Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.10
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pp.2113-2120
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2012
The study of automatic monitoring and analysis of marine environment in Korea is not enough. Recently, the marine monitoring technology is actively being studied since the sea is a rich repository of natural resources that is taken notice in the world. In particular, the marine environment data should be collected continuously in order to understand and analyze the marine environment, however the marine environment monitoring is limited in many area yet. The prediction of marine disaster by automatic collecting marine environment data and analyzing the collected data can contribute to minimized the damages with respect to marine pollution of oil spill and fisheries damage by red tide blooms and marine environment upsets. In this paper, we proposed the marine environment monitoring and analysis system model. The proposed system automatically collects the marine environment information for monitoring the marine environment intelligently. Also it predicts the marine disaster by analyzing the collected ocean data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38C
no.3
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pp.263-270
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2013
Recently, the prediction and analysis technology of marine environment are actively being studied since the ocean resources in the world is taken notice. The prediction of marine disaster by automatic collecting marine environment data and analyzing the collected data can contribute to minimized the damages with respect to marine pollution of oil spill and fisheries damage by red tide blooms and marine environment upsets. However the studies of the marine environment monitoring and analysis system are limited in South Korea. In this paper, we study the marine disasters prediction system model to analyze collection marine information of out sea and near sea. This paper proposes the models for the marine disasters prediction system as communication system model, a marine environment data monitoring system model, prediction and analyzing system model, and situations propagation system model. The red tide prediction model and summarizing and analyzing model is proposed for prediction and analyzing system model.
An operational oceanographic system needs to be established for the preservation and management of marine environments and resources, and also to secure the safety and efficiency of marine operations in Korea. One of the major roles of operational oceanography is to deliver ocean science products which can meet the requirements of users such as marine industries, the general public, government agencies, and scientific research communities. Technical issues in relation to development of an effective operational oceanographic system in Korea are identified and discussed. Among others, cooperation among the agencies in ocean, meteorology, hydrology and environment, and also among those of neighboring countries is important for the development of an effective operational oceanographic system. The strategy for building a system that meets the demands of users, with consideration to potential problems, are explored.
In order to improve navigational safety of ships, an ocean wave prediction model of high precision within a short time, dealing with multi-directional random waves from the information of the sea surface winds encountered at the planned ship's course, was introduced for construction of ocean wave forecasting system on the ship. In this paper, we investigated a sea disaster occurred by a stormy weather in the past. We analyzed the sea surface wind first and then carried out ocean wave hindercasting simulations according to the routes the sunken vessel. From the result of this study, we concluded that the sea disaster was caused by rapidly developed iou pressure system Okhotsk Sea and the predicted values by the third generation wave prediction model(WAM) was agreed well with the observed significant wave height, wave period, and directional wave spectrum. It gives a good applicability for construction of a practical on-board calculation system.
In coastal morphological modelling, there are a number of input factors: wave height, water depth, sand particle size, bed friction coefficients, coastal structures and so forth. Measurements or estimates of these input data may include uncertainties due to errors by the measurement or hind-casting methods. Therefore, it is necessary to consider the uncertainty of each input data and the range of the uncertainty during the evaluation of numerical results. In this study, three uncertainty factors are considered with regard to the prediction of coastal erosion in Ilsan beach located in Ilsan-dong, Ulsan metropolitan city. Those are wave diffraction effect of XBeach model, wave input scenario and the specification of the coastal structure. For this purpose, the values of mean wave direction, significant wave height and the height of the submerged breakwater were adjusted respectively and the followed numerical results of morphological changes are analyzed. There were erosion dominant patterns as the wave direction is perpendicular to Ilsan beach, the higher significant wave height, and the lower height of the submerged breakwater. Furthermore, the rate of uncertainty impacts among mean wave direction, significant wave height and the height of the submerged breakwater are compared. In the study area, the uncertainty influence by the wave input scenario was the largest, followed by the height of the submerged breakwater and the mean wave direction.
When oil spills occur in the ocean because of a ship collision or grounding, the oil in the sea will spread to the coastline. To effectively and promptly prevent such an oil spread, the prediction of the direction and speed of the spreading oil must be made. By applying the coastal wave diffusion theory with a consideration of the effects of wind and current, the oil spreading direction and speed can be predicted promptly so that the National Disaster Prevention System can effectively and promptly take countermeasures against the attack and contamination of the coastline by such oil bands.
An approach based on the combined use of a 2D shallow water model and analytical 1D long wave run-up theory is proposed which facilitates the forecasting of tsunami run-up heights in a more rapid way, compared with the statistical or empirical run-up ratio method or resorting to complicated coastal inundation models. Its application is advantageous for long-term tsunami predictions based on the modeling of many prognostic tsunami scenarios. The modeling of the Chilean tsunami on February 27, 2010 has been performed, and the estimations of run-up heights are found to be in good agreement with available observations.
Red tide(harmful algae) in the Korean Coastal Waters has a given a great damage to the fishery every year. However, the aim of our study understands the influence of meteorological factors (air and water temperature, precipitation, sunshine, solar radiation, winds) relating to the mechanism of red tide occurrence and monitors red tide by satellite remote sensing, and analyzes the potential area for red tide occurrence by GIS. The meteorological factors have directly influenced on red tide formation. Thus, We want to predict and apply to red tide formation from statistical analyses on the relationships between red tide formation and meteorological factors. In future, it should be realized the near real time monitoring for red tide by the development of remote sensing technique and the construction of integrated model by the red tide information management system (the data base of red tide - meteorological informations). Finally our purpose is support to the prediction information for the possible red tide occurrence by coastal meteorological information and contribute to reduce the red tide disaster by the prediction technique for red tide.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.24
no.5
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pp.519-526
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2018
In this study, an algorithm to predict evacuation routes in support of shipboard lifesaving activities is presented. As the first step of algorithm development, the feasibility and necessity of an evacuation route prediction algorithm are shown numerically. The proposed algorithm can be explained in brief as follows. This system continuously obtains and analyzes passenger movement data from the ship's monitoring system during non-disaster conditions. In case of a disaster, evacuation route prediction information is derived using the previously acquired data and a prediction tool, with the results provided to rescuers to minimize casualties. In this study, evacuation-related data obtained through fire evacuation trials was filtered and analyzed using a statistical method. In a simulation using the conventional evacuation prediction tool, it was found that reliable prediction results were obtained only in the SN1 trial because of the conceptual and structural nature of the tool itself. In order to verify the validity of the algorithm proposed in this study, an industrial engineering tool was adapted for evacuation characteristics prediction. When the proposed algorithm was implemented, the predicted values for average evacuation time and route were very similar to the measured values with error ranges of 0.6-6.9 % and 0.6-3.6 %, respectively. In the future, development of a high-performance evacuation route prediction algorithm is planned based on shipboard data monitoring and analysis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.4
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pp.69-75
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2019
The frequency of natural disasters and the scale of damage are increasing due to the abnormal weather phenomenon that occurs worldwide. Especially, damage caused by natural disasters in coastal areas around the world such as Earthquake in Japan, Hurricane Katrina in the United States, and Typhoon Maemi in Korea are huge. If we can predict the damage scale in response to disasters, we can respond quickly and reduce damage. In this study, we developed damage prediction functions for Wind waves caused by sea breezes and waves during various natural disasters. The disaster report (1991 ~ 2017) has collected the history of storm and typhoon damage in coastal areas in Korea, and the amount of damage has been converted as of 2017 to reflect inflation. In addition, data on marine weather factors were collected in the event of storm and typhoon damage. Regression analysis was performed through collected data, Finally, predictive function of the sea turbulent damage by the sea area in 74 regions of the country were developed. It is deemed that preliminary damage prediction can be possible through the wind damage prediction function developed and is expected to be utilized to improve laws and systems related to disaster statistics.
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