This study examined the impact of change of land-use and meteorological condition due to urbanization on heat environment in Seoul metropolitan area over a decade (2000 and 2009) using Weather Research and Forecasting (WRF)-Urban Canopy Model (UCM). The numerical simulations consist of three sets: meteorological conditions of (1) October 2000 with land-use data in 2000 (base simulation), (2) October 2009 with land-use data in 2000 (meteorological condition change effect) and (3) October 2009 with land-use data in 2009 (both the effects of land-use and meteorological condition change). According to the experiment results, the change of land-use and meteorological condition by urbanization over a decade showed different contribution to the change of heat environment in Seoul metropolitan area. There was about $1^{\circ}C$ increase in near-surface (2 m) temperature over all of the analyzed stations due to meteorological condition change. In stations where the land-use type changed into urban, large temperature increase at nighttime was observed by combined effects of meteorological condition and land-use changes (maximum $4.23^{\circ}C$). Urban heat island (UHI) over $3^{\circ}C$ (temperature difference between Seoul and Okcheon) increased 5.24% due to the meteorological condition change and 26.61% due to the land-use change. That is, land-use change turned out to be contributing to the strengthening of UHI more than the meteorological condition change. Moreover, the land-use change plays a major role in the increase of sensible heat flux and decrease of latent heat flux.
Park, Yeon-Hee;Song, Sang-Keun;Lee, Soo-Jeong;Kim, Suk-Woo;Han, Seung-Bum
Journal of Environmental Science International
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v.25
no.1
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pp.107-125
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2016
Long-term variations of $PM_{10}$ and the characteristics of local meteorology related to its concentration changes were analyzed at 4 air quality sites (Ido-dong, Yeon-dong, Donghong-dong, and Gosan) in Jeju during two different periods, such as PI (2001-2006) and PII (2007-2013), over a 13-year period. Overall, the long-term trend of $PM_{10}$ was very slightly downward during the whole study period, while the high $PM_{10}$ concentrations in PII were observed more frequently than those in PI. The concentration variations of $PM_{10}$ during the study period was clarified in correlation between $PM_{10}$ and meteorological variables, e.g. the low (high) $PM_{10}$ concentration with large (small) precipitation or high (low) radiation and in part high $PM_{10}$ concentrations (especially, Donghong-dong and Gosan) with strong wind speed and the westerly/northwesterly winds. This was likely to be caused by the transport effect (from the polluted regions of China) rather than the contribution of local emission sources. The $PM_{10}$ concentrations in "Asian dust" and "Haze" weather types were higher, whereas those in "Precipitation", "Fog", and "Thunder and Lighting" weather types were lower. The contribution of long-range transport to the observed $PM_{10}$ levels in the urban center (Ido-dong, Yeon-dong, and Donghong-dong), if estimated by comparison to the data of the background site (Gosan), was found to explain about 80% (on average) of its input.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.2
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pp.1-6
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2012
In recent years global climate change of hurricanes and torrential rains are going to significantly, that increase damages to property and human life. The disasters have been several claimed in every field. In future, climate changes blowing are keen to strike released to the world like in several movies. Reducing the damage of long-term weather phenomena are emerging with predicting changes in weather. In this study, it is shown how to predict the red tide phenomenon with multiple linear regression analysis and artificial neural network techniques. The red tide phenomenon causing risk could be reduced by filtering sensor data which are transmitted and forecasted in real time. It could be ubiquitous driven custom marine information service system, and forecasting techniques to use throughout the meteorological disasters to minimize damage.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.1
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pp.81-89
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2023
Recently, due to global warming and urbanization due to the influence of abnormal weather, weather changes are increasing worldwide. Various measures have been proposed to reduce flood damage as flood volume increases due to problems such as an increase in impermeable area due to urbanization and reckless development. In this study, flow characteristics and overflow volume were analyzed using FLOW-3D, a three-dimensional CFD model, in accordance with changes in the cross-flow weir inlet angle installed in the meandering river section, and a basic study was conducted to evaluate the overflow capacity and calculate the flow coefficient. As a result of the analysis, the smaller the inflow angle of the transverse overflow, the lower the water level and flow rate of the main water flow after passing the transverse overflow, and the higher the inflow angle, the higher the water level and the flow rate. In addition, it was confirmed that the direct downstream flow rate decreased compared to the upstream flow rate when the inflow angle of the transverse overflow was 40° or higher.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.11
no.5
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pp.368-382
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2005
This paper deals with the village names in Geoje City[Geoje Island], Hundreds of village names in the city are found to be based on some environmental features such as landforms, weather, and soil of the island. A considerable number of village names in the city are derived from the mountainous landforms with steep slopes or from the extremely indented coastlines with many small islands, and some village names are originated from the weather and soil. In this paper, it is realized that the village names often reflect the environments perception of the residents and that they can give some clues to the environment's changes of the places.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.3
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pp.53-64
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2013
The car-following model is one of core models in Advanced Vehicle & Highway Systems (AVHS). The car-following model has been developed in aspects such as human factor and reduction error rates. However, the consideration of safety depending on weather condition has not been completed yet. In this paper, therefore, changes of driving condition for car-following due to different road condition were dealt with, and optimal safety distance corresponding to road condition such as dry, wet and snowy were computed. The GMIT(GM Model with Instantaneous T) model was picked over for simulation of adaptive cruise control applied the suggested optimal safety distance. As the results, the 1.7 times longer safety distance was required for wet road condition than dry road condition, and the 5.6 times longer safety distance was required for snowy road condition.
Wearing a clothes in human living is very rightful and reasonable things. And it's also the necessaries of living. So now, I want look around about origin of clothes from the prehistorical age, how they start and why they need to wear a clothes. As human culture is unknown origin, human clothes origin is also unknown origin, too. So many different people made unlike story about that, and it is very difficult to say correct birth of clothes. It must be reflection by a time, by a place, by a mankind, until this days, the history of human progress is $2,000,000{\sim}3,000,000$ years. And from after the "Old Adam" man understand what is shame and disgrace, so that made them cover of their private parts, also it is a motive of human clothes. Since after pass a long time, the earth has many changes as it were weather, and for take care of human body from cold, people start make clothes and it's a second object of wearing a clothes. And third object of wearing clothes is after opportunity of development human culture, people desire for an aesthetic sence and for full-fill that feeling they start make a beautiful clothes with accessories and it is motive and a purpose of a human start wear a clothes. So I can say, for origin birth of clothes is 1. Protect of human body. 1) be adapted for different weather and different circumstance. 2) take care self from outside injurg. 2. Decorate for aesthetic sence. 1) Theory of Amulets. 2) Theory of symbolism. 3) Theory of Sex attraction. 4) Aesthetic Theory. 5) Theory of chastity. 6) Multi-theory And material for clothes they made from natural wilds like leaves, fur, skin of wood. skin of fishes and feather etc. But after develop of human knowledge people invent fiber, and use a knitted goods and woven stuff also first of all. They start use those kind that they just cover of their private parts as a belt and astring with leaves and a beast skins. But until this days it's taken big development with human knowledge and most important influence of develop was weather. So modern clothes for present days, must care with. physicology, preservation of health, living activity, dressing, morals, and etiquette etc.
The aim of this study is to examine weather modification by urbanization and human activities. The characteristics of the urban heat island (UHI) and precipitation in Seoul metropolitan area of Korea are investigated to demonstrate that cities can change or modify local and nearby weather and climate, and to confirm that cities can initiate convection, change the behavior of convective precipitation, and enhance downstream precipitation. The data used in this study are surface meteorological station data observed in Seoul and its nearby 5 cities for the period of 1960 to 2009, and 162 Automatic Weather System stations data observed in the Seoul metropolitan area from 1998 to 2009. Air temperature and precipitation amount tend to increase with time, and relative humidity decreases because of urbanization. Similar to previous studies for other cities, the average maximum UHI is weakest in summer and is strong in autumn and winter, and the maximum UHI intensity is more frequently observed in the nighttime than in the daytime, decreases with increasing wind speed, and is enhanced for clear skies. Relatively warm regions extend in the east-west direction and relatively cold regions are located near the northern and southern mountains inside Seoul. The satellite cities in the outskirts of Seoul have been rapidly built up in recent years, thus exhibiting increases in near-surface air temperature. The yearly precipitation amount during the last 50 years is increased with time but rainy days are decreased. The heavy rainfall events of more than $20mm\;hr^{-1}$ increases with time. The substantial changes observed in precipitation in Seoul seem to be linked with the accelerated increase in the urban sprawl in recent decades which in turn has induced an intensification of the UHI effect and enhanced downstream precipitation. We also found that the frequency of intense rain showers has increased in Seoul metropolitan area.
Kim, In-Gyum;Lee, Seung-Wook;Kim, Hye-Min;Lee, Dae-Geun;Lim, Byunghwan
International Journal of Contents
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v.15
no.4
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pp.65-73
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2019
Social media is a massive dataset in which individuals' thoughts are freely recorded. So there have been a variety of efforts to analyze it and to understand the social phenomenon. In this study, Twitter was used to define the moments when negative perceptions of the Korean Meteorological Administration (KMA) were displayed and the reasons people were dissatisfied with the KMA. Machine learning methods were used for sentiment analysis to automatically train the implied awareness on Twitter which mentioned the KMA July-October 2011-2014. The trained models were used to validate sentiments on Twitter 2015-2016, and the frequency of negative sentiments was compared with the satisfaction of forecast users. It was found that the frequency of the negative sentiments increased before satisfaction decreased sharply. And the tweet keywords and the news headlines were qualitatively compared to analyze the cause of negative sentiments. As a result, it was revealed that the individual caused the increase in the monthly negative sentiments increase in 2016. This study represents the value of sentiment analysis that can complement user satisfaction surveys. Also, combining Twitter and news headlines provided the idea of analyzing the causes of dissatisfaction that are difficult to identify with only satisfaction surveys. The results contribute to improving user satisfaction with weather services by efficiently managing changes in satisfaction.
Background: Maintenance operations on-board ships are highly demanding. Maintenance operations are intensive activities requiring high man-machine interactions in challenging and evolving conditions. The evolving conditions are weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress. For example, extreme weather condition affects seafarers' performance, increasing the chances of error, and, consequently, can cause injuries or fatalities to personnel. An effective human error probability model is required to better manage maintenance on-board ships. The developed model would assist in developing and maintaining effective risk management protocols. Thus, the objective of this study is to develop a human error probability model considering various internal and external factors affecting seafarers' performance. Methods: The human error probability model is developed using probability theory applied to Bayesian network. The model is tested using the data received through the developed questionnaire survey of >200 experienced seafarers with >5 years of experience. The model developed in this study is used to find out the reliability of human performance on particular maintenance activities. Results: The developed methodology is tested on the maintenance of marine engine's cooling water pump for engine department and anchor windlass for deck department. In the considered case studies, human error probabilities are estimated in various scenarios and the results are compared between the scenarios and the different seafarer categories. The results of the case studies for both departments are also compared. Conclusion: The developed model is effective in assessing human error probabilities. These probabilities would get dynamically updated as and when new information is available on changes in either internal (i.e., training, experience, and fatigue) or external (i.e., environmental and operational conditions such as weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress) factors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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