• Title/Summary/Keyword: 위험지역 예측

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Impact of Climate Change on Fungicide Spraying for Anthracnose on Hot Pepper in Korea During 2011-2100 (한국의 2011-2100년 기후변화가 고추 탄저병 살균제 살포에 미치는 영향)

  • Shin, Jeong-Wook;Yun, Sung-Chul
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.13 no.1
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    • pp.10-19
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    • 2011
  • In order to predict the risk of anthracnose on hot pepper in the future, the projected climate data from SRES A1B scenario in South Korea were used with the modified anthracnose model to calculate Infection Risk (IR), which was to estimate the number of fungicide sprays. Based on daily temperature and precipitation, the anthracnose model resulted in an empirical relationship that IR = (Daily temperature - $16^{\circ}C$) ${\times}$ 0.07 + (Daily precipitation ${\times}$ 0.11). For 135 locations in South Korea, the total number of fungicide sprays needed from 2011 to 2100 was 12,150, indicating a complicated change with an overall increase in anthracnose development in all locations until 2100. In particular, radical changes in anthracnose development were predicted at Yeongdeok, Yeongyang, and Uiseong, whereas gradual changes were predicted at Heongsung, Hamyang and Taean. The eastern counties of Gyeongbuk Province, which ar the major plantation area in these days, would be the place with the highest disease pressure in the future. In addition, the years of 2058, 61, 78 and 2096 will be most severe, requiring 8-11 times of fungicide spraying. The GIS maps show that the mountain areas of Jeonbuk and Chungbuk Province would have the least disease pressure of anthracnose in the future.

A Study on the Real-Time Risk Analysis of Heavy-Snow according to the Characteristics of Traffic and Area (교통과 지역의 특성에 따른 대설의 실시간 피해 위험도 분석 연구)

  • KwangRim, Ha;YongCheol, Jung;JinYoung, Yoo;JunHee, Lee
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.6
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    • pp.77-93
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    • 2022
  • In this study, we present an algorithm that analyzes the risk by reflecting regional characteristics for factors affected by direct and indirect damage from heavy-snow. Factors affected by heavy-snow damage by 29 regions are selected as influencing variables, and the concept of sensitivity is derived through the relationship with the amount of damage. A snow damage risk prediction model was developed using a machine learning (XGBoost) algorithm by setting weather conditions (snow cover, humidity, temperature) and sensitivity as independent variables, and setting the risk derived according to changes in the independent variables as dependent variables.

Crime Incident Prediction Model based on Bayesian Probability (베이지안 확률 기반 범죄위험지역 예측 모델 개발)

  • HEO, Sun-Young;KIM, Ju-Young;MOON, Tae-Heon
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.20 no.4
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    • pp.89-101
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    • 2017
  • Crime occurs differently based on not only place locations and building uses but also the characteristics of the people who use the place and the spatial structures of the buildings and locations. Therefore, if spatial big data, which contain spatial and regional properties, can be utilized, proper crime prevention measures can be enacted. Recently, with the advent of big data and the revolutionary intelligent information era, predictive policing has emerged as a new paradigm for police activities. Based on 7420 actual crime incidents occurring over three years in a typical provincial city, "J city," this study identified the areas in which crimes occurred and predicted risky areas. Spatial regression analysis was performed using spatial big data about only physical and environmental variables. Based on the results, using the street width, average number of building floors, building coverage ratio, the type of use of the first floor (Type II neighborhood living facility, commercial facility, pleasure use, or residential use), this study established a Crime Incident Prediction Model (CIPM) based on Bayesian probability theory. As a result, it was found that the model was suitable for crime prediction because the overlap analysis with the actual crime areas and the receiver operating characteristic curve (Roc curve), which evaluated the accuracy of the model, showed an area under the curve (AUC) value of 0.8. It was also found that a block where the commercial and entertainment facilities were concentrated, a block where the number of building floors is high, and a block where the commercial, entertainment, residential facilities are mixed are high-risk areas. This study provides a meaningful step forward to the development of a crime prediction model, unlike previous studies that explored the spatial distribution of crime and the factors influencing crime occurrence.

An Automated Flood Risk Mapping Algorithm using GIS-based Techniques considering Characteristics of Jeju streams (제주하천 특성 고려 GIS 기반 홍수범람위험도 자동화 알로리즘)

  • Kim, Dongsu;Kim, Taeeun;Son, Geunsoo;You, Hojun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.634-634
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    • 2015
  • 최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.

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Analysis of Risk factors & Morphological Ultrasound Image for Gallbladder Polyp in Adults Living in Busan and Gyeongnam Provinces (부산·경남 지역 성인의 담낭용종 위험인자 및 초음파 영상의 형태학적 분석)

  • An, Hyeon;Hwang, Chul-Hwan;Ko, Sung-Jin;Kim, Chang-Soo
    • Journal of radiological science and technology
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    • v.39 no.3
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    • pp.353-359
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    • 2016
  • This study were to evaluate risk factors of GB polpy in Busan and Gyeongnam area. This study was performed with patients by abdominal ultrasonography among the patients who came to the P hospital from January to May 2016. Among them, risk factors were analyzed on 399 people at the same time when abdominal ultrasonography and hematological test. The statistical analysis of risk factors related to the GB ployp was performed by independent t-test and chi-square test. In consider of difference verification result for calculations odds ratio about independent variables, multiple logistic regression analysis to conduct verify adequacy by calculating forecasting model from variable. As a result, GB polyp risk factors have relevance to male, HBsAg positive, triglyceride. GB polyp risk factors confirmed to male, HBsAg positive, triglyceride were calculated forecasting model and forecasting probability value. Forecasting probability sensitivity 61.0%, specificity 76.8%, ROC area under curve 0.735 showed, it confirmed validity of forecasting model. When analyzing the GB polyps morphologically, among the GB polyp types observed from abdominal ultrasonography, the hyperechoic and homogeneous pattern with neck was the largest as shown from 27.5% and two GB polyps were shown most from 38%, sizes were shown most by maximum diameter, 5 to 10mm from 53%. As a disease accompany with GB polyp showed mild fatty liver(23%), diffuse hepatopathy(21%).

Prediction of Forest Fire Danger Rating over the Korean Peninsula with the Digital Forecast Data and Daily Weather Index (DWI) Model (디지털예보자료와 Daily Weather Index (DWI) 모델을 적용한 한반도의 산불발생위험 예측)

  • Won, Myoung-Soo;Lee, Myung-Bo;Lee, Woo-Kyun;Yoon, Suk-Hee
    • Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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    • v.14 no.1
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    • pp.1-10
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    • 2012
  • Digital Forecast of the Korea Meteorological Administration (KMA) represents 5 km gridded weather forecast over the Korean Peninsula and the surrounding oceanic regions in Korean territory. Digital Forecast provides 12 weather forecast elements such as three-hour interval temperature, sky condition, wind direction, wind speed, relative humidity, wave height, probability of precipitation, 12 hour accumulated rain and snow, as well as daily minimum and maximum temperatures. These forecast elements are updated every three-hour for the next 48 hours regularly. The objective of this study was to construct Forest Fire Danger Rating Systems on the Korean Peninsula (FFDRS_KORP) based on the daily weather index (DWI) and to improve the accuracy using the digital forecast data. We produced the thematic maps of temperature, humidity, and wind speed over the Korean Peninsula to analyze DWI. To calculate DWI of the Korean Peninsula it was applied forest fire occurrence probability model by logistic regression analysis, i.e. $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$. The result of verification test among the real-time observatory data, digital forecast and RDAPS data showed that predicting values of the digital forecast advanced more than those of RDAPS data. The results of the comparison with the average forest fire danger rating index (sampled at 233 administrative districts) and those with the digital weather showed higher relative accuracy than those with the RDAPS data. The coefficient of determination of forest fire danger rating was shown as $R^2$=0.854. There was a difference of 0.5 between the national mean fire danger rating index (70) with the application of the real-time observatory data and that with the digital forecast (70.5).

Validity of the Self-report Assessment Forecasting Elderly Driving Risk (SAFE-DR) Applicable to Community Health Convergence (지역사회 보건 융합에 활용 가능한 노인 운전자용 자가-보고식평가(SAFE-DR)의 타당도 연구)

  • Choi, Seong-Youl
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.9 no.6
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    • pp.175-182
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    • 2019
  • This study was conducted to test the assessment validity and examine the cut-off scores for driving risk as a part of the Self-report Assessment Forecasting Elderly Driving Risk (SAFE-DR) development project. The 132 senior drivers were categorized as either risky of 58 or safe of 74 drivers through the Drivers 65 Plus. Based on this initial assessment, we analyzed the risk prediction cut-offs. Furthermore, we tested the construct, content, and predictive validity. The cut-off score for the prediction of driving risk was found to be 74.5 points. The positive predictive value was 88.6%, and the negative predictive value was 86.3% about the cut-off score, signifying an excellent level of discrimination. Convergent validity, nomological validity, and content validity were found to be appropriate. Therefore, this study confirms that SAFE-DR is an appropriate assessment that can be used to screen dangerous elderly drivers.

Flood Risk Assessment of Seoul based on Watershed Characteristics (유역특성 기반의 서울시 침수위험성 분석)

  • Kim, Sung Eun;Kang, Won-Sam;Baek, Jong-Rak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.38-38
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    • 2022
  • 서울특별시(이하 서울시)는 기존 상습침수지역과 2010년, 2011년 집중호우로 발생한 침수피해를 바탕으로 34개의 침수취약지역을 선정하고, 이들 지역에 2011년 3월부터 2023년 12월까지 총사업비 1조 5,300억여 원을 투입하여 하수관거 정비, 펌프장 신설 및 증설, 저류조 신설 등 배수능력을 확충하는 사업을 진행해오고 있다. 하지만, 기후변화로 인해 집중형 배수시설의 설계용량을 초과하는 강우의 발생빈도가 증가하고, 극한홍수 발생위험과 기상예측 불확실성이 커짐에 따라, 배수시설의 용량을 증설하는 집중형 우수배제체계 중심의 침수관리만으로는 안전한 침수대응이 어렵게 되었다. 본 연구에서는 서울시 침수대응 다각화를 위해 유역의 자연적, 사회환경적 특성을 대표할 수 있는 52개 지표를 선정하고 서울시를 소규모 유역 단위인 163개의 배수분구로 구분하여 지표별 공간적 분포와 특성 분석을 통해 각 배수분구를 유형화하고, 유형특성에 따른 침수취약성과 잠재적 침수발생 위험성을 분석하여 침수위험성을 평가하였다. 유역의 특성을 대표하는 각종 지표의 서울시 내 공간적 분포를 분석한 결과, 지표별 공간적 분포 특성이 상이했으며, 지표별 최대/최소값의 차이가 수배에서 수백배까지 나타나는 것으로 분석되었다. 특히, 서울시 내외에 산포된 총 40개 기상청관측소의 2010년부터 2019년까지 시간강우자료를 이용하여 강우관련 지표들의 시공간적 분포를 분석한 결과, 연평균강우량, 여름철강우량, 일최대강우량 등에서 지역적으로 최대 수백 mm의 강우량 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 유역특성에 따른 서울시 침수위험성을 평가한 결과, 침수발생 및 피해에 불리한 유역의 공간적 취약성이 높은 배수분구로는 봉천1, 송파, 길동, 미아, 상계1 등의 순으로 나타났으며, 침수발생에 대한 잠재적 위험성이 높은 배수분구는 이문, 정릉, 제기1, 장안, 전농 등의 순으로 분석되었다. 침수발생에 대한 잠재적 위험성과 침수피해에 불리한 공간적 취약성이 모두 높아 침수위험성이 큰 배수분구는 상계1, 미아, 장위, 창동1, 동선, 수유2, 방학, 길동, 월계2 등의 순으로 나타났다.

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Classification of meteorological state and spatial correlation analysis of precipitation in Jeonbuk province (전라북도 강수량의 기상특성 분류 및 공간상관성 분석)

  • Lee, Jeong-Ju;Kwon, Hyun-Han;Hong, Min;Lee, Jong-Seok
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.404-404
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    • 2011
  • 최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.

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MARYBLYT Study for Potential Spread and Prediction of Future Infection Risk of Fire Blight on Blossom of Singo Pear in Korea (우리나라 신고배 화상병 꽃감염 확산 가능성 및 미래 감염위험 예측을 위한 MARYBLYT 연구)

  • Kim, Min-Sun;Yun, Sung-Chul
    • Research in Plant Disease
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    • v.24 no.3
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    • pp.182-192
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    • 2018
  • Since fire blight (Erwinia amylovora) firstly broke out at mid-Korea in 2015, it is necessary to investigate potential spread of the invasive pathogen. To speculate environmental factors of fireblight epidemic based on disease triangle, a fire blight predicting program, MARYBLYT, was run with the measured meteorological data in 2014-2017 and the projecting future data under RCP8.5 scenario for 2020-2100. After calculating blossom period of Singo pear from phenology, MARYBLYT was run for blossom blight during the blossom period. MARYBLYT warned "Infection" blossom blight in 2014-15 at Anseong and Cheonan as well as Pyungtak and Asan. In addition, it warned "Infection" in 2016-17 at Naju. More than 80% of Korean areas were covered "Infection" or "High", therefore Korea was suitable for fire blight recently. Blossom blight for 2020-2100 was predicted to be highly fluctuate depending on the year. For 80 years of the future, 20 years were serious with "Infection" covered more than 50% of areas in Korea, whereas 8 years were not serious covered less than 10%. By comparisons between 50% and 10% of the year, temperature and amount of precipitation were significantly different. The results of this study are informative for policy makers to manage the alien pathogen.