interaction with a vertical revetment analyzed by applying 2D-NIT(Two-Dimensional Numerical Irregular wave Tank) model, and the dynamic wave pressure acting on the seabed and the surface boundary of the vertical revetment estimated by this model. Simulation results were used as input data in a finite element computer program(FLIP) for elasto-plastic seabed response. The time and spatial variations in excess pore water pressure ratio, effective stress path, seabed deformation, structure displacement and liquefaction potential in the seabed were estimated. From the results of the analysis, the stability of the vertical revetment was evaluated.
Pitilakis, Kyriazis D.;Anastasiadis, Anastasios I.;Kakderi, Kalliopi G.;Manakou, Maria V.;Manou, Dimitra K.;Alexoudi, Maria N.;Fotopoulou, Stavroula D.;Argyroudis, Sotiris A.;Senetakis, Kostas G.
Earthquakes and Structures
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v.2
no.3
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pp.207-232
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2011
The development of reliable earthquake mitigation plans and seismic risk management procedures can only be based on the establishment of comprehensive earthquake hazard and loss scenarios. Two cities, Grevena (Greece) and D$\ddot{u}$zce (Turkey), were used as case studies in order to apply a comprehensive methodology for the vulnerability and loss assessment of lifelines. The methodology has the following distinctive phases: detailed inventory, identification of the typology of each component and system, evaluation of the probabilistic seismic hazard, geotechnical zonation, ground response analysis and estimation of the spatial distribution of seismic motion for different seismic scenarios, vulnerability analysis of the exposed elements at risk. Estimating adequate earthquake scenarios for different mean return periods, and selecting appropriate vulnerability functions, expected damages of the water and waste water systems in D$\ddot{u}$zce and of the roadway network and waste water system of Grevena are estimated and discussed; comparisons with observed earthquake damages are also made in the case of D$\ddot{u}$zce, proving the reliability and the efficiency of the proposed methodology. The results of the present study constitute a sound basis for the development of efficient loss scenarios for lifelines and infrastructure facilities in seismic prone areas. The first part of this paper, concerning the estimation of the seismic ground motions, has been utilized in the companion paper by Kappos et al. (2010) in the same journal.
Park, Joo Hyeon;Ahn, Mun Il;Kang, Wee Soo;Shim, Kyo-Moon;Park, Eun Woo
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.4
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pp.347-357
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2019
The usefulness of processing and analysis systems of GIS-based agricultural climate data is affected by the reliability and availability of computing infrastructures such as cloud, on-premises, and hybrid. Cloud technology has grown in popularity. However, various reference cases accumulated over the years of operational experiences point out important features that make on-premises technology compatible with cloud technology. Both cloud and on-premises technologies have their advantages and disadvantages in terms of operational time and cost, reliability, and security depending on cases of applications. In this study, we have described characteristics of four general computing platforms including cloud, on-premises with hardware-level virtualization, on-premises with operating system-level virtualization and hybrid environments, and compared them in terms of advantages and disadvantages when a huge amount of GIS-based agricultural climate data were stored and processed to provide public services of agro-meteorological and climate information at high spatial and temporal resolutions. It was found that migrating high-resolution agricultural climate data to public cloud would not be reasonable due to high cost for storing a large amount data that may be of no use in the future. Therefore, we recommended hybrid systems that the on-premises and the cloud environments are combined for data storage and backup systems that incur a major cost, and data analysis, processing and presentation that need operational flexibility, respectively.
Choi, Byoung Gil;Na, Young Woo;Choo, Ki Hwan;Lee, Jung Il
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.2
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pp.25-32
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2014
The river plan executes the role for prevention of disaster and protection of environment, and requires the surveying results with high accuracies for managing river, dam, reservoir which will be the major infrastructures. The purpose of this study is for comparing and analyzing the results of river surveying which is used widely for disaster management and construction industry support. The results are gathered by using LiDAR which is being used in Korea recently and by using Total station. Study area is chosen at upper area of Bukhan River which is located at Gangwon-do. Total 2 cross-sections of the two methods are extracted from the study area. The standard deviation of land part is about 0.017m which shows little difference between two methods, but the Airborne LiDAR results cannot survey the heights of the points accurately at the singular points with vertical structure and water body part. To overcome the problems through this study, there should be ways to survey the bottom river through transmission of water level within the same margin scope as land part and to survey detailed facilities used by laser exactly through continuous research and experiment. When implementation stage comes, this study expect that this document will be utilized variously for making decision in the area of planning and drawing of business and engineering not just for river regarding the major area or the area that people cannot access.
While it could become an alternative water resource, fog could undermine traffic safety and operational performance of infrastructures. To reduce such adverse impacts, it is necessary to have spatially continuous fog risk information. In this work, tree-based machine-learning models were developed in order to quantify fog risks with routine meteorological observations alone. The Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting (LGB), and Random Forests (RF) were chosen for the regional fog models using operational weather and visibility observations within the Jeollabuk-do province. Results showed that RF seemed to show the most robust performance to categorize between fog and non-fog situations during the training and evaluation period of 2017-2019. While the LGB performed better than in predicting fog occurrences than the others, its false alarm ratio was the highest (0.695) among the three models. The predictability of the three models considerably declined when applying them for an independent period of 2020, potentially due to the distinctively enhanced air quality in the year under the global lockdown. Nonetheless, even in 2020, the three models were all able to produce fog risk information consistent with the spatial variation of observed fog occurrences. This work suggests that the tree-based machine learning models could be used as tools to find locations with relatively high fog risks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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