Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.13
no.1
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pp.43-66
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1985
Korea needs proper and rational public policies on conservation and use of forest land and other natural resources because of the accelerating expansion of national land developments in recent years. Unfortunately, there is no systematic planning system to support the needs. Generally, forest land use planning needs suitability analysis based on efficient land classification system. The goal of this study was to classify a forest land using multivariate satistical methods. A case study was carried out in winter of 1983 on a mountainous area higher than 100m above sea level located at Mt. Kwanak in Anyang -city, Kyung-gi-do (province). The study area was 19.80 km$^2$wide and was divided into 1, 383 Operational Taxonomic Units (OTU's) by a 120m$\times$120m grid. Fourteen descriptors were identified and quantified for each OTU from existing national land data : elevation, slope, aspect, terrain form, geologic material, surface soil permeability, topsoil type, depth of the solum, soil acidity, forest cover type, stand size class, stand age class, stand density class, and simple forest soil capability class. For this study, a FORTRAN IV program was written for input and output map data, and the computer statistics packages, SPSS and BMD, were used to perform the multivariate statistical analysis. Fourteen variables were analyzed to investigate the characteristics of their fire quench distribution and to estimate the correlation coefficients among them. Principal component analysis was executed to find the dimensions of forest land characteristics, and factor scores were used for proper samples of OTU throughout the study area. In order to develop the classes of forest land classification based on 102 surrogates, cluster and discriminant analyses of principal descriptor variable matrix were undertaken. Results obtained through a series of multivariate statistical analyses were as follows ; 1) Principal component analysis was proved to be a useful tool for data selection and identification of principal descriptor variables which represented the characteristics of forest land and facilitated the selection of samples.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.223-225
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2010
In order to minimize the casualties and damages from natural disasters, local terrain and weather phenomena need to be constantly monitored. Various weather monitoring systems are designed to collect and monitor the weather information for disaster prevention. Nowadays, wireless sensor networks have been widely used to transmit the weather information and collected by the base station at a regular interval. In this paper, disaster prevention monitoring system for efficient data transfer of weather information such as temperature, humidity and illumination are designed. Weather information is able to burst the data transmission based on storage of flash memory. Telosb sensor node are used in the research; programmed by nesC language used by TinyOS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.20-25
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2012
New Zealand suffers from regular floods, these being the most common source of insurance claims for damage from natural hazard events in the country. This paper describes the origin and distribution of the largest floods in New Zealand, and describes the systems used to monitor and predict floods. In New Zealand, broad-scale heavy rainfall (and flooding), is the result of warm moist air flowing out from the tropics into the mid-latitudes. There is no monsoon in New Zealand. The terrain has a substantial influence on the distribution of rainfall, with the largest annual totals occurring near the South Island's Southern Alps, the highest mountains in the country. The orographic effect here is extreme, with 3km of elevation gained over a 20km distance from the coast. Across New Zealand, short duration high intensity rainfall from thunderstorms also causes flooding in urban areas and small catchments. Forecasts of severe weather are provided by the New Zealand MetService, a Government owned company. MetService uses global weather models and a number of limited-area weather models to provide warnings and data streams of predicted rainfall to local Councils. Flood monitoring, prediction and warning are carried out by 16 local Councils. All Councils collect their own rainfall and river flow data, and a variety of prediction methods are utilized. These range from experienced staff making intuitive decisions based on previous effects of heavy rain, to hydrological models linked to outputs from MetService weather prediction models. No operational hydrological models are linked to weather radar in New Zealand. Councils provide warnings to Civil Defence Emergency Management, and also directly to farmers and other occupiers of flood prone areas. Warnings are distributed by email, text message and automated voice systems. A nation-wide hydrological model is also operated by NIWA, a Government-owned research institute. It is linked to a single high resolution weather model which runs on a super computer. The NIWA model does not provide public forecasts. The rivers with the greatest flood flows are shown, and these are ranked in terms of peak specific discharge. It can be seen that of the largest floods occur on the West Coast of the South Island, and the greatest flows per unit area are also found in this location.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.51
no.1
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pp.5-27
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2017
The goal of this study is to suggest various improvements and expanding strategies of the public library ecosystem. For this goal, researcher reviewed and analyzed the realistic landscapes and social recognitions about the public library ecosystem as local public goods, and discoursed the basic principles and structural terrain of public library ecosystem based on natural ecosystem. As a result, researcher proposed multifaceted alternatives (ensure library's identity and publicity applying Law of Karma, strengthen librarian's professionalism on the premise of overcoming the Minerva's syndrome, optimize the library service and collection management based on the Pareto principle, reduce reading room and differentiated program through resolution of Halo effect, eliminate usage bias by life cycle based on the Gauss distribution, acceptance of the digital paradigm and use-friendly spatialization that ruminates the Icarus paradox, incorporate small library into public library system through a clear understanding of the Gresham's law, and enforce communication and spread social and cultural value through the practice of the Pompeii paradox).
Tunnel collapse often occurs during deep underground tunneling (> 40 m depth) in South Korea. Natural cavities as well as water supply pipes, sewer pipes, electric power cables, artificial cavities created by subway construction are complexly distributed in the artificial ground in the shallow depths of the urban area. For deep tunnel excavation, it is necessary to understand the properties of the ground which is characterized by porous elements and various geological structures, and their influence on the stability of the ground. This study analyzed geological factors for risk assessment in deep excavation in South Korea based on domestic and overseas case study. As a result, a total of 7 categories and 38 factors were derived. Factors with high weights were fault and fault clay, differential stress, rock type, groundwater and mud inrush, uniaxial compressive strength, cross-sectional area of tunnel, overburden thickness, karst and valley terrain, fold, limestone alternation, fluctuation of groundwater table, tunnel depth, dyke, RQD, joint characteristics, anisotropy, rockburst and so forth.
S. Arivazhagan;K.A. Naseer;K.A. Mahmoud;N.K. Libeesh;K.V. Arun Kumar;K.ChV. Naga Kumar;M.I. Sayyed;Mohammed S. Alqahtani;E. El Shiekh;Mayeen Uddin Khandaker
Nuclear Engineering and Technology
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v.55
no.9
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pp.3268-3276
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2023
The practice of identifying the potential zones for mineral exploration in a speedy and low-cost method includes the use of satellite imagery analysis as a part of remote sensing techniques. It is challenging to explore the iron mineralization of a region through conventional methods which are a time-consuming process. The current study utilizes the Hyperion satellite imagery for mapping the iron mineralization and associated geological features in the Irikkur region, Kannur, Kerala. Along with the remote sensing results, the field study and laboratory-based analysis were conducted to retrieve the ground truth point and geochemical proportion to verify the iron ore mineralization. The MC simulation showed for shielding properties indicate an increase in the linear attenuation coefficient with raising the Fe2O3+SiO2 concentrations in the investigated rocks where it is varied at 0.662 MeV in the range 0.190 cm-1 - 0.222 cm-1 with rising the Fe2O3+SiO2 content from 57.86 wt% to 71.15 wt%. The analysis also revealed that when the γ-ray energy increased from 0.221 MeV to 2.506 MeV, sample 1 had the largest linear attenuation coefficient, ranging from 9.33 cm1 to 0.12 cm-1. Charnockite rocks were found to have exceptional shielding qualities, making them an excellent natural choice for radiation shielding applications.
Spatial patterns of soil temperature on sloping lands are related to the amount of solar irradiance at the surface. Since soil temperature is a critical determinant of many biological processes occurring in the soil, an accurate prediction of soil temperature distribution could be beneficial to agricultural and environmental management. However, at least two problems are identified in soil temperature prediction over natural sloped surfaces. One is the complexity of converting solar irradiances to corresponding soil temperatures, and the other, if the first problem could be solved, is the difficulty in handling large volumes of geo-spatial data. Recent developments in geographic information systems (GIS) provide the opportunity and tools to spatially organize and effectively manage data for modeling. In this paper, a simple model for conversion of solar irradiance to soil temperature is developed within a GIS environment. The irradiance-temperature conversion model is based on a geophysical variable consisting of daily short- and long-wave radiation components calculated for any slope. The short-wave component is scaled to accommodate a simplified surface energy balance expression. Linear regression equations are derived for 10 and 50 cm soil temperatures by using this variable as a single determinant and based on a long term observation data set from a horizontal location. Extendability of these equations to sloped surfaces is tested by comparing the calculated data with the monthly mean soil temperature data observed in Iowa and at 12 locations near the Tennessee - Kentucky border with various slope and aspect factors. Calculated soil temperature variations agreed well with the observed data. Finally, this method is applied to a simulation study of daily mean soil temperatures over sloped corn fields on a 30 m by 30 m resolution. The outputs reveal potential effects of topography including shading by neighboring terrain as well as the slope and aspect of the land itself on the soil temperature.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6D
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pp.1011-1017
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2006
It is so sensitive that the wetland ecosystem very weak in artificial interference and environment change. wetlands are a transitional zone between aquatic and terrestrial ecosystems. This natural property is important to people and life. It is necessary to preservation and protection of the wetland with a countermeasure. we really need to Environment-GIS (E-GIS) and digital map which is included correct position, attribute data and range of the wetland. In this study, we take priority of making a database of wetland management. Moreover, we standardize a digital map production of wetland in our research and we improve accuracy of control survey using GPS surveying. The main purpose of this study is to suggest a pre-estimated wetland that have not yet been discovered. by analysing terrain, geological feature, a geographical distribution of plants and animals using GIS.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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v.4
no.4
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pp.159-176
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2023
The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.
Large landslides occurred since 1990 on natural terrain, Korea were reviewed with the existing data to characterize them in terms of the condition of rainfall, geology and geometry. Ten landslide areas over the nationwide are selected for this study. Among them, five areas consist of granite basement, four areas of granite and metamorphic rocks and the remaining an area of gabbro. The basement lithology on which landslides most dominantly occurred is granite, on which 58% of landslides among the total 3,435 are taken place, the next dominant one is metamorphic rocks where 24% of landslides are occurred, and the remaining 18% are on the areas of volcanic and sedimentary rocks which are partly distributed in some areas. The landslide occurrences may depend on the rainfall intensities rather than durations. We applied the theories of Caine's threshold and Olivier's final response coefficient to the Korean cases. The rainfall conditions at the landslide areas were all satisfied enough with the landslide triggering conditions suggested by Caine and Olivier. The triggering mechanism and type of landslides may largely depend on the weathering and geomorphic characteristics of basement lithology. The granite areas are characterized by being relatively shallow but consistent weathering profiles and almost no outcrop, and therefore, shallow translational slides are dominant. Whereas metamorphic areas are characterized by consisting of steep slope, weathered outcrops on ridges and partly on flanks and irregular weathering profiles, and relatively large debris flows are dominant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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