Purpose: The aim of this study is to analyze the trend for the dispatch of the 119 rescue teams to remove the beehive according to the distribution of temperature and time in Busan metropolitan city for 5 years from 2015. Method: From January 2015 to December 2019, 11 fire stations in Busan were dispatched and the source data of rescue and emergency activities were collected. The number of beehive removal dispatches was determined by the Busan Metropolitan Fire Station's jurisdiction over the past five years, and the temperature meteorological factors and honeycomb removal dispatches were analyzed in frequency and percentage. Result: The frequency of dispatch began to increase at an monthly average temperature of more than 20℃ and was higher at 23℃ to 29℃ than other temperature range. The highest frequency of dispatch was 7,900 cases in 2017. In particular, we found that the start timing of the honeycomb removal is getting faster as the year goes by. Gijang-gun had the largest frequency of dispatch, and Haeundae-gu, Geumjeong-gu, and Nam-gu were found to have a higher that. Conclusion: We found that the start timing of the honeycomb removal is getting faster as the year goes by and temperature changes. The results of this study are considered to be useful in future studies of wasps in urban areas.
As the frequency of drought increases due to climate change, it is very important to have a monitoring system that can accurately determine the situation of widespread drought. However, while ground-based meteorological data has limitations in identifying all the complex droughts in Korea, satellite remote sensing data can be effectively used to identify the spatial characteristics of drought in a wide range of regions and to detect drought. This study attempted to analyze the possibility of using remote sensing data for drought identification in South Korea. In order to monitor various aspects of drought, remote sensing and ground observation data of precipitation and potential evapotranspiration, which are major variables affecting drought, were collected. The evaluation of the applicability of remote sensing data was conducted focusing on the comparison with the observation data. First, to evaluate the applicability and accuracy of remote sensing data, the correlations with observation data were analyzed, and drought indices of various aspects were calculated using precipitation and potential evapotranspiration for meteorological drought monitoring. Then, to evaluate the drought monitoring ability of remote sensing data, the drought reproducibility of the past was confirmed using the drought index. Finally, a high-resolution drought map using remote sensing data was prepared to evaluate the possibility of using remote sensing data for actual drought in South Korea. Through the application of remote sensing data, it was judged that it would be possible to identify and understand various drought conditions occurring in all regions of South Korea, including unmeasured watersheds in the future.
This study aims to understand the thematic trends globally developed in the 'Green Urbanism' related research. Research methodology is based on systemic review of international literature published for the past 20 years period between 2000 and 2020. The specific methods applied include not only literature search by citation, co-authorship, and co-occurrence but social network analysis in order to find correlations among the publication. The correlations are visualized and analysed using VOSviewer and Ucinet software. The analysis indicates that total of 51 studies were carried out by 89 authors from 54 institutions across 21 countries during the period. The majority of the research was done by a country-specific study and only a few research were collaborative studies with other countries. The most common theme that occurred in the early years was 'sustainability and the theme evolved toward specific ones such as 'built environment', 'infrastructure', and 'health'. Having considered that climate change has become a global challenge, green urbanism is expected to be a future direction to pursue environmentally sustainable urban spaces. This study also implies that governance, policy support, and intervention are crucial factors in developing sustainable urban spaces.
Over recent years, it has become evident that food and agricultural products are easily contaminated by fungi of Aspergillus, Fusarium, and Penicillium due to rapid climate change, which is not only a global food quality concern but also a serious health concern. Owing to consumers' interest in health, resistance to preservatives such as propionic acid and sorbic acid (which have been used in the past) is increasing, so it is necessary to develop a substitute from natural materials. In this review, the role of lactic acid bacteria as a biological method for controlling the growth and toxin production of fungi was examined. According to recent studies, lactic acid bacteria effectively inhibit the growth of fungi through various metabolites such as organic acids with low molecular weight, reuterin, proteinaceous compounds, hydroxy fatty acids, and phenol compounds. Lactic acid bacteria effectively reduced mycotoxin production by fungi via adsorption of mycotoxin with lactic acid bacteria cell surface components, degradation of fungal mycotoxin, and inhibition of mycotoxin production. Lactic acid bacteria could be regarded as a potential anti-fungal and anti-mycotoxigenic material in the prevention of fungal contamination of food and agricultural products because lactic acid bacteria produce various kinds of potent metabolic compounds with anti-fungal activities.
Flood disasters have been recently increasing worldwide due to climate change and extreme weather events. Since flood damage recovery has been conducted as a common coping strategy to flood disasters in the Republic of Korea, it is necessary to predict the regional flood damage costs by rainfall characteristics for a preventative measure to flood damage. Therefore, the purpose of this study is to present the regression functions for human and economic flood damage assessments for the 7 metropolises in the Republic of Korea. A comprehensive regression analysis was performed through the total 48 simple regression models on the two types of flood damage records for human and economic costs over the past two decades from 1998 to 2017 using the four kinds of nonlinear equations with each of the six rainfall variables. The damage assessment functions for each metropolis were finally selected by the evaluation of the regression results with the coefficient of determination and the statistical significance test, and then used for the human and economic flood damage assessments for 100-year rainfall in the 7 metropolises. The results of this study are expected to provide the basic information on flood damage cost assessments for flood damage mitigation measures.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.27
no.2
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pp.49-70
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2022
Sea Surface Temperature (SST), one of the ocean features, has a significant impact on climate, marine ecosystem and human activities. Therefore, SST prediction has been always an important issue. Recently, deep learning has drawn much attentions, since it can predict SST by training past SST patterns. Compared to the numerical simulations, deep learning model is highly efficient, since it can estimate nonlinear relationships between input data. With the recent development of Graphics Processing Unit (GPU) in computer, large amounts of data can be calculated repeatedly and rapidly. In this study, Short-term SST will be predicted through Convolutional Neural Network (CNN)-based U-Net that can handle spatiotemporal data concurrently and overcome the drawbacks of previously existing deep learning-based models. The SST prediction performance depends on the seasonal and interannual SST variabilities around the southern coast of Korea. The predicted SST has a wide range of variance during spring and summer, while it has small range of variance during fall and winter. A wide range of variance also has a significant correlation with the change of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index. These results are found to be affected by the intensity of the seasonal and PDO-related interannual SST fronts and their intensity variations along the southern Korean seas. This study implies that the SST prediction performance using the developed deep learning model can be significantly varied by seasonal and interannual variabilities in SST.
Recently, the number of natural and environmental disasters is rapidly increasing due to extreme weather caused by climate change, and the scale of economic losses and damage to human life is increasing accordingly. In addition, with urbanization and industrialization, the characteristics and scale of extreme weather appearance are becoming more complex and large in different ways from the past, and need for remote sensing and artificial intelligence technology for responding and managing global environmental disasters. This special issue investigates environmental disaster observation and management research using remote sensing and artificial intelligence technology, and introduces the results of disaster-related studies such as drought, flood, air pollution, and marine pollution, etc. in South Korea performed by the i-SEED (School of Integrated Science for Sustainable Earth and Environmental Disaster at Pukyong National University). In this special issue, we expect that the results can contribute to the development of monitoring and management technologies that may prevent environmental disasters and reduce damage in advance.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.4
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pp.39-46
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2022
The rainfall characteristics such as heavy rains are changing differently from the past, and uncertainties are also greatly increasing due to climate change. In addition, urban development and population concentration are aggravating flood damage. Since the causes of urban inundation are generally complex, it is very important to establish an appropriate flood prevention plan. Thus, the government in Korea is establishing standards for disaster prevention performance for each local government. Since the concept of the disaster prevention performance target was first presented in 2010, the setting standards have changed several times, but the overall technology, methodology, and procedures have been maintained. Therefore, in this study, studies and technologies related to urban disaster prevention performance were reviewed using the scientometric analysis method to review them. This analysis is a method of identifying trends in the field and deriving new knowledge and information based on data such as papers and literature. In this study, papers related to the disaster prevention performance of the Web of Science for the last 30 years from 1990 to 2021 were collected. Citespace, scientometric software, was used to identify authors, research institutes, countries, and research trends, including citation analysis. As a result of the analysis, consideration factors such as the the concept of asset evaluation were identified when making decisions related to urban disaster prevention performance. In the future, it is expected that prevention performance standards and procedures can be upgraded if the keywords are specified and the review of each technology is conducted.
Kun-Hak Chun;Jong-Cheol Seo ;Hyeon-Gu Choi;Ji-Min Kim
Journal of Wetlands Research
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v.25
no.2
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pp.83-90
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2023
Due to climate change, the occurrence of abnormal rainfall is increasing, and the intensity and scale of damage caused by heavy rain are increasing every year. In addition, as the frequency of heavy rains becomes more frequent, heavy rains often occur continuously, resulting in large flooding damage that has never been seen before in urban area. When near rivers and coastal areas are impermeable areas, the maximum flow increases rapidly as the rainfall intensity increases, so a comprehensive flood risk evaluation is needed considering the characteristics of the basin. In this study, the flood inundation risk evaluation was analyzed by giving scores on evaluation factors as a measure to prevent inundation in subway stations. Through the flood inundation risk evaluation process considering the comprehensive evaluation index, the flood risk evaluation was conducted on five urban railway stations with a large amount of traffic and floating population that had been inundated in the past. It is judged that by comprehensively analyzing this and establishing a inundation risk grade (grade 1 to 4) to establish a flood measure suitable for the risk grade.
Dong-jin Lee;Un Ji;Sanghyuk Kim;Hong-Kyu Ahn;Eun-kyung Jang
Ecology and Resilient Infrastructure
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v.10
no.2
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pp.40-49
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2023
To reduce the damage of extreme flooding caused by climate change and to create flood mitigation sections in a nature-friendly riparian area, it is necessary to restore the floodplain area by referring to the past floodplain section of the current inland waterfront area before the levee was built. This study proposed a method of selecting a location for floodplain restoration using old maps of the Geum River study section and analyzed the effect of flood level reduction through unsteady flow numerical simulations using the floodplain as a flood mitigation space. As a result of analyzing changes in the river areas using old maps, the river section was estimated to gradually reduce by 27.8% (1,059,380 m2) in 2020 compared to 1919, and it was found to have an effective storage capacity of 2,200,868 m3 when restored to offline storage. The flood level and discharge control effects analyzed based on HEC-RAS unsteady flow simulation were 16 cm and 219.01 m3/s, respectively, in the downstream cross-section. In the numerical simulation in this paper, the flood mitigation space was applied as an offline reservoir. The effect of reducing the flood level may differ if levee retreat/relocation is applied.
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