Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.13
no.4
s.34
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pp.27-32
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2005
DEM is needed for urban modeling, forecasting of floods and the analysis of slope and aspect. It has been generated using digital maps, aerial photos or satellite imageries. Recently, however, many studies on DEM generation from LiDAR data has been conducted because of its efficiency and accuracy. Filtering is said to be the process of making DEM by eliminating non-ground points from LiDAR data. In most researches, some input parameters such as the size of filter are required. The purpose of this investigation is to automatically obtain DEM by eliminating objects of various sizes without the knowledge of the objects' sizes. The experimental results show that most of objects on steep terrain are eliminated by the proposed method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.957-964
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2013
This research is on the methodology of flood risk assessment using flooding characteristic values. Necessity of design magnitude for flood control considering floods was judged by plotting peak flow with respect to frequency and duration, and flooding magnitude was defined with 6 flooding characteristic values which were proposed to be significant factors when assessing flooding magnitude. Precipitation data used in the assessment modeling were applied by combining all the possible precipitation events. After overlapping the simulated results with precipitation matrix by flooding characteristic values, contour map was drawn, and Flooding characteristic contour graph for possible rainfall events were suggested in respect of all possible precipitation. Flooding characteristic contour graph for possible rainfall events was confirmed that reducing of damage magnitude of each flood characteristic value was figured out easily. The flood risk assessment methods suggested in this study would be a good reference for urban drainage system design, which only focuses on pipe conduit.
Kim, Min Seok;Lee, Mi Ran;Choi, Woo Jung;Lee, Jong Kook
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.30
no.6_1
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pp.567-574
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2012
For the past few years, the video surveillance market has shown a rapid growth due to the increasing demand for Closed Circuit Television(CCTV) by the public sector and the private security industry. While the overall utilization of CCTV in the public and private sectors is expanding, its usage in the field of disaster management is less than sufficient. Therefore, the authors of this study, in an effort to revisit the role of CCTV in disaster situations, have carried out a case analysis in the vicinity of the Gangnam Station which has been designated as a natural disaster-prone area. First, the CCTV images around the target location are collected and the time and depth of inundation are measured through field surveys and image analyses. Next, a rainfall analysis was conducted using the Automatic Weather Station(AWS) data and the past inundation records. Lastly, the authors provide an estimate of rainfall for the areas around the station and suggest viable warning systems and countermeasures. The results from this study are expected to make positive contributions towards a significant reduction of the damages caused by the floods around the Gangnam Station.
We described the above-ground plant species composition and measured a range of soil physico-chemical properties and the composition and size of the soil seed bank in the remnant natural vegetations on the flood plains of the Han River within Seoul, South Korea. We used analysis of variance and multivariate analyses to analyse the data and S${\o}$rensen's similarity index to compare the composition of the vegetation and seed banks. The soils were circum-neutral and composed of mainly sand and silt fractions with a very limited clay component; a gradient based on sand/clay proportions was identified. The soil seed banks varied markedly between- and within-sites and had much greater species diversity than the above-ground vegetation. Two of the major dominants in the vegetation (Miscanthus saccariflorus and Phragmites australis) were found at very low densities in the seed bank. The site differences appeared to be correlated with the sand-clay gradient, suggesting that the soil properties differentially affected seed inputs into the soil, or that the processes than controlled sediment deposition during floods was also important in differentially affecting seed deposition. Lastly, there was relatively little similarity between the vegetation, dominated mainly by perennials, and the seed bank which contained a relatively large proportion of annuals and biennials. This result suggests that after disturbance caused by flooding there is the potential for many other species to colonize. This may impinge on the regeneration potential of the sites and cause concern for the future conservation of these important remnants of natural vegetation.
The need for an effective disaster management system has grown these days to protect public safety as the number of disasters causing massive damage increases. Since disaster-induced damage can develop in various ways, rapid and accurate countermeasures must be prepared soon after disasters occur. Numerous studies have continuously developed remote sensing and GIS (Geographic Information System)-based techniques for disaster monitoring and damage analysis. This special issue presents the research results on disaster prediction and monitoring based on various remote sensors on different platforms from ground to space and disaster management using GIS techniques. The developed techniques help manage various disasters such as storms, floods, and forest fires and can be combined to achieve an integrated and effective disaster management system.
Climate change has been influenced on extreme precipitation events, which are major driving causes of flooding. Especially, most of extreme water-related disasters in Korea occur from floods induced by extreme precipitation events. However, future climate change scenarios simulated with Global Circulation Models (GCMs) or Reigonal Climate Models (RCMs) are limited to the application on medium and small size rivers and urban watersheds due to coarse spatial and temporal resolutions. Therefore, the current study introduces the state-of-the-art approaches and procedures of statistical downscaling techniques to resolve this limitation It is expected that the temporally downscaled data allows frequency analysis for the future precipitation and estimating the design precipitation for disaster prevention.
Recently Flood damage volume has increased as heavy rain has frequently occurred. Especially urban areas are a vulnerability to flooding damage because of densely concentrated population and property. A local government is preparing to mitigate flood damage through the heavy rain warning issued by Korea Meteorological Administration. This warning classification is identical for a national scale. However, Seoul has 25 administrative districts with different regional characteristics such as climate, topography, disaster prevention state, and flood damage severity. This study considered the regional characteristics of 25 administrative districts to analyze the flood vulnerability using entropy weight and Euclidean distance. The rainfall classification was derived based on probability rainfall and flood damage rainfall that occurred in the past. The result shows the step 2 and step 4 of rainfall classification was not significantly different from the heavy rain classification of the Korea Meteorological Administration. The flood vulnerability is high with high climate exposure and low adaptability to climate change, and the rainfall classification is low in the northern region of Seoul. It is possible to preemptively respond to floods in the northern region of Seoul based on relatively low rainfall classification. In the future, we plan to review the applicability of rainfall forecast data using the rainfall classification of results from this study. These results will contribute to research for preemptive flood response measures.
The multi-slope MUSCL, proposed by T. Buffard and S. Clain, determines slopes of conserved variables at each edge of a cell in the linear reconstructions of data. In this study, the second order accurate numerical model was developed according to the multi-slope MUSCL to solve the shallow water equations on the unstructured grids. The HLLL scheme of approximate Riemann solvers was used to calculate fluxes. For the review of the applicability of the developed model, the results of the model were compared to the 'isolated building test' and the 'model city flooding experiment' conducted as part of the IMPACT (Investigation of extreMe flood Processes And unCerTainty) project in Europe. There were limitations to predict abrupt rising of water depths by the resistance of model buildings and water depths at the specific locations among the buildings. But they were identified as the same problems also revealed in results of the other models to the same experiment. On the more refined meshes to the 'model city flooding experiment' simulated results showed good agreement with measurements. It was verified that the developed model simulated well the complex phenomena such as a dam-break problem and the urban inundation by flash floods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.40
no.3
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pp.303-314
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2020
The hydrological characteristics of watersheds and hydraulic systems of urban and river floods are highly nonlinear and contain uncertain variables. Therefore, the predicted time series of rainfall-runoff data in flood analysis is not suitable for existing neural networks. To overcome the challenge of prediction, a NARX (Nonlinear Autoregressive Exogenous Model), which is a kind of recurrent dynamic neural network that maximizes the learning ability of a neural network, was applied to forecast a flood in real-time. At the same time, NARX has the characteristics of a time-delay neural network. In this study, a hydrological model was constructed for the Taehwa river basin, and the NARX time-delay parameter was adjusted 10 to 120 minutes. As a result, we found that precise prediction is possible as the time-delay parameter was increased by confirming that the NSE increased from 0.530 to 0.988 and the RMSE decreased from 379.9 ㎥/s to 16.1 ㎥/s. The machine learning technique with NARX will contribute to the accurate prediction of flow rate with an unexpected extreme flood condition.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.696-706
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2017
The purpose of this study was to verify experimentally debris reduction facilities for culverts installed in small rivers. A culvert is defined as a structure laid under a road or a railroad that passes through an inner urban area or downtown area to make an artificial canal. Culverts are generally categorized into road culverts or waterway culverts, among which the latter are artificial structures designed to discharge running water into a river. At the time of floods, the structural safety of waterway culverts can be undermined by the accumulation of debris, such as soil, boughs and weeds, and they may be at risk of overflowing due to blockages. Debris reduction facilities are necessary to prevent such damage. In this study, the effects of the three existing types of debris reduction facilities were examined through hydraulic experiments. The results of the experiments showed that vertical separation to divert debris reduced the accumulation rate by 27.65 to 31.39 percent. The two types of screen designed to block and divert debris, respectively, were found to have excellent debris blocking abilities. However, when the effects of the rising water level are considered simultaneously, the screen to divert debris was found to show superior effects. The screen to block debris can be considered to have excellent debris blocking ability, but requires the continuous collection of the debris, due to the high risk of rising water levels caused by its accumulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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