The spatial mapping of risk is very useful data in planning for disaster preparedness. This research presents a methodology for making the landslide life risk map in the Boeun area which had considerable landslide damage following heavy rain in August, 1998. We have developed a three-stage procedure in spatial data analysis not only to estimate the probability of the occurrence of the natural hazardous events but also to evaluate the uncertainty of the estimators of that probability. The three-stage procedure consists of: (i)construction of a hazard prediction map of "future" hazardous events; (ii) validation of prediction results and estimation of the probability of occurrence for each predicted hazard level; and (iii) generation of risk maps with the introduction of human life factors representing assumed or established vulnerability levels by combining the prediction map in the first stage and the estimated probabilities in the second stage with human life data. The significance of the landslide susceptibility map was evaluated by computing a prediction rate curve. It is used that the Bayesian prediction model and the case study results (the landslide susceptibility map and prediction rate curve) can be prepared for prevention of future landslide life risk map. Data from the Bayesian model-based landslide susceptibility map and prediction ratio curves were used together with human rife data to draft future landslide life risk maps. Results reveal that individual pixels had low risks, but the total risk death toll was estimated at 3.14 people. In particular, the dangerous areas involving an estimated 1/100 people were shown to have the highest risk among all research-target areas. Three people were killed in this area when landslides occurred in 1998. Thus, this risk map can deliver factual damage situation prediction to policy decision-makers, and subsequently can be used as useful data in preventing disasters. In particular, drafting of maps on landslide risk in various steps will enable one to forecast the occurrence of disasters.
It is commonly believed that a gigantic earthquake (Tokai Earthquake) could occur in Shizuoka Prefecture in the near future. The Shizuoka Prefecture Government made the prediction report of Tokai Earthquake disaster damage. But this report does not pay attention to the ground conditions. The authors make a prediction map using GIS of Tokai Earthquake disaster damage in Asada-cho and Hirosawa Ni-chome in the central Hamamatsu City and revealed the location of dangerous houses and dangerous points in road networks in each town. These information could be useful when people try to find escape routes in an earthquake.
SEO, Kang-Hyeon;HWANG, Eui-Ho;BAECK, Seung-Hyub;LIM, So-Mang;CHAE, Hyo-Sok
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.20
no.3
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pp.52-66
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2017
This study aims at designing standard metadata that can be incorporated for advanced utilization of damage prediction maps, and thereby constructing the standard meta-information management prototype system on the basis of the proposed design. Based on the ISO/TC 211 19115 international standard, which is considered as the most widely used standard (as per the results of a domestic and foreign metadata standard survey), the designing process for the standard metadata was established and the metadata was categorized into nine classes. Additionally, based on the output of the standard metadata design process, a standard meta-information management prototype system, capable of checking and downloading meta-property information, was constructed using the JAVASCRIPT language. By incorporating the obtained results, it is possible to maintain the quality of the constructed damage prediction map by establishing a standardized damage prediction map database. Furthermore, disaster response can be actuated through the provision and management of data for effective operation of the proposed damage prediction system.
The damage of natural disasters has occurred on huge scale more frequently than before. The damage caused by the disasters are summarized and are analyzed, and are managed as a very general type of documentation, not showing the position of previous damage records and related information such as weather, facilities of CCTV, hospitals, and gas station on the maps. Therefore, it needs to provide map-based searching systems considering damaged area as well as search key-words. This paper focuses on the development of a search system based on the map to manage previous disaster records and related information each disaster using spatial databases. This system consists of three modules, which are databases to store disaster data, the SQL procedure-based search module to extract needed information from the constructed databases, and the map module to express the search results on the map. This paper will contribute to provide framework of a system development for managing the disaster information according to each year and disaster based on the maps and to be utilized as the basic framework in developing damage prediction and prevention systems for disasters in future.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2007.04a
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pp.371-374
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2007
For development of landslide risk assessment techniques using GIS(Geographic Information System), this study classifies the category of socioeconomic factors. The landslide quantitative risk assessment performs first prediction of flow trajectory and runout distance of debris flow over natural terrain. Based on those results, it can be analyzed the factors of socioeconomic which are directly related to the magnitude of risk due to landslide hazards. Those risk assessment results can deliver factual damage situation prediction to policy making for the landslide damage mitigation. Therefore, this study is based on feature classification of the digital map ver. 2.0 provided by the National Geographic Information Institute. The category of factors can be used as useful data in preventing landslide.
In this study, types of rock slope failure are analyzed by considering both joint characteristics investigated on previous landslide regions located at northern part of Mt. Jiri and geographic features of natural slopes deduced from GIS. The landslide prediction map was produced by superposing the frequency ratio layers for the six geographic features including elevation, slope aspect, slope angle, shaded relief, curvature and stream distance, and then the landslide risk map was deduced by combination of the prediction map and the damage map obtained by taking account of humanity factors such as roads and buildings in the study area. According to analysis on geographic features for previous landslide regions, the landslides occurred as following rate: 88% at 330~710 m in elevation, 77.7% at $90{\sim}270^{\circ}$ in slope aspect, 93.9% at $10{\sim}40^{\circ}$ in slope angle, 82.78% at grade3~7 in shaded relief, 86.28% at -5~+5 in curvature, and 82.92% within 400m in stream distance. Approximately 75% of the landslide regions belongs to the region of 'high' or 'very high' grade in the prediction map, and 13.27% of the study area is exposed to 'high risk' of landslide.
Kim, Byung-Sik;Hong, Jun-Bum;Choi, Kyu-Hyun;Yoon, Seok-Young
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1145-1149
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2006
The typhoon Rusa passed through the Korean peninsula from the west-southern part to the east-northern part in the summer season of 2002. The flash flood due to the Rusa was occurred over the Korean peninsula and especially the damage was concentrated in Kangnung, Yangyang, Kosung, and Jeongsun areas of Kangwon-Do. Since the latter half of the 1990s the flash flood has became one of the frequently occurred natural disasters in Korea. Flash floods are a significant threat to lives and properties. The government has prepared against the flood disaster with the structural and nonstructural measures such as dams, levees, and flood forecasting systems. However, since the flood forecasting system requires the rainfall observations as the input data of a rainfall-runoff model, it is not a realistic system for the flash flood which is occurred in the small basins with the short travel time of flood flow. Therefore, the flash flood forecasting system should be constructed for providing the realistic alternative plan for the flash flood. To do so, firstly, Flash Flood Monitoring and Prediction (FFMP) Model must be developed suitable to Korea terrain. In this paper, We develop the FFMP model which is based on GIS, Radar techniques and hydro-geomorphologic approaches. We call it the F2MAP model. F2MAP model has three main components (1) radar rainfall estimation module for the Quantitative Precipitation Forecasts (QPF), (2) GIS Module for the Digital terrain analysis, called TOPAZ(Topographic PArametiZation), (3) hydrological module for the estimation of threshold runoff and Flash Flood Guidance(FFG). For the performance test of the model developed in this paper, F2MAP model applied to the Kangwon-Do, Korea, where had a severe damage by the Typhoon Rusa in August, 2002. The result shown that F2MAP model is suitable for the monitoring and the prediction of flash flood.
To model the aeroelasticity in vortex-induced vibrations (VIV) of slender tubular towers, this paper presents an approach where the aerodynamic damping distribution along the height of the structure is calculated not only as a function of the normalized lateral oscillation but also considering the local incoming wind velocity ratio to the critical velocity (velocity ratio). The three-dimensionality of aerodynamic damping depending on the tower's displacement and the velocity ratio has been observed in recent studies. A contour map model of aerodynamic damping is generated based on the forced vibration tests. A sectional calculation procedure based on the spectral method is developed by defining the aerodynamic damping locally at each increment of height. The proposed contour map model of aerodynamic damping and the sectional calculation procedure are validated with full-scale measurement data sets of a rotorless wind turbine tower, where good agreement between the prediction and measured values is obtained. The prediction of cross-wind response of the wind turbine tower is performed over a range of wind speeds which allows the estimation of resulting fatigue damage. The proposed model gives more realistic prediction in comparison to the approach included in current standards.
This study was conducted to predict the distribution of rare·endemic plants (Sophora koreensis Nakai) in the border forests where wildfire damage occurred and to quantify the damage. For this purpose, we tried to derive more accurate results through forest area damage (NBR) according to the Burn severity of wildfires, damage by tree species type (Vegetation map), and MaxEnt model. For Burn severity analysis, satellite imagery (Landsat-8) was used to analyze Burn severity (ΔNBR2016-2015) and to derive the extent of damage. To prepare the Vegetation map, the land cover map prepared by the Ministry of Environment, the Vegetation map prepared by the Korea Forest Service, and the vegetation survey conducted by itself were conducted to prepare the clinical map before and after the forest fire. Lastly, for MaxEnt model analysis, the AUC value was derived by using the habitat coordinates of Sophora koreensis Nakai based on the related literature and self-report data. As a result of combining the Maxent model analysis data with the Burn severity data, it was confirmed that 45.9% of the 44,760 m2 of habitat (predicted) area of Sophora koreensis Nakai in the wildfire damaged area or 20,552 m2, was damaged.
The feature map used in the network for deep learning generally has larger data than the image and a higher compression rate than the image compression rate is required to transmit the feature map. This paper proposes a method for transmitting a pyramid feature map with high compression rate, which is used in a network with an FPN structure that has robustness to object size in deep learning-based image processing. In order to efficiently compress the pyramid feature map, this paper proposes a structure that predicts a pyramid feature map of a level that is not transmitted with pyramid feature map of some levels that transmitted through the proposed prediction network to efficiently compress the pyramid feature map and restores compression damage through the proposed reconstruction network. Suggested mAP, the performance of object detection for the COCO data set 2017 Train images of the proposed method, showed a performance improvement of 31.25% in BD-rate compared to the result of compressing the feature map through VTM12.0 in the rate-precision graph, and compared to the method of performing compression through PCA and DeepCABAC, the BD-rate improved by 57.79%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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