The objectives of this paper were to investigate home range, habitat selection, and threat factors of leopard cats (Prionailurus bengalensis) living in rural area of Korea. The results based on radio tracking of three leopard cats (two males and one female) can be summarized as follows. First, the average home range of leopard cats were $2.64{\pm}1.99km^2$ (Kernel 95) and $3.69{\pm}1.34km^2$ (MCP 100), and the average size of core areas was $0.64{\pm}0.47km^2$ (Kernel 50). The home range of a male leopard cat that radio-tracked in winter was the largest ($5.19km^2$, MCP 100). Second, the Johnson's habitat selection model based on the Jacobs index showed that leopard cats preferred meadows and paddy fields avoiding forest covers at the second level, whereas they preferred meadows adjacent to streams and avoided paddy fields at the third level. Finally, roadkill could be prime threat factor for the cat population. Therefore, habitats dominated by paddy fields, stream corridors with paved roads, and human settlements with insufficient forest patches could threaten the long-term viability of leopard cat populations. Thus the habitat managements for the leopard cat conservation should focus on the prevention of road-kill and the installation of wildlife passages in rural highways adjacent to stream corridors.
Korea, which has undergone a rapid urbanization, faces various problems such as the management of facilities, safety, environment and transportation. To solve civil complaints, local governments receive electronic complaints, but complaints are increasing. Therefore, this study conducted the spatial distribution pattern analysis and the trend analysis by presenting location data on spatial information through Geo-coding by collecting electronic civil petition data over the last 10 years targeting Jinju city. Using the ARIMA model, this study predicted the occurrence of complaints over the next two years (2016~2017) through a time series forecast analysis. As a result, the complaints related to illegal parking were the highest, the complaint related to noise was the second highest, and the complaints related to illegal garbage dumping was the third highest. In addition, the analysis of the spatial distribution pattern shows that the largest hot spot was formed in the central commercial district every year. As a result of the time series forecasting analysis for the crackdown of the illegal parking, complaints increased slightly. To compare the predicted value and the actual data showed a similar pattern. It is judged that this study will be utilized to establish effective countermeasures against civil complaints.
This study suggests the invigoration strategies of commercial and business functions for regeneration of old inner city as city center by examining Dangjin County which is a typical example of the local small-and-medium city where old inner city had declined as the city grew. I conducted a conjoint analysis in terms of important introduction functions and city regeneration directions for the invigoration. The results upon this are as follows. First, low-density of commercial and business places and the utilization of historical and cultural resources instead of the high-density mixed-use development should be considered. Second, It is important to promote regional specialized business and facilities rather than to attract new industry(high-tech industry) for activating local economy. Third, specific and practical countermeasures for resettlement of low-incomes and for maintenance of existing business zone should be established. Fourth, in terms of the maintenance and management, regulation on illegal commercial transactions, improvement of public spaces, and securement of user safety should be considered. Fifth, in terms of consolidation of functions, easier accessibility using public transportations, advertising and promotion of the city, and holding a number of events should be contemplated. Sixth, supporting for business activities and for establishing guides for design of old inner city should be needed. Seventh, public institutions should play a role as a bridge between local residences and experts for balanced regional development.
The explosion of a chemical tanker ship during cargo transshipment via double-banking at Ulsan Port, resulted in major damage including fires involving nearby ships. As a follow-up measure to prevent the recurrence of similar accidents, the 'Safety Management of Dangerous Goods in Port' was established, and the designation of a transshipment pier for dangerous goods is required given the risk of explosion and the impact on major facilities in the port. This study evaluated the Fire & Explosion Index of major transshipment cargoes in Ulsan Port to design a transshipment pier based on the Explosion Risk Assessment. Based on the results of Fire & Explosion Index evaluation of styrene monomer and benzene, severe explosion risk was confirmed, and the exposure radius was calculated. Based on the results of the exposure radius, the risk range for each major pier was calculated, and 12 terminals were proposed as transshipment pier candidates considering port facilities, surrounding dangerous facilities, and residential aspects. Since the results of the study suggest transshipment piers based on the risk radius alone, maritime traffic safety, pier and mooring facilities, safety facilities and accessibility for emergency response should be considered comprehensively to designate actual transshipment piers.
It is reported that particulate matter(PM) penetrates the lungs and blood vessels and causes various heart diseases and respiratory diseases such as lung cancer. The subway is a means of transportation used by an average of 10 million people a day, and although it is important to create a clean and comfortable environment, the level of particulate matter pollution is shown to be high. It is because the subways run through an underground tunnel and the particulate matter trapped in the tunnel moves to the underground station due to the train wind. The Ministry of Environment and the Seoul Metropolitan Government are making various efforts to reduce PM concentration by establishing measures to improve air quality at underground stations. The smart air quality management system is a system that manages air quality in advance by collecting air quality data, analyzing and predicting the PM concentration. The prediction model of the PM concentration is an important component of this system. Various studies on time series data prediction are being conducted, but in relation to the PM prediction in subway stations, it is limited to statistical or recurrent neural network-based deep learning model researches. Therefore, in this study, we propose four transformer-based models including spatiotemporal transformers. As a result of performing PM concentration prediction experiments in the waiting rooms of subway stations in Seoul, it was confirmed that the performance of the transformer-based models was superior to that of the existing ARIMA, LSTM, and Seq2Seq models. Among the transformer-based models, the performance of the spatiotemporal transformers was the best. The smart air quality management system operated through data-based prediction becomes more effective and energy efficient as the accuracy of PM prediction improves. The results of this study are expected to contribute to the efficient operation of the smart air quality management system.
Min Jeong Ban;Sangwook Shin;Dong Hoon Lee;Jeong-Gyu Kim;Hosik Lee;Young Kim;Jeong-Hun Park;ShunHwa Lee;Seon-Young Kim;Joo-Hyon Kang
Journal of Wetlands Research
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v.25
no.4
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pp.306-314
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2023
Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.5
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pp.37-46
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2009
This research will focus on the public agencies, designers, supervisors, building cooperation, and contractor who involved in urban development plan. By understanding the complexity and the priorities in urban development process, all problems of the urban development projects can be solved or improved. These priorities are specified using AHP (Analytic Hierarchy Process). A questionnaire survey is employed to identify the problems of urban development process and the methods of revitalizing urban in this research. Through the survey, 35 issues are drawn out. Factor analysis technique is applied to extract the underlying interrelationships possibly existing. Using latent root criterion and varimax rotation method, 9 factors are extracted(by using 34 issues after deleting 1 issue less than 0.4 of factor loading) These 9 factors named as PIF (Problem Improvement Factor) consist of integration estimation (PIF1), cooperation operation capability (PIF2), contractor corporation capability (PIF3), capital for infrastructure investment (PIF4), misunderstanding of effective land use (PIF5), financial capability (PIF6), obscure goal of project (PIF7), shortage of cooperation expertise (PIFS), administrative procedures (PIF9). PIF 6 is the most important factor and PIF 1 is the most widely effective factor to succeed urban land development projects. It is recognized that administrative office is most responsible for PIF1 cooperation is most responsible for PIF2, 7, 8 and 9; contractors is most responsible for PIF3 and PIF6; administrative agencies is most responsible for PIF4; cooperation and consultants are responsible for PIF5. From findings in this study, some suggestions are proposed for the revitalization methods of urban development projects through the land readjustment method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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