In this study, the wind environment in an urban area near Sungneymun gate was numerically investigated in the cases of inflow directions. The wind fields for the target area were simulated using Geographic Information System data and Computational Fluid Dynamics model. Results, including vector fields, three-dimensional wind velocity components, and wind speeds, were analyzed to examine flow characteristics. Wind direction variability affected by buildings was shown in the target area. The complex flows around Sungneymun did not depend on the inflow direction as a boundary condition. The wind speed around Sungneymun was generally 3 times stronger at 14 m above ground level (AGL) compared to the surface wind at 2 m AGL and relatively high in the case of easterly inflow. The effect of wind was also analyzed to be relatively significant at the southeast side of Sungneymun. Thus, it was suggested that the assessment of wind environment affected by high-rise and high-density buildings should be necessary for the architectural heritage in urban areas.
Jin-Hwan Choi;Seongho Yun;Mi-Jin Hong;Ki-Ho Kang;Who-Seung Lee
Korean Journal of Environmental Biology
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v.40
no.1
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pp.25-53
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2022
In this study, trends in research methods and topics of seabird and marine fish migration were examined. Based on the framework of existing animal migration studies, future research directions were proposed in relation to the migration of seabirds and fish. In terms of research methodology, with the development of science and technology, tracking techniques using radio telemetry, acoustic telemetry, RFID (radio-frequency identification), satellite tracking, and geolocators are widely used to study seabird and fish migration. Research is also conducted indirectly through a population survey and the analysis of substances in the body. Research contents are largely classified into extrinsic factors that affect migration(such as environmental variables and interspecific competition), intrinsic factors such as hormones, anthropogenic activities including fishery and offshore wind farm, and the effect of global climate change. In future studies, physiological factors that influence or cause migration and dispersal should be identified concerning intrinsic factors. For the analysis of migration ability, it is necessary to study effects of changes in the magnetic field on the migration ability of seabirds and fish, interspecific differences in spatiotemporal migration ability, and factors that influence the migration success rate. Regarding extrinsic factors, research studies on effects of anthropogenic disturbances such as fishery and offshore wind farm and global climate change on the migration and dispersal patterns of marine animals are needed. Finally, integrated studies on the migration of seabirds and fish directly or indirectly affecting each other in various ecological aspects are required.
The purpose of this study was to construct land cover maps using a deep learning model and to select the optimal deep learning model for land cover classification by adjusting the dataset such as input image size and Stride application. Two types of deep learning models, the U-net model and the DeeplabV3+ model with an Encoder-Decoder network, were utilized. Also, the combination of the two deep learning models, which is an Ensemble model, was used in this study. The dataset utilized RapidEye satellite images as input images and the label images used Raster images based on the six categories of the land use of Intergovernmental Panel on Climate Change as true value. This study focused on the problem of the quality improvement of the dataset to enhance the accuracy of deep learning model and constructed twelve land cover maps using the combination of three deep learning models (U-net, DeeplabV3+, and Ensemble), two input image sizes (64 × 64 pixel and 256 × 256 pixel), and two Stride application rates (50% and 100%). The evaluation of the accuracy of the label images and the deep learning-based land cover maps showed that the U-net and DeeplabV3+ models had high accuracy, with overall accuracy values of approximately 87.9% and 89.8%, and kappa coefficients of over 72%. In addition, applying the Ensemble and Stride to the deep learning models resulted in a maximum increase of approximately 3% in accuracy and an improvement in the issue of boundary inconsistency, which is a problem associated with Semantic Segmentation based deep learning models.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.3
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pp.151-171
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2023
This study analyzed farmer's responses to the pilot project in advance of the nationwide expansion of the farm-customized early warning service for weather risk management by conducting a survey among all farmers who received text messages of this service. We analyzed not only the satisfaction of farmers with the early warning service, but also the effectiveness of the service in preventing agrometeorological disasters through cross-tabulation analysis of survey results. More than 330 farmers participated in the survey, and more than 60% of the respondents said that they had prevented or mitigated crop disasters by using the early warning service. The cross-tabulation analysis showed that farmers who perceived the field-specific weather information of the early warning service to be more accurate than the weather forecast were statistically significantly more likely to prevent crop disasters than those who did not. According to our case study, farmers who grew open field fruit crops were particularly sensitive to weather information and confirmed that early warning services, along with disaster prevention facilities, were effective in preparing for freezing and frost injury that had been occurring frequently under the influence of climate change. This study is significant in that it is the first to systematically analyze the effectiveness of the farm-customized early warning service for weather risk management based on extensive surveys. It is expected to contribute to exploring ways to develop the service ahead of the nationwide expansion of the early warning service in the near future.
Sangtaek Seo;Yun Hee Jeong;Soo Jin Kim;Kyo-Moon Shim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.3
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pp.236-244
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2023
The purpose of this study was to examine the economic feasibility of providing services according to the nationwide expansion of early warning services. The net present value method, one of the cost-benefit analysis methods, was applied to the analysis. As a benefit item that constituted the net present value, the damage reduction amount using crop insurance data and the willingness to pay for the use of early warning services were used. The cost items included system construction and maintenance costs, and text transmission costs. As a result of the analysis, it was found that the nationwide expansion of early warning services had economic feasibility, and its economic effect varied depending on the level of text message use (10 % to 40 %, 10 %p interval) of participating farmers. In the future, the economic effect of early warning services is expected to increase further due to the increase in the number of farmers participating in early warning services and the increase in crop damage caused by climate change. It is necessary to further enhance the economic effect of early warning services by actively utilizing information delivery means through apps or the web as well as text messages.
Lim, Jaeyeon;Lee, Sangung;Jo, Bugeon;Kim, Young Do;Lee, Joo-Heon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.57
no.10
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pp.699-709
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2024
This study comprehensively evaluates the environmental impacts of droughts caused by abnormal climate change. Specifically, to quantitatively analyze the impact of droughts on the water environment of river basins, an Environmental Drought Index (EDI) was developed using meteorological, hydrological, and water quality parameters. The study focuses on the Han River basin, categorizing the watersheds into urban, agricultural, and forest types to develop region-specific EDIs. Various data analysis techniques, such as multiple linear regression, principal component and random forest analysis, were employed to determine the weights of different parameters to assess the impact of droughts. The primary water quality parameter used in the assessment was BOD (Biochemical Oxygen Demand). The results showed that in urban areas, TOC (Total Organic Carbon) and flow were the primary parameters, with significant deterioration in water quality during droughts. In agricultural areas, TOC and EC (Electrical Conductivity) were the primary parameters driving changes in water quality during droughts. In forest areas, TOC, flow and cumulative precipitation were identified as the primary parameters, with relatively less impact compared to other regions.
General reliability assessment of levees embankment is performed with safety factors for rainfall characteristics and hydrologic and hydraulic parameters, based on the results of deterministic analysis. The safety factors are widely employed in the field of engineering handling model parameters and the diversity of material properties, but cannot explain every natural phenomenon. Uncertainty of flood analysis and related parameters by introducing stochastic method rather than deterministic scheme will be required to deal with extreme weather and unprecedented flood due to recent climate change. As a consequence, stochastic-method-based measures considering parameter uncertainty and related factors are being established. In this study, a variety of dimensionless cumulative rainfall curve for typhoon and monsoon season of July to September with generation method of stochastic temporal variation is generated by introducing Monte Carlo method and applied to the risk assessment of levee embankment using reliability index. The result of this study reflecting temporal and regional characteristics of a rainfall can be used for the establishment of flood defence measures, hydraulic structure design and analysis on a watershed.
To compare the global warming impact of the TBM and NATM method, which are representative tunnel excavation methods, a life cycle assessment was performed for each method. Life cycle assessment should compare the sum of carbon emissions by considering the pre-manufacturing stage, product manufacturing stage, usage stage, and disposal stage. However, access to TBM (Tunnel Boring Machine) manufacturing and disposal data is limited, so I had no choice but to focus on the analysis for the usage stage. In general, carbon emissions during the pre-product manufacturing stage and product manufacturing stage often exceed 90% of carbon emissions throughout the entire process. Therefore, since it is difficult to achieve the analysis goal only by comparing the usage stage, the analysis scope was expanded, and carbon emissions for the process were calculated for the NATM method with access to manufacturing data. As a result of comparing the relative impact on global warming, the carbon emissions of the TBM method were found to be higher than those of the NATM method even though TBM method was only considered for the usage stage. So there it is, the NATM method can be seen as environmentally friendly in the future when considering the impact of climate change (global warming), which has recently attracted attention among environmental impact fields.
Due to climate change, energy sources that do not emit pollutants such as hydrogen, solar power, and wind power are attracting attention worldwide. In Korea, interest in hydrogen, an eco-friendly energy source, is increasing through the 'Roadmap to Revitalize the Hydrogen Economy' in 2019. In line with this, the supply of hydrogen is actively being promoted, so research related to the safe operation and risk management of hydrogen charging stations is needed. In this study, risk assessment was conducted using HyRAM+ and PHAST v8.7, which are risk assessment programs, based on the report value of the US National Laboratory Sandia National Laboratory (SNL). As a result, the Jet fire scenario conducted using HyRAM+ derived the greatest impact range of 40m in the tube trailer. As a result of Catastrophic rupture using PHAST v8.7, the greatest impact range of 1 psi in the tube trailer was derived with 240m. In addition, as a result of determining the location of the hydrogen charging station using ITALY's Land Use Planning (LUP), it was confirmed that the hydrogen charging station was an appropriate location as F area based on LUP.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.17
no.2
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pp.153-165
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2014
Carbon dioxide capture and storage (CCS) technology is recognizing one of method responding the climate change with reduction of carbon dioxide in atmosphere. In Korea, due to its geological characteristics, sub-seabed geological $CO_2$ storage is regarded as more practical approach than on-land storage under the goal of its deployment. However, concerns on potential $CO_2$ leakage and relevant acidification issue in the marine environment can be an important subject in recently increasing sub-seabed geological $CO_2$ storage sites. In the present study effect data from literatures were collected in order to conduct an effect assessment of elevated $CO_2$ levels in marine environments using a species sensitivity distribution (SSD) various marine organisms such as microbe, crustacean, echinoderm, mollusc and fish. Results from literatures using domestic species were compared to those from foreign literatures to evaluate the reliability of the effect levels of each biological group and end-point. Ecological effect guidelines through estimating level of pH variation (${\delta}pH$) to adversely affect 5 and 50% of tested organisms, HC5 and HC50, were determined using SSD of marine organisms exposed to the $CO_2$-induced acidification. Estimated HC5 as ${\delta}pH$ of 0.137 can be used as only interim quality guideline possibly with adequate assessment factor. In the future, the current interim guideline as HC5 of ${\delta}pH$ in this study will look forward to compensate with supplement of ecotoxicological data reflecting various trophic levels and indigenous species.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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