Purpose: Increase in the size and number of underpasses rises occurrence of disasters such as fire and flooding inundation in underpasses. In the occurrence of disasters, the underpasses are more vulnerable to expose of crucial disasters than the general roads due to they are built underground. Therefore, The purpose of this paper is to derive system improvement items to prevent and control disasters in underpasses. Method: A hierarchical model of disaster impact factors and alternatives was developed based on prior researches and expert advices on disaster analyses and impact factors in the underpasses. The developed model was employed for surveys of pairwise comparison, and rankings of improvement were determined by applying the AHP method. Result: With a consistency of the surveys, results of relative weights of evaluation criteria(traffic accidents, fire, flooding inundation) and alternatives(law, system/planning, maintenance/human factor/environment) shows that improvement of laws and system related to the fire disaster is a top priority to prevent and control disaster of the underpasses. Conclusion: From experts' point of view, strengthening laws and systems related to disater prevention facilities such as water spray facilities, external(ground) exit in relation to fire in underpasses showed that it is an alternative to prevent disasters and minimize damage to underpasses.
Yoon Hu Shin;Sung Min Kim;Yong Keun Jee;Young-Mi Lee;Byung-Sik Kim
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.4
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pp.87-98
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2022
In recent years, frequent localized heavy rainfalls, which have a lot of rainfall in a short period of time, have been increasingly causing flooding damages. To prevent damage caused by localized heavy rainfalls, Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was developed using the Local ENsemble prediction System (LENS) provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and Machine Learning and Probability Matching (PM) techniques using Digital forecast data. HQPF is produced as information on the impact of heavy rainfall to prepare for flooding damage caused by localized heavy rainfalls, but there is a tendency to overestimate the low rainfall intensity. In this study, we improved HQPF by expanding the period of machine learning data, analyzing ensemble techniques, and changing the process of Probability Matching (PM) techniques to improve predictive accuracy and over-predictive propensity of HQPF. In order to evaluate the predictive performance of the improved HQPF, we performed the predictive performance verification on heavy rainfall cases caused by the Changma front from August 27, 2021 to September 3, 2021. We found that the improved HQPF showed a significantly improved prediction accuracy for rainfall below 10 mm, as well as the over-prediction tendency, such as predicting the likelihood of occurrence and rainfall area similar to observation.
Purpose: This study aimed to verify the impact of Habitat for Humanity Korea's disaster risk reduction intervention on the mental health and satisfaction with life among residents of southern Bangladesh who had constantly suffered from disaster stress due to perennial flooding. Method: The target group was 138 residents who were pre-surveyed in August 2020 and post-surveyed in November 2021. The interventions consisted of individual incremental housing, public facilities for evacuation, and disaster response training for capacity development. The data were analysed using paired sample t-tests for pre-post changes and one-way analysis of variance to identify differences between treatment groups. Result: The results showed significant improvements in residents' depression, anxiety, somatisation and satisfaction with life after the intervention, with significant differences in mental health levels between the intervention treatments. Specifically, relatively higher disaster mitigation effects were found for individual infrastructure improvements and employment facilities compared to disaster response drills. Conclusion: These results demonstrate the positive role of Habitat for Humanity Korea's disaster risk reduction interventions on the mental health recovery of disaster victims and suggest practical approaches that can be applied in disaster risk areas.
Lee, Kyoung Sang;Lee, Dae Eop;Try, Sophal;Lee, Gi Ha
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.370-370
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2017
최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인하여 홍수재해의 시 공간적 패턴은 보다 복잡해지고, 예측이 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 지형, 지질, 기상 등의 디지털 정보 및 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 하며, 강우-유출-범람해석 모델링을 통해 범람면적 및 침수깊이 등의 정보를 획득하게 된다. 하지만 일부지역, 특히 개발도상국에서는 이러한 계측 홍수 데이터가 부족하거나 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 DEM 등 지형자료만을 기반으로 한 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 이용하여 미계측 유역 (DB부재 또는 부족으로 강우-유출-범람해석 모델링이 불가능한 북한지역)의 홍수위험지역을 탐지하고, 적용성을 평가하고자 한다. 5개의 단일 지형학적 지수와 6개의 복합 지형학적 지수를 이용하여 Area Under the Curve (AUC)를 계산하고, Sensitivity (민감도)와 Specificity (특이도)가 가장 높은 지수를 선별하여 홍수위험지도를 작성하고, 실제 홍수범람 영상(2007년 북한 함경남도지역 용흥강 홍수)과 비교 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 선형이진분류법과 ROC분석 방법은 홍수범람해석을 위한 다양한 기초정보를 필요로 하지 않고, 지형정보만을 사용하기 때문에 관측 데이터가 없거나 부족한 지역에 대해서 우선적으로 홍수위험지역을 탐지하고, 선별하는데 유용할 것으로 판단된다.
Park, Kyoung-Won;Jung, Kwan-Su;Lee, Gwang-Man;Hwang, Eui-Ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.669-673
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2012
제방안전성 모니터링은 제방파괴로부터 국민의 생명과 재산을 보호하는데 필요한 정보를 얻을 수 있는 하나의 방법이 될 수 있다. 근래에 미국은 2005년 허리케인 카타리나에 의해 2,000여명의 인명손실을 경험하였고 2011년 3월 일본은 도후쿠지역의 초강력 지진에 의한 쓰나미로 인해 수만명의 인명과 후쿠시마 원자력 발전소의 침수로 지금까지 방사능 누출 차단작업을 벌이고 있다. 국내에서는 4대강 복원사업으로 주요 국가 하천 구간에서 홍수 및 체제 불안정에 의한 제방붕괴사고위험이 현격하게 줄어들었으나 제방의 안전성은 더욱 강조되고 있다. 즉 신설된 보 주변, 배수통문 신설구간 그리고 제방누수 예상지점 등에서는 아직 안전한 상태라고 확신할 수 없으며 지속적인 모니터링이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 광섬유를 이용하여 개발한 간극수압 및 온도 센서 등을 위험예상지점에 설치하고 정보시스템을 통하여 어떻게 관리 할 것인가에 대한 사전 검토를 계획하였다. 이를 위하여 제방에 센서를 설치하기 전에 주요 검토사항에 대하여 연구분석하였다. 주요 검토사항에는 설치하고자 하는 지점의 제방거동 메커니즘 예측, 왜 계측시스템을 설치하는지에 대한 목적에 대한 평가, 설치 지점의 제방의 토질공학적 문제점 파악, 모니터링 대상 매개변수 혹은 항목 선정, 조사대상 항목의 변화정도를 예측하여 거동 범위 확정, 적정 계측기기 설치 지점을 선청, 계측기기 선정, 자동화 혹은 실시간 정보시스템에 필요한 사항 결정, 관측에 영향을 미치는 인자들의 기록 계획, 정보의 타당성 확보를 위한 필요사항 정립, 비용의 결정, 장기 예측 계획, 정기 검 보정 및 관리 계획, 자료수집 및 관리계획, 자원의 공조 및 생애주기 비용 등을 포함하였다.
This study aims to compare the performance of each machine learning model for preparing a grid-based disaster risk map related to flooding in Jung-gu, Ulsan, for Typhoon Chaba which occurred in 2016. Dynamic data such as rainfall and river height, and static data such as building, population, and land cover data were used to conduct a risk analysis of flooding disasters. The data were constructed as 10 m-sized grid data based on the national point number, and a sample dataset was constructed using the risk value calculated for each grid as a dependent variable and the value of five influencing factors as an independent variable. The total number of sample datasets is 15,910, and the training, verification, and test datasets are randomly extracted at a 6:2:2 ratio to build a machine-learning model. Machine learning used random forest (RF), support vector machine (SVM), and k-nearest neighbor (KNN) techniques, and prediction accuracy by the model was found to be excellent in the order of SVM (91.05%), RF (83.08%), and KNN (76.52%). As a result of deriving the priority of influencing factors through the RF model, it was confirmed that rainfall and river water levels greatly influenced the risk.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.136-144
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2005
GIS analyzes various topographic feature in three dimensions using triangulated irregular network (TIN). This paper proposed a method that can analyze topographic features effectively in three dimensions. Method developed in this study can calculate earth-volume, the inundation volume, storage volume etc, effectively. We could reduce error than existing volume calculation methods in computing volume in addition to water level's change about each. Also, the develop method can improve accuracy in measuring the storage of reservoirs. Main result of this paper id to develop a efficient calculation method using contour and elevation data on digital map.
This research proposes strategies about providing detour route information and traffic management for flood disasters. Suggested strategies are based on prevention and preparation concepts including prediction, optimization, and simulation in order to minimize damage. Specifically, this study shows the possibility that average travel speed is increased by proper signal progression during downpours or heavy snowfalls. In addition, in order to protect the drivers and vehicles from dangerous situations, this study proposes a route guidance strategy based on variational inequalities such as flooding. However, other roads can have traffic congestion by the suggested strategies. Thus, this study also shows the possibility to solve traffic congestion of other roads in networks with emergency signal modes.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.4
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pp.127-133
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2010
In the ocean area surrounding the Korean Peninsula, the undersea earthquakes have occurred frequently during last decades. The eastern coast of the Korean Peninsula is very vulnerable to tsunami attacks which occur along the Western Coast of Japan. In special, the middle areas of the eastern coast of Korean Peninsula have been damaged due to the Central East Sea Tsunami occurred in 1983. Thus, tsunami hazard mitigation becomes an important issue at eastern coastal communities. The countermeasures against unexpected tsunami attacks are not sufficient because the government policy generally focused on not preventing but recovering. In this paper, a hazard map based on the field survey and tsunami evacuation simulation is developed to mitigate tsunami damage at Imwon port, which was severely damaged during the 1983 Central East Sea Tsunami.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.15
no.2
s.40
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pp.25-31
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2007
The recent frequent heavy rainfall has caused an increased in soil erosion and the soil drain which drained soil has caused decreased in channel radius and environmental problems by turbidity. In this study, the optimum size of the sediment basin was tested with soil erosion estimated from the Universal Soil Loss Equation (USLE) in the basin using by GIS data. The results show that the estimated soil erosion and the designed soil deposit are $72.1\;m^3$ and $85.0\;m^3$ respectively and the size of sediment basin is proper. In this study the water depth was calculated from the Hec-Ras model to test the stability of the bank and to prove submersion of the inside fields from stream overflow.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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