The purpose of this study is to assess the seismic vulnerability of buildings in Gyeongju city starting with the earthquake that occurred in the city on September 12, 2016, and produce a seismic vulnerability map. 11 influence factors related to geotechnical, physical, and structural indicators were selected to assess the seismic vulnerability, and these were applied as independent variables. For a dependent variable, location data of the buildings that were actually damaged in the 9.12 Gyeongju Earthquake was used. The assessment model was constructed based on random forest (RF) as a mechanic study method and support vector machine (SVM), and the training and test dataset were randomly selected with a ratio of 70:30. For accuracy verification, the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to select an optimum model, and the accuracy of each model appeared to be 1.000 for RF and 0.998 for SVM, respectively. In addition, the prediction accuracy was shown as 0.947 and 0.926 for RF and SVM, respectively. The prediction values of the entire buildings in Gyeongju were derived on the basis of the RF model, and these were graded and used to produce the seismic vulnerability map. As a result of reviewing the distribution of building classes as an administrative unit, Hwangnam, Wolseong, Seondo, and Naenam turned out to be highly vulnerable regions, and Yangbuk, Gangdong, Yangnam, and Gampo turned out to be relatively safer regions.
Purpose: This study analyzes accessibility of outdoor evacuation places for earthquake and the accessibility improvement effects when expanding the evacuation places in accessibility-deficient areas. In order to consider real-world evacuees, the accessibility analysis is based on service population not on resident population. Method: Location-allocation model as a GIS-based spatial optimization mode is used to analyze accessibility and vulnerable areas to evacuation places. Of location-allocation problem types, 'Maximize Coverage' method is chosen to allocate as many potential evacuees as possible to evacuation places. And impedence cutoffs or evacuation distances (times) are applied to three classes: 500m (7.5 minutes), 1,000m (15 minutes), and 1,500m (22.5 minutes). Case study area is Jung-gu areas, Seoul as a high-density downtown area. Result: Results show that accessibility-deficient areas and population to evacuation places are much more in service population than in resident population. Accessibility is significantly improved when increases when expanding the evacuation places in accessibility-deficient areas. Yet, accessibility-deficient areas are still remained since available lands are insufficient in the high-density downtown area. Conclusion: The study suggests that temporary evacuation facilities like outdoor evacuation places for earthquake need to consider real potential evacuees based not only on resident population but also on service population. Also, policy measures to provide emergency shelters need to more utilize spatial optimization tools like location-allocation model.
Kim, Eun-Sook;Lee, Bora;Kim, Jaebeom;Cho, Nanghyun;Lim, Jong-Hwan
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.109
no.3
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pp.259-270
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2020
Extreme weather events, such as heat and drought, have occurred frequently over the past two decades. This has led to continuous reports of cases of forest damage due to physiological stress, not pest damage. In 2014, pine trees were collectively damaged in the forest genetic resources reserve of Sogwang-ri, Uljin, South Korea. An investigation was launched to determine the causes of the dieback, so that a forest management plan could be prepared to deal with the current dieback, and to prevent future damage. This study aimedto 1) understand the topographic and structural characteristics of the area which experienced pine tree dieback, 2) identify the main causes of the dieback, and 3) predict future risk areas through the use of machine-learning techniques. A model for identifying risk areas was developed using 14 explanatory variables, including location, elevation, slope, and age class. When three machine-learning techniques-Decision Tree, Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) were applied to the model, RF and SVM showed higher predictability scores, with accuracies over 93%. Our analysis of the variable set showed that the topographical areas most vulnerable to pine dieback were those with high altitudes, high daily solar radiation, and limited water availability. We also found that, when it came to forest stand characteristics, pine trees with high vertical stand densities (5-15 m high) and higher age classes experienced a higher risk of dieback. The RF and SVM models predicted that 9.5% or 115 ha of the Geumgang Pine Forest are at high risk for pine dieback. Our study suggests the need for further investigation into the vulnerable areas of the Geumgang Pine Forest, and also for climate change adaptive forest management steps to protect those areas which remain undamaged.
This study aims to understand the developmental trajectories of life satisfaction among retirees and to examine what factors differentiate different trajectory classes. This study used three waves of longitudinal data from Korean Retirement and Income Study and data collected every two years(2005, 2007, and 2009). Subjects were respondents aged 50-69 who identified to be retired between wave 1 and wave 2. Finally, this study used 243 respondents for final data analysis. Life satisfaction was measured by seven items. The latent class growth model and multiple logistic regression model were used for data analysis. This study identified three distinct trajectory classes: high stable class(47.7%), high at the early stage but decreased class(42.8%), and low at the early stage and then decreased class(9.5%). This study founded that approximately 50% of the retirees experienced the decline of life satisfaction after retirement and about 10% of the sample was the most vulnerable group. This study analyzed what factors make different among the distinct trajectory groups. As a results, retirees who experienced the improvement in health change were more likely to be in 'high stable class' compared to 'hight at the early stage but decreased class'. In addition, retirees who were less educated, maintained the same health status rather than the improvement, worked as a temporary or a day laborer, and had less household income were more likely to belong to 'low at the early stage and then decreased class' relative to 'high stable class'. This study suggests that there are distinct three trajectories on life satisfaction among the retirees and finds out factors differentiating between trajectory groups. Based on these findings, the study discusses the implications for social work practice and further study.
Yung Chul Jun;Seung Phil Cheon;Mi Suk Kang;Jae Heung Park;Chang Su Lee;Soon Jik Kwon
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.57
no.1
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pp.1-16
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2024
Most wetlands worldwide have suffered from extensive human exploitation. Unfortunately they have been less explored compared to river and lake ecosystems despite their ecological importance and economic values. This is the same case in Korea. This study was aimed to estimate the assemblage attributes and distribution characteristics of benthic macroinvertebrates for fifty wetlands distributed throughout subtropical Jeju Island in 2021. A total of 133 taxa were identified during survey periods belonging to 53 families, 19 orders, 5 classes and 3 phyla. Taxa richness ranged from 4 to 31 taxa per wetland with an average of 17.5 taxa. Taxa richness and abundance of predatory insect groups such as Odonata, Hemiptera and Coleoptera respectively accounted for 67.7% and 68.2% of the total. Among them Coleoptera were the most diverse and abundant. Taxa richness and abundance did not significantly differ from each wetland type classified in accordance with the National Wetland Classification System. There were three endangered species (Clithon retropictum, Lethocerus deyrolli and Cybister (Cybister) chinensis) and several restrictively distributed species only in Jeju Island. Cluster analysis based on the similarity in the benthic macroinvertebrate composition largely classified 50 wetlands into two major clusters: small wetlands located in lowland areas and medium-sized wetlands in middle mountainous regions. All cluster groups displayed significant differences in wetland area, long axis, percentage of fine particles and macrophyte composition ratio. Indicator Species Analysis selected 19 important indicators with the highest indicator value of Ceriagrion melanurum at 63%, followed by Noterus japonicus (59%) and Polypylis hemisphaerula (58%). Our results are expected to provide fundamental information on the biodiversity and habitat environments for benthic macroinvertebrates in wetland ecosystems, consequently helping to establish conservation and restoration plans for small wetlands relatively vulnerable to human disturbance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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