Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.10
no.2
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pp.119-126
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2016
This study aimed to analyze the effects of psychological-social factors, economic factors and Health-related factors of industrially injured workers on life satisfaction. For this study, the data of the 2014 1st Korea Panel Study of work's compensation Insurance. From all the subjects study, 2000 industrially injured workers who were fit for the study purpose were chosen and analysis were implemented. Self efficacy, self esteem, old age preparations of psychological-social factors influenced on life satisfaction. Economic activity, socioeconomic status of economic factors influenced on life satisfaction. Subjective health status, with the help of others of Health-related factors influenced on life satisfaction. The model explained 34% of the valuables.
Kim, Wan-Seok;Kim, Young-Hun;Kim, Jaehyuck;Oh, Hun
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.4
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pp.603-610
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2018
The development of industry and the increase in the use of fossil fuels have accelerated the process of global warming and climate change, resulting in more frequent and intense natural disasters than ever before. Since electricity facilities are often installed outdoors, they are heavily influenced by natural disasters and the number of related accidents is increasing. In this paper, we analyzed the statistical status of domestic electrical fires, electric shock accidents, and electrical equipment accidents and hence analyzed the risk associated with climate change. Through the analysis of the electrical accidental data in connection with the various regional (metropolitan) climatic conditions (temperature, humidity), the risk rating and charts for each region and each equipment were produced. Based on this analysis, a basic electric risk prediction model is presented and a method of displaying an electric hazard prediction map for each region and each type of electric facilities through a website or smart phone app was developed using the proposed analysis data. In addition, efforts should be made to increase the durability of the electrical equipment and improve the resistance standards to prevent future disasters.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.6
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pp.821-830
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2023
This research aims to identify risk factors for fall accidents at small and medium-sized construction sites through a comprehensive regression analysis. Initially, the study involved collecting a decade's worth of fall accident data from these sites. A t-test confirmed a significant variation in the treatment duration following fall accidents between two distinct groups: small and medium-sized versus large construction sites. Subsequently, a regression analysis was conducted to establish a model highlighting the risk factors associated with safety accidents. The factors influencing fall accidents were determined to be, in descending order of impact, the time of the accident, the day of the accident, and the occupational classification. The findings from this study are expected to serve as foundational data for enhancing policies and conducting statistical analyses tailored to construction site sizes. They also provide crucial information for future research on risk quantification at small and medium-sized construction sites.
Recently, the number of disasters has been seriously increasing. The total damages by the natural or man-made disasters during the past years resulted in tremendous fatalities and recovery costs. It is necessary to have efficient emergency evacuation management which is concerned with identifying evacuation route, and the estimation of evacuation and clearance times. An emergency evacuation model is important in identifying critical locations, and developing various evacuation strategies. In that existing evacuation models have focused on route analysis for indoor evacuation, there are only a few models for areawide emergency evacuation analysis. Therefore, we developed a mesoscopic model by using Cube Avenue and performed evacuation simulation, targeting road network in City of Fargo, North Dakota. Consequently, a mesoscopic model developed in this study is used to carry out dynamic analysis using network and input variable of existing travel demand model. The results of this study show that the model is an appropriate tool for areawide emergency evacuation analysis to save time and cost. Henceforth, the results of this study can be applied to develop a disaster evacuation model which can be used for a variety of disaster simulation and evaluation based on scenarios in the local metropolitan area.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.15
no.2
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pp.43-51
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2011
Probabilistic seismic hazard analysis (PSHA), which can effectively apply inevitable uncertainties in seismic data, considers a number of seismotectonic models and attenuation equations. The calculated hazard by PSHA is generally a value dependent on peak ground acceleration (PGA) and expresses the value as an annual exceedance probability. To represent the uncertainty range of a hazard which has occurred using various seismic data, a hazard curve figure shows both a mean curve and percentile curves (15, 50, and 85). The percentile performs an important role in that it indicates the uncertainty range of the calculated hazard, could be calculated using various methods by the relation of the weight and hazard. This study using the weight accumulation method, the weighted hazard method, the maximum likelihood method, and the moment method, has calculated the percentile of the computed hazard by PSHA on the Shinuljin 1, 2 site. The calculated percentile using the weight accumulation method, the weighted hazard method, and the maximum likelihood method, have similar trends and represent the range of all computed hazards by PSHA. The calculated percentile using the moment method effectively showed the range of hazards at the source which includes a site. This study suggests the moment method as effective percentile calculation method considering the almost same mean hazard for the seismotectonic model and a source which includes a site.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.55-55
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2019
메콩강 유역에서 가장 하류에 위치하고 있는 메콩 삼각주는 상류에 일어나는 많은 활동으로 인하여 높은 수준의 취약성을 지니고 있다. 기후 변화와 미래개발의 맥락에서 재해 위험을 평가하는 것은 기후현상/극한날씨, 취약성, 노출, 현재 위험 관리 및 적응을 충분히 고려할 필요가 있다. 홍수, 가뭄, 염수침입은 IQQQM과 IS 모델을 사용하여 분석하였다. 베트남 정부가 승인한 최신 기후변화 시나리오는 이 지역의 향후 토지이용, 물이용 및 상류에서의 수력발전 계획과 함께 모델링에 사용되었다. 홍수, 가뭄 및 염수치입 정도를 시뮬레이션 결과에 기초하여 평가하였고, 최종적으로 GIS 도구를 사용한 위험도 분석을 실시하였다. 리스크 분석 결과 저위험구역의 2모작 및 3모작 논의 면적은 6,381 ha로 떨어지고 중위험지역과 고위험구역의 2모작과 양식장 면적은 각각 약 7만 ha와 9,000 ha로 늘어나는 것으로 나타났다. 가뭄과 염도에 대한 위험 분석은 기후 변화와 해수면 상승으로 인한 위험의 심각성이 증가하는 것을 나타낸다. 분석 결과 메콩 삼각주에서는 전반적으로 향후 기후변화와 상류발전에 따른 부정적 영향으로 홍수 및 가뭄재해의 위험이 증가할 것으로 나타났다. 홍수 및 가뭄에 대한 보다 능동적이고 협력적인 관리가 향후 재난에 대비하여 지역사회의 탄력성을 유지하기 위해 필요한 것으로 나타났다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.4
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pp.359-365
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2006
Recently generated natural disaster of rainfall is transformed into nationwide generate form from a specific region of generated form that damages are steadily growing. such natural disaster lead to much influence such as socioeconomic, financial, physical and casualties etc, therefore model collection can be a step required establishment of systematically management foundation and offer of systematic solved plan. this study proposed to analyze and arrange pattern of disaster and systems designed plan and establishment further scientific, prompt service of disaster. with GIS technique for decision-making offer the necessary preliminary data. also, each city have orthophoto and digital elevation model that analyze real topography and situation. with establish management system in order to carry out appropriate service of disaster management and establish realistic management system. system had established that OpenGL make three dimensional illustrate scale image data and digital elevation model therefore a module of section analysis developed way to illustrate and to analyze topography and longitudinal section in screen.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.292-292
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2022
가뭄은 사회기반시설, 인적 자본 등과 같은 자산에 직접적인 영향을 미치지 않으나 물을 중요한 투입재로 사용하는 농업부문에 피해가 집중된다. 가뭄 재해는 준비와 대응에 따라 피해에 큰 차이가 크기 때문에 다른 재해와는 달리 강도뿐만 아니라 지속기간을 고려해야 한다. 효과적인 가뭄 위험 관리를 위해서는 가뭄의 특징과 가뭄 준비 및 대응 수단에 따른 환경 및 경제적 영향을 평가할 수 있는 모형 구축과 다양한 농업자원을 동시적으로 연계 평가하여 지속가능성을 판단할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기후변화 등의 외부요인을 반영한 물-에너지-식량 (Water-Energy-Food, WEF) 넥서스 기반 농업 가뭄 평가 플랫폼 설계를 제안하고자 한다. 이를 위해 물-에너지-식량 넥서스 연계 해석 고도화 기술을 개발하고, 생물-물리학적 모델 및 경제학적 모델 연계형 기후-토양-물-에너지-식량 넥서스 (CS-WEF NEXUS) 플랫폼을 구축하여, 최종적으로 기후변화 및 농업부문 가뭄 준비 및 대응 수단의 영향 평가를 바탕으로 한 의사결정 지원 도구를 제시하는 것이 최종 목표이다. 본 연구에서 구축된 플랫폼은 넥서스 연계 해석을 통해 농업 가뭄 대응을 위한 식량 및 에너지 안보 정책에도 미칠 수 있는 영향을 분석할 수 있으며, 다양한 식량-물-에너지 정책들이 타 요소들에 미치는 영향을 쉽게 평가할 수 있다는 점에서 정책적 의사결정 지원 시스템으로서 활용도가 높을 것으로 예상한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.304-304
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2022
가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.119-119
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2019
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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