Lim, Ga Kyun;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik;Chae, Soo Kwon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.12
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pp.1193-1201
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2020
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.
Seo, Seunghwan;Lim, Hyunsung;Ko, Younghun;Kwak, Kiseok;Chung, Moonkyung
Explosives and Blasting
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v.39
no.4
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pp.22-33
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2021
Recently, the frequent occurrence of ground subsidence in urban areas has caused increasing anxiety in residents and incurred significant social costs. Among the causes of ground subsidence, the rupture of old water and sewer pipes not only halts the operation of the buried pipes, but also leads to ground and water pollution problems. However, because most pipes are buried after construction and cannot be seen with the naked eye, the importance of maintenance has underestimated compared to other structures. In recent years, integrated physical exploration has been applied to the maintenance of underground pipes and structures. Currently, to investigate the internal conditions and vulnerable portions of the ground, consolidated physical surveys are executed. Consolidated physical surveys are analysis techniques that obtain various material data and add existing data using multiple physical surveys. Generally, in geotechnical engineering, consolidated physical surveys including electrical and surface wave surveys are adopted. However, it is difficult to investigate time-based changes in under ground using these surveys. In contrast, surveys using cosmic-ray muons have been used to scan the inner parts of nuclear reactors with penetration technology. Surveys using muons enable real-time observation without the influence of vibration or electricity. Such surveys have great potential for available technology because of their ability to investigate density distributions without requiring as much labor. In this paper, survey technologies using cosmic ray muons are introduced, and the possibilities of applying such technologies as new physical survey technologies for underground structures are suggested.
In recent years, due to the continuous density and urbanization of space, the expansion of awareness of rights, the need for landscape conservation, and the development of construction technology, the conventional flat land use has been deviated from the conventional flat land use, and the transmission line, urban railway, parking lot, communal district, underground shopping mall, pipeline, etc. Although 3D spatial activities are carried out in the form of 3D space, there are considerable difficulties in administration to manage the 3D use of land due to the inadequacy of related regulations. In this background, for the administration that can manage Sectional Superficies, which is a representative case of 3D spatial use of parcels, which is a registered unit of land, first, the law on the establishment and management of spatial information, and cadastral re-examination from the legal and institutional aspects Standardization of 3D space registration through amendments to the Special Act, etc. and the formation of consensus among related departments. Second, in technical and administrative aspects, the registration of Sectional Superficies based on cadastral survey results, establishment of a platform for integrated management of location and attribute data, and registration method was found to be in need of improvement. As suggested in this study, by registering and managing Sectional Superficies, it is possible to manage various 3D land use of not only ground space or surface space but also underground space. It is expected to be able to register and manage lot-based 3D land use efficiently.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.26-35
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2022
The 7th education reform in 1997 has led changes in the way buildings were constructed and such changes drove educational facilities to steadily consume more energy every year. Also, these facilities take several years' estimated expenditure as well as the increased unit price of electricity into account when planning their annual operating budget. Such circumstances may adversely affect the establishment of their budget plan since improper allocation of operating costs could take place. To propose educational facilities' operating budget management plan on electrical energy consumption, this study developed a model that help oversee the facilities' consumption of electrical energy. For the model development, the primary core variables related to electrical energy factors from the aspects of surroundings, physics, policy, etc. were derived from taking both literature research and the characteristics of these facilities into account. The secondary core variables were then derived using the correlation analysis. Lastly, the electric energy use prediction model was developed by performing regression analysis based on the derived secondary core variables.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.239-247
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2022
Cities are becoming more complex due to rapid industrialization and population growth in modern times. In particular, urban areas are rapidly changing due to housing site development, reconstruction, and demolition. Thus accurate road information is necessary for various purposes, such as High Definition Map for autonomous car driving. In the case of the Republic of Korea, accurate spatial information can be generated by making a map through the existing map production process. However, targeting a large area is limited due to time and money. Road, one of the map elements, is a hub and essential means of transportation that provides many different resources for human civilization. Therefore, it is essential to update road information accurately and quickly. This study uses Semantic Segmentation algorithms Such as LinkNet, D-LinkNet, and NL-LinkNet to extract roads from drone images and then apply hyperparameter optimization to models with the highest performance. As a result, the LinkNet model using pre-trained ResNet-34 as the encoder achieved 85.125 mIoU. Subsequent studies should focus on comparing the results of this study with those of studies using state-of-the-art object detection algorithms or semi-supervised learning-based Semantic Segmentation techniques. The results of this study can be applied to improve the speed of the existing map update process.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.4
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pp.179-184
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2021
Along with the development of the fourth industry, the public sector has increasingly paid more attention to search using drones and real-time monitoring, for various goals. The drones are used and researched to complete a variety of searching and monitoring missions, including search for missing persons, security, coastal patrol and monitoring, speed enforcement, highway and urban traffic monitoring, fire and wildfire monitoring, monitoring of illegal fishing in reservoirs and protest rally monitoring. Police stations, fire departments and military authorities, however, concentrate on the hardware part, so there are little research on efficient communication systems for the real-time monitoring of data collected from high-performance resolution and infrared thermal imagining cameras, and analysis programs suitable for special missions. In order to increase the efficiency of drones with the searching mission, this paper, therefore, attempts to propose an image analysis technique to increase the precision of search by producing image data suitable for searching missions, based on images obtained from drones and provide the foundation for improving relevant policies and establishing proper platforms, based on actual field cases and experiments.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.491-501
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2021
Purpose: This study is designed to provide care workers with basic data on the development of job training programs for enhancing professionalism of senior care services by identifying and analyzing job recognition and education requirements according to the type of work place. Methods: Data were collected from April to July 2019 from 177 care workers working at the Elderly Care Facilities, Elderly Housing Welfare Facilities and Rehabilitation Facilities in the B Metropolitan City. It was analyzed using the SPSS Win 21.0 Statistical Program. Results: The results of job recognition of care worker according to the type of work place shows as follows. As for health care welfare facilities for senior citizens and residential welfare facilities for the elderly was the highest level for physical change and mobile care protection belonging to basic care protection technologies. For the rehabilitation and welfare facility, human rights and prevention of abuse among senior citizens which is belonging to occupational ethics and attitudes of care workers showed the highest. Conclusion: It is required for differentiated job training to enhance capacity for care workers according to the type of work place, and it is needed to developed systematic and specific customized hands-on training to perform, not for simple knowledge.
Kim, Byeongcheol;Lee, Kyungil;Park, Seonyoung;Im, Jungho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_2
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pp.765-779
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2022
This study evaluates the accuracy in identifying the burned area in South Korea using multi-temporal data from Sentinel-2 MSI and Landsat 8/9 OLI. Spectral indices such as the Difference Normalized Burn Ratio (dNBR), Relative Difference Normalized Burn Ratio (RdNBR), and Burned Area Index (BAI) were used to identify the burned area in the March 2022 forest fire in Uljin. Based on the results of six indices, the accuracy to detect the burned area was assessed for four satellites using Sentinel-2 and Landsat 8/9, respectively. Sentinel-2 and Landsat 8/9 produce images every 16 and 10 days, respectively, although it is difficult to acquire clear images due to clouds. Furthermore, using images taken before and after a forest fire to examine the burned area results in a rapid shift because vegetation growth in South Korea began in April, making it difficult to detect. Because Sentinel-2 and Landsat 8/9 images from February to May are based on the same date, this study is able to compare the indices with a relatively high detection accuracy and gets over the temporal resolution limitation. The results of this study are expected to be applied in the development of new indices to detect burned areas and indices that are optimized to detect South Korean forest fires.
Kim, Misuk;Seong, Taeyoung;Choi, Eunhee;Choi, Daesik
Land and Housing Review
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v.13
no.3
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pp.1-20
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2022
This study analyses how much Korean visits to North Korea have an impact on the North Korean regional economy. It estimates the demand for North Korean tourism via the borders of North Korea, China, and Russia and South Korean expenses to be spent in North Korea. When asked if they are willing to visit North Korea within the next five years in case the pre-conditions of the visit to North Korea are satisfied, approximately 64.1% of the survey respondents indicated 'yes'. To estimate the demand, this research employed the analysis of purchase intention, popular in marketing, based on their willingness to visit. The annual demand for tourism was 4,136,361 persons. The average estimated expense per person is KRW 1,532,000 and the total annual expense is KRW 6,336.9 billion. Assuming that airfare is excluded from the total expense and the expense is made evenly in each tourist destination, the estimated amount to be spent in North Korea is KRW 2,838.7 billion per annum. The backward linkage effect of this expense on the North Korean regional economy is KRW 7,972.1 billion in total production inducement, KRW 2,619.4 billion in value-added inducement, and approximately 2,890,443 persons in employment inducement. The value-added inducement effect is estimated to be approximately 7.6% of the North Korean nominal GDP in 2020. South Korean tourism is expected to have a significant impact on the North Korean economy. As the demand for North Korean tourism is likely to increase steadily due to the expected increase in overseas travel demand by Koreans, inter-Korean cooperation is needed for the development of North Korean tourism infrastructure if conditions improve.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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