KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5B
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pp.501-509
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2006
The safety of levee that depends on the river flood elevation has been regarded as very important keys to build up various flood prevention systems. However, deterministic methods for computation of water surface profile cannot reflect the effect of possible inaccuracies in the input parameters. The purpose of this study is to develop a methodology of uncertainty computation of design flood level based on steady flow analysis and Monte Carlo simulation. This study addresses the uncertainty of water surface elevation by Manning's coefficients, design discharges, river cross sections and boundary condition. Monte Carlo simulation with the variations of these parameters is performed to quantify the variations of water surface elevations in a river. The proposed model has been applied to the Kumho-river. The reliability analysis was performed within 38.5 km (95 sections) reach considered the variations of the above-mentioned parameters. Overtopping risks were evaluated by comparing the elevations of the flood condition with the those of the levees. The results show that there is a necessity which will raise the levee elevation between 1 cm and 56 cm at 7 sections. The model can be used for preparing flood risk maps, flood forecasting systems and establishing flood disaster mitigation plans as well as complement of conventional levee design.
Journal of the Korean Society of International Agriculture
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v.23
no.5
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pp.513-519
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2011
In recent, the cultivation of maize in the world is being increased as a feed for the animal due to the increase of the large amount of meat consumption. However, reduction of supply for the feeding maize by the natural disaster such as drought, flooding, and demanding materials for bioenergy are attributed to increase the cereal price of the world that caused for the fluctuation of prices. The research has been done to provide useful information to the Korean agricultural investor regarding the current status of maize production and distribution in Cambodia. The maize cultivation of Cambodia in 2009 presented as a second major crop at the area of 6.8% in the total crop production area, and it continuously increased maize production yearly basis for the internal uses as well as for the exportation. The total amount of production showed by amount of 0.92 million tons due to the increased production of unit area. The yield production of unit area in current shows about 4 tones per hectare. About 90% of total production produced during August to September at wet season, and area of Batambang province produced about 70% of the total production. The production of feeding maize cultivated about 70% of the total cultivation area, and the exportation have done around 60% and remains were consumed as a domestic uses. The prospects of maize production in Cambodia will be increased due to the acceleration of livestock industry as 8.7% of annual growth rate.
Lee, Won Young;Sung, Hyo Hyun;Ahn, Sejin;Park, Seon Ki
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.1
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pp.61-89
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2020
The objective of this study is to characterize landslide susceptibility depending on various geo-environmental variables as well as to compare the Frequency Ratio (FR) and Evidential Belief Function (EBF) methods for landslide susceptibility analysis of rainfall-induced landslides. In 2013, a total of 259 landslides occurred in Chuncheon, Gangwon Province, South Korea, due to heavy rainfall events with a total cumulative rainfall of 296~721mm in 106~231 hours duration. Landslides data were mapped with better accuracy using the geographic information system (ArcGIS 10.6 version) based on the historic landslide records in Chuncheon from the National Disaster Management System (NDMS), the 2013 landslide investigation report, orthographic images, and aerial photographs. Then the landslides were randomly split into a testing dataset (70%; 181 landslides) and validation dataset (30%; 78 landslides). First, geo-environmental variables were analyzed by using FR and EBF functions for the full data. The most significant factors related to landslides were altitude (100~200m), slope (15~25°), concave plan curvature, high SPI, young timber age, loose timber density, small timber diameter, artificial forests, coniferous forests, soil depth (50~100cm), very well-drained area, sandy loam soil and so on. Second, the landslide susceptibility index was calculated by using selected geo-environmental variables. The model fit and prediction performance were evaluated using the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve and the Area Under Curve (AUC) methods. The AUC values of both model fit and prediction performance were 80.5% and 76.3% for FR and 76.6% and 74.9% for EBF respectively. However, the landslide susceptibility index, with classes of 'very high' and 'high', was detected by 73.1% of landslides in the EBF model rather than the FR model (66.7%). Therefore, the EBF can be a promising method for spatial prediction of landslide occurrence, while the FR is still a powerful method for the landslide susceptibility mapping.
Ha, Yeongmi;Kim, Youngnam;Choi, Hyunkyoung;Yang, Seung-Kyoung;Ko, Young-Suk;Jung, Mira;Yi, Jee-Seon;Choi, Youngmi;Shin, Eun Ji;Kim, Younkyoung;Lee, Kowoon;Jung, Aeri;Jang, Ji Hui;Kim, Da Eun;Kim, Kyunghee;Shin, So Young;Park, Song Ran;Yim, Eun Shil
Journal of Korean Academy of Rural Health Nursing
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v.18
no.2
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pp.80-91
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2023
Purpose: The purpose of the study quantitatively investigates the experience of unmet healthcare service utilization by rural populations in vulnerable areas during the COVID-19 pandemic based on Andersen's behavior model. At the same time, this study attempts to describe the experiences of unmet healthcare service utilization among participants in vulnerable rural areas by analyzing qualitative contents through open-ended question. Methods: Data were collected from October to November 2022 using Qualtrix, a web-based survey platform. A total of 863 participants completed an online survey. Quantitative data were analyzed using 𝑥2 test and logistic regression analysis. Qualitative data were analyzed using content analysis. Results: The factors affecting participants' unmet healthcare service utilization were type of residential area and underlying disease. The qualitative analysis identified; four categories and nine sub-categories. Conclusion: Based on these findings, it is necessary to develop a disaster nursing response model according to the type of residential areas and the number of people.
Societal value of the benefits forests provide has grown significantly, given their pivotal role in mitigating climate change and fostering the shift toward a carbon-neutral society. Due to the economic and public value of forests, which extends far beyond landowners and foresters, the forestry sector mutually interacts with society as a whole. Thus, understanding public perceptions and preferences concerning forests and forest policies from the societal viewpoint is vital for shaping future forest policy decisions. This research delved into evolving perceptions over the past 32 years, using a time-series analysis of data gathered from the 'Public awareness survey on forests'. This survey, conducted seven times between 1991 and 2023 by opinion poll agents, provides insights into changing sentiments. The findings reveal a notable increase in public satisfaction with overall forest policies. Specifically, positive sentiments were observed regarding forest rehabilitation, forest trails, education initiatives, and the establishment and functioning of forest recreation facilities. Conversely, the study highlights areas where public satisfaction remained relatively low, notably in matters concerning the use and conversion of mountainous regions, forest disaster prevention, and international forest cooperation. Additionally, the respondents emphasized the need for heightened attention to forest management, the development of forest roads, and increased efforts in overseas afforestation compared to current initiatives.
Floods are becoming more severe and frequent due to global warming-induced climate change. Water disasters are rising in Korea due to severe rainfall and wet seasons. This makes preventive climate change measures and efficient water catastrophe responses crucial, and synthetic aperture radar satellite imagery can help. This research created 1,423 water body learning datasets for individual water body regions along the Han and Nakdong waterways to reflect domestic water body properties discovered by Sentinel-1 satellite radar imagery. We created a document with exact data annotation criteria for many situations. After the dataset was processed, U-Net, a deep learning model, analyzed water body detection results. The results from applying the learned model to water body locations not involved in the learning process were studied to validate soil water body monitoring on a national scale. The analysis showed that the created water body area detected water bodies accurately (F1-Score: 0.987, Intersection over Union [IoU]: 0.955). Other domestic water body regions not used for training and evaluation showed similar accuracy (F1-Score: 0.941, IoU: 0.89). Both outcomes showed that the computer accurately spotted water bodies in most areas, however tiny streams and gloomy areas had problems. This work should improve water resource change and disaster damage surveillance. Future studies will likely include more water body attribute datasets. Such databases could help manage and monitor water bodies nationwide and shed light on misclassified regions.
Recently, along with the improvement of high-speed rail and road design speed, the proportion of tunnel construction work is increasing proportionally. In particular, the construction of long tunnels is rapidly increasing due to the mountainous terrain of our country. In this way, due to the trend of tunnels becoming longer, it is difficult to design and construct tunnels by avoiding fault zones. In the case of tunnel construction in mountainous areas, ground investigation is often difficult even during design due to the topographical conditions, making precise ground investigation difficult, and as a result, the upper part of the tunnel is damaged during tunnel construction. When fault zones, which are vulnerable to weathering, exist, the stability of the tunnel during excavation is directly affected by the fault zone distribution, strength characteristics, and groundwater distribution range. In particular, when a fault zone is distributed in the upper part of a tunnel, damage such as tunnel collapse and excessive displacement may occur, and in order to prevent this in advance, countermeasures must be established through analysis of similar cases. Therefore, in this study, when a large-scale fault zone exists in the upper part of a tunnel, the relationship and characteristics of damage to the tunnel structure were analyzed.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.3
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pp.151-171
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2023
This study analyzed farmer's responses to the pilot project in advance of the nationwide expansion of the farm-customized early warning service for weather risk management by conducting a survey among all farmers who received text messages of this service. We analyzed not only the satisfaction of farmers with the early warning service, but also the effectiveness of the service in preventing agrometeorological disasters through cross-tabulation analysis of survey results. More than 330 farmers participated in the survey, and more than 60% of the respondents said that they had prevented or mitigated crop disasters by using the early warning service. The cross-tabulation analysis showed that farmers who perceived the field-specific weather information of the early warning service to be more accurate than the weather forecast were statistically significantly more likely to prevent crop disasters than those who did not. According to our case study, farmers who grew open field fruit crops were particularly sensitive to weather information and confirmed that early warning services, along with disaster prevention facilities, were effective in preparing for freezing and frost injury that had been occurring frequently under the influence of climate change. This study is significant in that it is the first to systematically analyze the effectiveness of the farm-customized early warning service for weather risk management based on extensive surveys. It is expected to contribute to exploring ways to develop the service ahead of the nationwide expansion of the early warning service in the near future.
Nguyen, Van Giang;Nguyen, Van Linh;Jung, Sungho;An, Hyunuk;Lee, Giha
Journal of Korea Water Resources Association
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v.56
no.12
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pp.939-953
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2023
Shallow water equations (SWE) serve as fundamental equations governing the movement of the water. Traditional numerical approaches for solving these equations generally face various challenges, such as sensitivity to mesh generation, and numerical oscillation, or become more computationally unstable around shock and discontinuities regions. In this study, we present a novel approach that leverages the power of physics-informed neural networks (PINNs) to approximate the solution of the SWE. PINNs integrate physical law directly into the neural network architecture, enabling the accurate approximation of solutions to the SWE. We provide a comprehensive methodology for formulating the SWE within the PINNs framework, encompassing network architecture, training strategy, and data generation techniques. Through the results obtained from experiments, we found that PINNs could be an accurate output solution of SWE when its results were compared with the analytical method. In addition, PINNs also present better performance over the Artificial Neural Network. This study highlights the transformative potential of PINNs in revolutionizing water resources research, offering a new paradigm for accurate and efficient solutions to the SVE.
The conservation and restoration of wetlands are essential tasks for the sustainable development of human society and the environment, providing vital benefits such as biodiversity maintenance, natural disaster mitigation, and climate change alleviation. This study aims to analyze the strategic interactions and interests among various stakeholders using game theory and to provide significant grounds for policy decisions related to wetland restoration and development. In this study, hypothetical scenarios were set up for three types of cities: large, medium, and small. Stakeholders such as governments, development companies, environmental groups, and local residents were identified. Strategic options for each stakeholder were developed, and a payoff matrix was established through discussions among wetland ecology experts. Subsequently, non-cooperative game theory was applied to analyze Nash equilibria and Pareto efficiency. In large cities, strategies of 'Wetland Conservation' and 'Eco-Friendly Development' were found beneficial for all stakeholders. In medium cities, various strategies were identified, while in small cities, 'Eco-Friendly Development' emerged as the optimal solution for all parties involved. The Pareto efficiency analysis revealed how the optimal solutions for wetland management could vary across different city types. The study highlighted the importance of wetland conservation, eco-friendly development, and wetland restoration projects for each city type. Accordingly, policymakers should establish regulations and incentives that harmonize environmental protection and urban development and consider programs that promote community participation. Understanding the roles and strategies of stakeholders and the advantages and disadvantages of each strategy is crucial for making more effective policy decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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