PURPOSES : This study deals with the pedestrian accidents in case of Cheongju. The goals are to develop the pedestrian accident model. METHODS : To analyze the accident, count data models, truncated count data models and Tobit regression models are utilized in this study. The dependent variable is the number of accident. Independent variables are traffic volume, intersection geometric structure and the transportation facility. RESULTS : The main results are as follows. First, Tobit model was judged to be more appropriate model than other models. Also, these models were analyzed to be statistically significant. Second, such the main variables related to accidents as traffic volume, pedestrian volume, number of Entry/exit, number of crosswalk and bus stop were adopted in the above model. CONCLUSIONS : The optimal model for pedestrian accidents is evaluated to be Tobit model.
The diagnostic and prognostic methods for generating 3 dimensional wind field were comparatively analyzed and 4 dimensional data assimilation (FDDA) technique by incorporating Automatic Weather System (AWS) into the prognostic methods was discussed for the urban scale air quality model. The A WS covered the urban scale grid distance of 10.6 km and 4.3 km in South Korea and Kyong-in region, respectively. This is representing that AWS for FDDA could be fairly well accommodated in prognostic model with the meso${\gamma}$~ microa scale (~5 km), indicating that the 3 dimensional wind field by FDDA technique could be a useful interpretative tool in urban area for the atmospheric environmental impact assessment.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.9
no.4
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pp.303-309
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1993
An observational study of urban heat island was carried out using field data obatined during 6 days in May and August 1992 in Chunchon(population size 180.000). Air temperature was measured at 64 points along two sampling ruoutes by themisters attached to cars. Both routes cover urban and rural area and across the cneter of urban area. Continuous observation of air sonde was perfomed to clarify heights of nocturnal boundary layer(NBL) at the center of urban area. Surface meteorological observations were performed at both urban and rural sites. This study showed that heat island phenomena was obviously observed at the urbanized area during the night time with low wind speed. The average NBL heights exteded to about 10 meters, but varied with meteorological conditions. After sunset, the air temperature decreased with time at both sites and cooling rate at the urban site was greater than the rural site. The maximum heat island intensity was 7.5$^{\circ}$C at 21 LST, May 4. Usingthe two meteorological data sets obtained from urban and rural sites, the air pollutant concentration was calculated by Gaussian plume model which can obtain not only horizontal distribution of concentration but also vertical distribution. The result indicated that the concentration resulted from urban meteorological data set was lower than that from rural meteorological data set. It was also calculated that the air pollutant extended to higher level in urban meteorological data set than that in rural meteorological data set.
As natural disasters are increasing due to the unusual weather and the modern society is getting complicated, the rapid change of the urban environment has increased human disasters. Thus, citizens are becoming more anxious about social safety. The importance of preparation for safety has been suggested by providing the disaster safety services such as regional safety index, life safety map, and disaster safety portal application. In this paper, we propose an application framework to predict the urban safety index based on user's location with realtime weather/atmosphere data after creating a predication model based on the machine learning using number of occurrence cases and weather/atmosphere history data. Also, we implement an application to provide traffic safety index with executing preprocessing occurrence cases of traffic and weather/atmosphere data. The existing regional safety index, which is displayed on the Si-gun-gu area, has been mainly utilized to establish safety plans for districts vulnerable to national policies on safety. The proposed system has an advantage to service useful information to citizens by providing urban safety index based on location of interests and current position with realtime related data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.397-397
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2015
The frequency of urban floods is recently increased as a consequence of climate change and haphazard development in urban area. To mitigate and prevent the flood damage, we generally utilized a numerical model to investigate the causes and risk of urban flood. Contrary to general flood inundation model simulating only the surface flow, the model needs to consider flow of the sewer network system like SWMM and ILLUDAS. However, this kind of model can not consider the interaction between the surface flow and drainage network. Therefore, we tried to evaluate the impact of bidirectional interaction between sewer and surface flow in urban flooding analysis based on simulations using the quasi-interacted model and the interacted model. As a general quasi-interacted model, SWMM5 and FLUMEN are utilized to analyze the flow of drainage network and simulate the inundation area, respectively. Then, FLO-2D is introduced to consider the interaction between the surface flow and sewer system. The two method applied to the biggest flood event occurred in July 2011 in Sadang area, South Korea. Based on the comparison with observation data, we confirmed that the model considering the interaction the sewer network and surface flow, showed a good agreement than the quasi-interacted model.
With the advent of high technologies such as the 4th Industrial Revolution and artificial intelligence and big data, efforts are being made to solve urban problems and improve the quality of life by applying new technologies in the smart city field. In addition, as carbon neutrality has emerged as an important issue due to global warming, smart city energy platform technologies such as urban energy management, efficiency improvement, and carbon reduction are in the spotlight. In order to effectively manage urban energy, energy resource information such as electricity, water, gas, hot water, heating, etc. must be collected from the management system of various energy utilities and managed on the central platform. The centrally integrated data is delivered to external city management systems that require city energy information through an energy platform. This study developed a CIM profile for smart city energy monitoring required to provide energy data to external systems. Electric data model were designed using the CIM class of IEC 61970, and water, gas, and heat data model were designed in compliance with the UML-based design ideas of IEC 61970.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.1
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pp.99-104
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2022
In this paper, to increase the maintenance efficiency of the urban railway train control system and to build a standard data system, we collect as much as possible structured, unstructured, and semi-structured data, and collect data by sensing and monitoring the system status and system status and monitoring. pre-process function data(Identification, purification, integration, transformation) through effective data classification and maintenance activities business classification system was studied. The purpose of this is to define the data matrix model by considering the relationship with the data generated and managed in the O&M stage of the train control system operated by the urban railway together with the WBS model, and to reflect and utilize it in practice.
The purpose of this study was to analyze affecting factors to consider and make decision on the urban-to-rural migrants using survey data. In the consideration model of urban-to-rural migrants, it was found that the more interest in "urban-to-rural migrants concern" was, the higher probability to consider about urban-to-rural migrants. The lower the age and income level, the higher probability to consider about the urban-to-rural migrants. In the decision making model of urban-to-rural migrants, the more interest in "urban-to-rural migrants concern" was, the higher probability to decision making of urban-to-rural migrants. The higher of stable pension income and the lower of the expected living cost, the higher probability of decision on urban-to-rural migrants. The results of this analysis show that it is necessary to continuous education to increase "interests and information about rural areas", and A number of safeguards are needed to ensure stable income after urban-to-rural migrants to increase the population of the urban-to-rural migrants.
Developing two process models to simulate wastewater treatment process is needed to draw a comparison between measured BOD data and estimated process model data: a mathematical model based on the process mass-balance and an ANN (artificial neural network) model. Those two types of simulator can fit well in terms of effluent BOD data, which models are formulated based on the distinctive five parameters: influent flow rate, effluent flow rate, influent BOD concentration, biomass concentration, and returned sludge percentage. The structuralized mass-balance model and ANN modeI with seasonal periods can estimate data set more precisely, and changing optimization algorithm for the penalty could be a useful option to tune up the process behavior estimations. An complex model such as ANN model coupled with mass-balance equation will be required to simulate process dynamics more accurately.
In this study, the numerical model was developed to evaluate the observational environment of sunshine duration and, for evaluating the accuracy and utility of the model, it was verified against the observational data measured at Dae-gu Automated Synoptic Observing System (ASOS) located in an urban area. Three-dimensional topography and building configuration as the surface input data of the model were constructed using a Geographic Information System (GIS) data. First, the accuracy of the computing planetary positions suggested by Paul Schlyter was verified against the data provided by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) and the results showed that the numerical model predicted the Sun's position (the solar azimuth and altitude angles) quite precisely. Then, this model was applied to reproduce the sunshine duration at the Dae-gu ASOS. The observed and calculated sunshine durations were similar to each other. However, the observed and calculated sunrise (sunset) times were delayed (curtailed), compared to those provided by KASI that considered just the ASOS's position information such as latitude, longitude, and elevation height but did not consider the building and topography information. Further investigation showed that this was caused by not only the topographic characteristic (higher in the east and lower in the west) but also the buildings located in the southeast near the sunrise and the southwest near the sunset. It was found that higher building resolution increased the accuracy of the model. It was concluded that, for the accurate evaluation of the sunshine duration, detailed building and topography information around the observing sites was required and the numerical model developed in this study was successful to predict and/or the sunshine duration of the ASOS located in an urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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