Recently, the green spaces in the urban areas were greatly reduced due to urbanization and industrialization. As urban structures such as roads and buildings are built, the amount of impervious area within a watershed increases. High impervious surfaces are the common causes of high runoff volumes as the soil infiltration capacity decreases and the volume and rate of runoff increase thereby decreasing the groundwater recharge. These effects are causing many environmental problems, such as floods and droughts, climate change, heat island phenomenon, drying streams, etc. Most cities attempted to reduce sewer overflows by separating combined sewers, expanding treatment capacity or storage within the sewer system, or by replacing broken or decaying pipes. However, these practices can be enormously expensive than combined sewer overflows. Therefore, in order to improve these practices, alternative methods should be undertaken. A new approach termed as "Low Impact Development (LID)" technology is currently applied in developed countries around the world. The purpose of this study was to effectively manage runoff by adopting the LID techniques. Small Constructed Wetland(Horizontal Subsurface Flow, HSSF) Pilot-scale reactors were made in which monitoring and experiments were performed to investigate the efficiency of the system in removing pollutants from runoff. Based on the results of the Pilot-plant experiments, TSS, $COD_{Cr}$, TN, TP, Total Pb removal efficiency were 95, 82, 35, 91 and 57%, respectively. Most of the pollutants were reduced after passing the settling tank and the vertical filter media. The results of this study can contribute to the conservation of aquatic ecosystems and restoration of natural water cycle in the urban areas.
The effects of climatic changes owing to urbanization on annual water balance have been studied. In this study, 56 meteorological stations including Seoul metropolis in South Korea have been selected, and the area of study site is $314\;km^2$. The meteorological station is centrally located in the study area with a 10 km radius. Land use status of study area was examined to estimate the urbanization extent, so that annual actual evapotranspiration could be estimated. Annual runoff was estimated by annual water balance approach using the estimated annual actual evapotranspiration and measured annual precipitation. Annual actual evapotranspiration was estimated by applying experimental equation suggested by Zhang et al, (2001) which was evaluated from 250 watersheds all over the world. Study results show that reference evapotranspiration is tending upwards due to urbanization; therefore, it seems that climatic change due to urbanization may increase the amount of annual actual evapotranspiration. However, the increase of residential area due to urbanization in study area may decrease the amount of annual actual evapotranspiration. The study results indicate that urbanization effect on annual trend of precipitation was not significant. In urban area, annual runoff is directly affected by annual precipitation, and compared with annual precipitation, annual variation of actual evapotranspiration was not significant even though it was estimated by using annual precipitation. It seems that the effect of urbanization on annual actual evapotranspiration does not influence on annual runoff significantly, and that urbanization effect on annual runoff Is not significant.
The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) developed by the USDA-Agricultural Research Service for the prediction of land management impact on water, sediment, and agricultural chemical yields in a large-scale basin was applied to Daecheong Reservoir basin to estimate the amount of soil losses from different land uses. The research outcomes provide important indications for reservoir managers and policy makers to search alternative watershed management practices for the mitigation of reservoir turbidity flow problems. After calibrations of key model parameters, SWAT showed fairly good performance by adequately simulating observed annual runoff components and replicating the monthly flow regimes in the basin. The specific soil losses from agricultural farm field, forest, urban area, and paddy field were 33.1, $2.3{\sim}5.4$ depending on the tree types, 1.0, and 0.1 tons/ha/yr, respectively in 2004. It was noticed that about 55.3% of the total annual soil loss is caused by agricultural activities although agricultural land occupies only 10% in the basin. Although the soil erosion assessment approach adopted in this study has some extent of uncertainties due to the lack of detailed information on crop types and management activities, the results at least imply that soil erosion control practices for the vulnerable agricultural farm lands can be one of the most effective alternatives to reduce the impact of turbidity flow in the river basin system.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.1
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pp.73-80
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2018
In motorway traffic flow control, the conventional way based on real-time response has been changed into advanced way based on proactive response. Future traffic conditions over multiple time intervals are crucial input data for advanced motorway traffic flow control. It is necessary to overcome the uncertainty of the future state in order for forecasting multiple-period traffic volumes, as the number of uncertainty concurrently increase when the forecasting horizon expands. In this vein, multi-interval forecasting of traffic volumes requires a viable approach to conquer future uncertainties successfully. In this paper, a forecasting model is proposed which effectively addresses the uncertainties of future state based on the behaviors of temporal evolution of traffic volume states that intrinsically exits in the big past data. The model selects the past states from the big past data based on the state evolution of current traffic volumes, and then the selected past states are employed for estimating future states. The model was also designed to be suitable for data management systems in practice. Test results demonstrated that the model can effectively overcome the uncertainties over multiple time periods and can generate very reliable predictions in term of prediction accuracy. Hence, it is indicated that the model can be mounted and utilized on advanced data management systems.
Sapgyo Lake is an artificial freshwater reservoir which is located to the midwest of Korea and is the main water reservoir for industry and agriculture of the region. In this study we investigated environmental factors and the change of bacterial community with the influence of surrounding inflow water and the seasonal variation using the molecular ecological approach. Water samples were collected at front of the dike in May and August, 2001. Bacterial genomic DNAs were extracted directly and purified for the amplification of bacterial 16S rDNA. Clone libraries of the 16S rDNA were constructed using pGEM-T easy vector and RFLP analysis was performed to make a group as OTUs with 4 base recognizing enzymes (MspI and HaeIII). The estimated values of richness in August sample was higher than in May. Thirty-three of 153 clones in May and thirty-eight of 131 clones in August were sequenced from forward region of bacterial 16S rDNA for about 600~800 bp. Proteobacteria, Cytophaga, gram positive bacteria and Verrucomicrobia were observed both months. Especially, Planctomyces, cyanobacteria and chloroplast appeared in August when algal bloom occurred. On the whole investigation, Sapgyo lake showed a typical community structure of estuarine and was influenced by heterochthonous organic matters from the surrounding stream.
The purpose of this study is to understand the character of concerned local area through using roadside space that is space for daily experience of citizen as target, extracting symbolic image reconsidering the historical and cultural character and clarifying the local identity on the basis of it. Through applying image of local symbolism and future-oriented roadside to street furniture, I tried to express local symbolism and through composing symbolic roadside of local that can be newly recognized as unique street, I tried to give a local symbolism and compose active roadside environment. Through providing basic material and actual design example, this paper tried to activate characterized local culture. As the method to approach design of symbolic roadside, the researcher divided local symbolic image into present local image and future-oriented image through selecting the roadside that historical element is lost and urbanization is achieved as target. The researcher characterized local roadside, using street furniture as symbolic tool of future-oriented roadside on the basis of symbolic image extracted from image evaluation testing. This paper has the meaning to suggest one direction for extracting symbolism when organizing distinguished roadside through applying symbolic image to roadside environmental facility, helping for of local resident's sense of place, his self-esteem and love for his hometown and public authority's establishing and promoting the policy concerned to the context of this paper.
This paper presents the application of a neural network for prediction of the unconfined compressive strength from physical properties and schmidt hardness number on rock samples. To investigate the suitability of this approach, the results of analysis using a neural network are compared to predictions obtained by statistical relations. The data sets containing 55 rock sample records which are composed of sandstone and shale were assembled in Daegu area. They were used to learn the neural network model with the back-propagation teaming algorithm. The rock characteristics as the teaming input of the neural network are: schmidt hardness number, specific gravity, absorption, porosity, p-wave velocity and S-wave velocity, while the corresponding unconfined compressive strength value functions as the teaming output of the neural network. A data set containing 45 test results was used to train the networks with the back-propagation teaming algorithm. Another data set of 10 test results was used to validate the generalization and prediction capabilities of the neural network.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.32
no.4
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pp.262-272
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2020
A large number of studies on wave breaking have been carried out, and many experimental data have been documented. Moreover, on the basis of various experimental data set, many empirical or semi-empirical formulas based primarily on regression analysis have been proposed to quantitatively estimate wave breaking for engineering applications. However, wave breaking has an inherent variability, which imply that a linear statistical approach such as linear regression analysis might be inadequate. This study presents an alternative nonlinear method using an neural network, one of the machine learning methods, to estimate breaking wave height and breaking depth. The neural network is modeled using Tensorflow, a machine learning open source platform distributed by Google. The neural network is trained by randomly selecting the collected experimental data, and the trained neural network is evaluated using data not used for learning process. The results for wave breaking height and depth predicted by fully trained neural network are more accurate than those obtained by existing empirical formulas. These results show that neural network is an useful tool for the prediction of wave breaking.
The study aimed to estimate genetic parameters of body weights in Hanwoo steers using random regression model and compare it with single trait animal model. A total of 1,372 Hanwoo steers that belonged to progeny testing program of the Hanwoo Genetic Improvement conducted at the Livestock Improvement Main Center of the National Agricultural Cooperative Federation (LIMC-NACF) in Rep. of Korea were used. Results of the random regression model fitting quadratic function revealed heritability values from 0.17 to 0.30 for the whole testing days up to 800 days. The results of the animal model showed estimated heritability values ranged from 0.24 to 0.36. Estimates of permanent environmental correlations tended to increase with increasing test in days. Unlike in the direct genetic correlation that at early stage the estimate was slightly negative it was 0.30 then increased to approach unity at later stage of test. Comparing the results between random regression model and the animal model showed not much differences and both followed similar pattern and therefore the use of random regression model for the national genetic evaluation of Hanwoo could be implemented.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.225-234
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2007
This research is based on the purpose of awaking the importance to publicity of terrorism prevention in the environment of neo-terrorism and presenting the direction of effective publicity activities of terrorism prevention in the counter-terrorism system. Government publicity through public media plays a significant role in promoting people's participation and improving the awareness. So, to strengthen the terrorism prevention in environmental changes of terror occurrence, active method available for people must be found as publicity method of terrorism prevention suitable for high information society. For this method, this research argued first about relationship between police organization and public as counter-terrorism system and about effective publicity methods of terrorism prevention through active erection of these relationships. This research suggested the operation method through introduction of e-CRM and etc, with ultimate purpose about maximizing the publicity effect of terrorism prevention by using as the advantage of internet these days as possible. And needs of information service activities and other administration strategies of publicity of terrorism prevention are suggested through enlarging the distribution scope of governmental counter-terrorism information materials by strengthening the national publicity activities and using media.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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