Park, Chan-Won;Sonn, Yeon-Kyu;Zhang, Yong-Seon;Hong, S.-Young;Hyun, Byung-Keun;Song, Kwan-Cheol;Ha, Sang-Keun;Moon, Young-Hee
Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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v.43
no.6
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pp.828-836
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2010
This study was conducted to evaluate soil erosion risk with a standard unit watershed in the upper Han river basin using the spatial soil erosion map according to the change of landuse. The study area is 14,577 $km^2$, which consists of 10 subbasins, 107 standard unit watersheds. Total annual soil loss and soil loss per area estimated were $895{\times}10^4\;Mg\;yr^{-1}$ and 6.1 Mg $ha^{-1}\;yr^{-1}$, respectively. A result of analysis with a subbasin as a unit showed that annual soil losses and soil loss per area in Namhan river basins was more than in Bukhan river ones. Predicted annual soil loss according to the landuse ranked as Forest & Grassland > Upland ${\gg}$ Urban & Fallow area > Paddy field > Orchard. Upland area covered 6.2% of the study area, but the contribution of total annul soil loss was 40.6% and that of Forest & Grassland was 44.2%. As a evaluation of soil erosion risk using the spatial soil erosion map, we could precisely conformed the potential hazardous region of soil erosion in each unit watersheds. The ratio of regions, graded as higher "Moderate" for annual soil loss, were respectively 8.7%, 7.9% and 7.8% in 1001, 1002 and 1003 subbasins in Namhan river basin. Most landuse of these area was upland, and these area is necessary to establish soil conservation practices to reduce soil erosion based on the field observation.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.12
no.3
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pp.13-24
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2019
The concept of shape similarity has been applied to verify the accuracy of the SIND model, the real-time prediction model for disaster risk. However, the CRITIC method, one of the most widely used in geometric methodology, is definitely limited to apply to complex shape such as hazard map for coastal disaster. Therefore, we suggested the modified CRITIC method of which we added the shape factors such as RCCI and TF to consider complicated shapes. The matching pairs were manually divided into exact-matching pairs and mis-matching pairs to evaluate the applicability of the new method for shape similarity into hazard maps for storm surges. And the shape similarity of each matching pair was calculated by changing the weights of each shape factor and criteria. Newly proposed methodology and the calculated weights were applied to the objects of the existent hazard map and the results from SIND model. About 90% of exact-matching pairs had the shape similarity of 0.5 or higher, and about 70% of mis-matching pairs were it below 0.5. As future works, if we would calibrate narrowly and adjust carefully multi-objects corresponding to one object, it would be expected that the shape similarity of the exact-matching pairs will increase overall while it of the mis-matching pairs will decrease.
For the prevention of marine casualties, international bodies have mainly focused on strengthening ship's stability and design, maritime education and training, and improving maritime traffic environment. Statistics analysis on marine casualties showed that most of casualties occurred in coastal waters, especially by human elements. In order to review the conformity of existing prevention measures with the result of the statistics analysis, the IMO's SHELL model was applied to the established measures. As a result, ergonomic approaches were needed for the prevention of human errors in coastal waters, so that the priority should be given to the interface between ship's operator and navigational environment. For this study, Rasmussen's SRK pyramid, which showed decision making mechanism of human, and the US Coast Guard's investigation manual on marine casualties concerning the collapse of safe maritime transportation system were reviewed, and the merits and demerits within the risk assessment tools such as IWRAP, PAWSA, ES model, PARK model, and NURI model were also studied. Although the effectiveness of the existing risk assessment models was proved in ports and approaching channels, it is concluded that the need of new models for converting Korean seafarers' qualitative risk to quantitative risk was proposed so as to print hazard maps which make seafarers instinctively recognize comparative hazard levels of coastal waters.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.236-236
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2015
Flood is one of the major natural disasters affecting millions of people. Thailand also, frequently faces with this type of disaster. Especially, 2011 mega flood in Central Thailand, inundated highway severely attributed to the failure of national economic and risk to life. Lesson learned from such an extreme event caused flood monitoring and warning becomes one of the sound mitigations. The highway flood hazard mapping accomplished in this research is one of the strategies. This is due to highway flood is the potential risk to life and limb, and potential damage to property. Monitoring and warning therefore help reducing live and property losses. In this study, degree of highway flood hazard was assessed by weighting factors for each cause of the highway flood using Multi Criteria Analysis (MCA) based Analytic Hierarchy Process (AHP). These weighting factors are the essential information to classify the degree of highway flood hazard to enable pinpoint on flood monitoring and flood warning in hazard areas. The highway flood causes were then investigated. It was found that three major factors influence to the highway flood are namely the highway characteristics, the hydrological characteristics and the land topography characteristics. The weight of importance for each cause of the highway flood in the whole country was assessed by weighting 3 major factors influence to the highway flood. According to the result of MCA analysis, the highway, the hydrological and the land topography characteristics were respectively weighted as 35, 35 and 30 percent influence to the cause of highway flood. These weighting factors were further utilized to classify the degree of highway flood hazard. The Weight Linear Combination (WLC) method was used to compute the total score of all highways according to each factor. This score was later used to categorize highway flood as high, moderate and low degree of hazard levels. Highway flood hazard map accomplished in this research study is applicable to serve as the handy tool for highway flood warning. However, to complete the whole warning process, flood water level monitoring system for example the camera gauge should be installed in the hazard highway. This is expected to serve as a simple flood monitor as part of the warning system during such extreme or critical event.
The liquefaction phenomenon that occurred during the Pohang earthquake (ML=5.4) brought new awareness to the people about the risk of liquefaction caused by the earthquake. Liquefaction hazard maps with 2 km grid made in 2014 used more than 100,000 borehole data for the whole country, and regions without soil investigation data were produced using interpolation. In the mapping of macro liquefaction hazard for the whole country, the site amplification effect and the ground water level 0 m were considered. Recently, the Ministry of Public Administration and Security (2018) published a new site classification method and amplification coefficient of the common standard for seismic design. Therefore, it is necessary to rewrite the liquefaction hazard map reflecting the revised amplification coefficient. In this study, the results of site classification according to the average shear wave velocity in soils before and after revision were compared in the whole country. Also, liquefaction assessment results were compared in Gangseo-gu, Busan. At this time, two ground accelerations corresponding to the 500 and 1,000 years of return period and two ground water table, 5 m for the average condition and 0 m the extreme condition were applied. In the drawing of liquefaction hazard map, a 500 m grid was applied to secure a resolution higher than the previous 2 km grid. As a result, the ground conditions that were classified as SC and SD grounds based on the existing site classification standard were reclassified as S2, S3, and S4 through the revised site classification standard. Also, the result of the Liquefaction assessments with a return period of 500 years and 1,000 years resulted in a relatively overestimation of the LPI applied with the ground amplification factor before revision. And the results of this study have a great influence on the liquefaction assessment, which is the basis of the creation of the regional liquefaction hazard map using the amplification factor.
Mean annual soil loss was calculated and critical soil erosion areas were identified for the Congaree River Basin in South Carolina, USA using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model. In the RUSLE model, the mean annual soil loss (A) can be calculated by multiplying rainfall-runoff erosivity (R), soil erodibility (K), slope length and steepness (LS), crop-management (C), and support practice (P) factors. The critical soil erosion areas can be identified as the areas with soil loss amounts (A) greater than the soil loss tolerance (T) factor More than 10% of the total area was identified as a critical soil erosion area. Among seven subwatersheds within the Congaree River Basin, the urban areas of the Congaree Creek and the Gills Creek subwatersheds as well as the agricultural area of the Cedar Creek subwatershed appeared to be exposed to the risk of severe soil loss. As a prototype model for examining future effect of human and/or nature-induced changes on soil erosion, the RUSLE model customized for the area was embedded into ESRI ArcGIS ArcMap 9.0 using Visual Basic for Applications. Using the embedded model, users can modify C, LS, and P-factor values for each subwatershed by changing conditions such as land cover, canopy type, ground cover type, slope, type of agriculture, and agricultural practice types. The result mean annual soil loss and critical soil erosion areas can be compared to the ones with existing conditions and used for further soil loss management for the area.
Purpose of this study was to estimate of soil erosion, which is related with crop productivity and water quality in watershed, in Seonakdong river watershed using USLE. The data set for USLE estimation were derived from detailed digital map(K factor), satellite imagery(C and P factors) and DEM(LS factor). The R factor was calculated by AWS data from Kimhae agricultural technology center. The soil loss from arable land was equivalent of 31.5% of total soil loss in Seonakdong river watershed. The soil loss amount of paddy field and upland were 2.8% and 97.2% of arable land, respectively, even in the area where paddy field was occupied much largely as 76.3%. The reason of large amount of soil loss from upland was that 30.4% of upland was distributed at "severe" and "very severe" soil erosion grade in watershed. The distribution of soil erosion grade during cropping season(May-Sept.) was similar to the annual soil loss. Soil erosion of non-cropping season(Oct.-Apr.) was small due to a low R factor. But, soil erosion grade of near mountain footslope areas showed severe and very severe even in non-cropping season.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.28
no.1
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pp.59-65
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2010
The purpose of this study is to analyze the risk of the forest fire, considering the topography and the forest, for establishing disaster prevention measures of cultural heritage, Uireung, over in Cheonjang-mountain. To do that, we estimate the occurrence and spread of the forest fire over in Cheonjang-mountain through a forest fire probability model(logistic regression), using the space characteristic data($100m{\times}100m$). The factor, occurrence of the forest fire, are diameter class, southeast, southwest, south, coniferous, deciduous, and mixed forest. We assume the probability of the fire forest in each point as follow : [1+exp{-(-4.8081-(0.02453*diameter class)+(0.6608*southeast)+(0.507*southwest)+(0.7943*south)+(0.29498*coniferous forest)+(0.28897*deciduous forest)+(0.17788*mixed forest))}]$^{-1}$. To divide dangerous zone of the big forest fire, we make the basic materials for disaster prevention measures, through the map of coniferous forests, deciduous forests, and mixed forest. The damage of cultural heritage caused by a forest fire will be reduced through the effective preventive measures, by forecast a forest fire to using this study.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.277-280
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2010
The prevention of disasters is important to prepare in advance through analysis and an estimate. But for all the efforts of the government to stave off disasters, the damage out of a guerilla localized heavy rain caused the global warming, a landslide and inundation is growing. To prevent these damages, the basic data and system through systematic research and analysis should be set up. But it is true that collecting of the basic data and the system for preventing disasters are either constructing or insufficient so far. In this research, by using topography spatial data including LiDAR data including the aerial photo and digital maps, and etc. the factor of a disaster, the disaster risk element was extracted. Moreover, the disaster region about the disaster generation available region was evaluated in advance using the easy disaster analysis of current situation photo map which made with the grid analysis method and weighted value estimate technique.
Seo, Haingja;Kim, Eojin;Kim, Joo Hyeon;Lee, Joo Hee
Aerospace Engineering and Technology
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v.12
no.2
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pp.99-107
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2013
Local dust storm and lifting to dust frequently occurs in Mars. But it is known to lift dust is associated with atmospheric circulation, the cause of dust lifting is not find yet. The height of dust storm is more than the Himalayas, and the large size dust storm covers half of hemisphere or hemisphere. The kind of dust storm is risk factor to land and to carry out a mission. In this paper, we carry out analysis on the season and place of dust storm, and construct a map with the place of dust storm. We expect that the season and place of dust storm are able to be predicted with being based on the results. And this paper can be utilized as preliminary for selection of landing site and time of launching and landing.
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