Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.12
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pp.60-66
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2020
Torrential rain causes landslide damage every year. In particular, the 2011 downpour caused landslides at numerous points throughout Mt. Woomyeon, which resulted in considerable damage to people and property. Because it occurred in an urban area, this case became a major social issue and received public attention. Measures were quickly implemented for multilateral investigations and recovery. Landslides caused by heavy rain are greatly affected by rainfall at the time. Landslides from the upper part erode the flow path, increasing the size, causing much damage to the lower part. This study selected a rural village area among the damaged areas of Mt. Woomyeon, and analyzed the change in terrain profile before and after a landslide using the DSM data obtained from airborne LiDAR. This area can be divided into three hydrological basins. For each basin, the analysis was performed on the average slope of each part of the flow path, as well as the erosion and deposition due to soil flow. As a result of the analysis, it was estimated that the total amount of soil from the Jeonwon village was 15,300㎥. These field data based on GIS can be used as basic information to predict damage in the case of a similar disaster, and it can be helpful in analyzing the results of various debris flow simulations.
In this study, temporal trend of researches in earthquake with groundwater level, water quality, radon, remote sensing, electrical resistivity, gravity, and geomagnetism was searched from 2001 to 2020, using the journals indexed in Web of Science, and the number of articles published in international journals was counted in relation to the occurrences of earthquakes (≥Mw 5.0, ≥Mw 6.0, ≥Mw 7.0, ≥Mw 8.0, and ≥Mw 9.0). The number of articles shows an increasing trend over the studied period. This is explained by that studies on earthquake precursor and seismic monitoring becomes active in various fields with integrated data analysis through the development of remote sensing technology, progress of measurement equipment, and big data. According to Mann-Kendall and Sen's tests, gravity-related articles exhibit an increasing trend of 1.30 articles/yr, radon-related articles (0.60 articles/yr), groundwater-related articles (0.70 articles/yr), electrical resistivity-related articles (0.25 articles/yr), and remote-sensing-related articles (0.67 articles/yr). By cross-correlation analysis of the number of articles in each field with removing trend effect and the number of earthquakes of ≥Mw 5.0, ≥Mw 6.0, ≥Mw 7.0, ≥Mw 8.0, and ≥Mw 9.0, radon and remote sensing fields exhibit a high cross-correlation with a delay time of one year. In addition, large-scale earthquakes such as the 2004 and 2005 Sumatra earthquake, the 2008 Sichuan earthquake, the 2010 Haiti earthquake, and the 2010 Chile earthquake are estimated to be related with the increase in the number of articles in the corresponding periods.
Kim, Hyung Jun;Min, Tae Ki;Wang, Jingbu;Schuler, Diana;Oh, Keun Yeob
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.6
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pp.55-65
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2020
The purpose of this study is to empirically analyze the factors that affect start-up activities at the national level. Unlike most existing research about entrepreneurship at the individual level, this empirical analysis makes use of the total early-stage entrepreneurial activity(TEA) index at national level. This was developed by the Global Entrepreneur Monitor (GEM) as the measure for the degree of entrepreneurship of the countries. Based on the previous studies, not only national income level and unemployment rate, but also other factors including the cultural characteristics of the countries were included in our regression model. Using GEM's panel data, we found that the effectiveness of the factors depends on the stage of economic development. In particular, we found 'U-shape' relationship between the level of per capita income and entrepreneurship activity by the panel regression analysis using quadratic function. This analysis result can explicitly confirm what the existing literature have explained descriptively. Furthermore, the governmental support programs are shown to have significantly positive effects on the entrepreneurship or start-up activities in the factor-driven and efficiency-driven economies. On the contrary, those programs were not very helpful in the innovative economies. Lastly, this research suggests that the 'education and training' and the 'entrepreneurial culture' be the supportive norm for new business regardless of the economic development level.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.1
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pp.59-66
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2022
In order to solve the problem of urban traffic congestion, Urban Air Mobility (UAM) concept using Electric Vertical Take-off and Landing (eVTOL) aircraft has been gaining popularity, and many domestic and international studies are underway. However, since these aircraft inevitably fly over densely populated areas, it is essential to ensure safety, which starts with accurately analyzing the crash risk. In this paper, the locations and impact speeds of crash are computed using six degree-of-freedom simulations of an eVTOL aircraft in a fixed-wing mode. System malfunction was modeled by a sudden loss of thrust with control surfaces being stuck during cruise. Because most of these eVTOL aircraft are still under development, a methodology of constructing a six degree-of-freedom dynamics model from generic specification is also developed. The results show that the crash locations are highly concentrated right under the aircraft within a square that has an edge length similar to the cruise altitude. Speed distribution is more complicated because almost identical crash locations can be achieved by two very different paths resulting in a large variation in the speeds.
The three-dimensional distribution of the fault was evaluated using gravity field interpretation such as curvature analysis and Euler deconvolution in the Seoul-Gyeonggi region where the Chugaryeong fault zone was developed. In addition, earthquakes that occurred after 2000 and the location of faults were compared. In Bouguer anomaly of Chugaryeong faults, the Pocheon Fault is an approximately 100 km fault that is extended from the northern part of Gyeonggi Province to the west coast through the central part of Seoul. Considering the frequency of epicenters is high, there is a possibility of an active fault. The Wangsukcheon Fault is divided into the northeast and southwest parts of Seoul, but it shows that the fault is connected underground in the bouguer anomaly. The magnitude 3.0 earthquake that occurred in Siheung city in 2010 occurred in an anticipated fault (aF) that developed in the north-south direction. In the western region of the Dongducheon Fault (≒5,500 m), the density boundary of the rock mass is deeper than that in the eastern region (≒4,000 m), suggesting that the tectonic movements of the western and eastern regions of the Dongducheon Fault is different. The maximum depth of the fracture zone developed in the Dongducheon Fault is about 6,500 m, and it is the deepest in the research area. It is estimated that the fracture zone extends to a depth of about 6,000 m for the Pocheon Fault, about 5,000 m for the Wangsukcheon Fault, and about 6,000 m for the Gyeonggang Fault.
Kim, Hoejung;Jeon, Yejin;Yi, Seunghyun;Kwon, Ohbyung
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.28
no.2
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pp.263-278
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2022
With the recent advent of IoT technology, automatic pet feeders are being distributed so that owners can feed their companion animals while they are out. However, due to behaviors of pets, the method of measuring weight, which is important in automatic feeding, can be easily damaged and broken when using the scale. The 3D camera method has disadvantages due to its cost, and the 2D camera method has relatively poor accuracy when compared to 3D camera method. Hence, the purpose of this study is to propose a deep learning approach that can accurately estimate weight while simply using a 2D camera. For this, various convolutional neural networks were used, and among them, the ResNet101-based model showed the best performance: an average absolute error of 3.06 grams and an average absolute ratio error of 3.40%, which could be used commercially in terms of technical and financial viability. The result of this study can be useful for the practitioners to predict the weight of a standardized object such as feed only through an easy 2D image.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.1
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pp.49-57
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2022
In order to efficiently analysis the stability of a slope, measuring the shear strength of soil is needed. The Standard Penetration Test (SPT) is not appropriate for a slope inspection due to cost and weights. One of the ways to effectively measure the N-value is the Dynamic Cone Penetration Test (DCPT). This study was performed to develop a minimized multi-function sensors that can easily estimate CPT values and Volumetric Water Content. N value with multi-fuction sensor DCPT showed -2.5 ~ +3.9% error compared with the SPT N value (reference value) in the field tests. Also, the developed multi-fuction sensor system was tested the correlation between the CPT test and the portable tester with indoor test. The test result showed 0.85 R2 value in soil, 0.83 in weathered soil, and 0.98 in mixed soil. As a result of the field test, the multi-function sensor shows the excellent field applicability of the proposed sensor system. After further research, it is expected that the portable multi-function sensor will be useful for general slope inspection.
The International Maritime Organization (IMO) designated the Emission Control Area (ECA) in Northern Europe to reduce the NOx and SOx emissions from ships in the coastal areas. This study used Network slack-based measure (SBM) Data Envelopment Model (DEM) and Bootstrop Truncated Regression (BTR) model to analyze the ECA's impact on ferry companies' financial performances based on the financial data from eight ferry carriers in Northern Europe, the Mediterranean and North America from 2004 to 2017. To alleviate the problem of arbitrary variable selection in DEA, the variable selection criteria proposed by Dyson et al. (2001) were applied; the size of the company was considered through the Network SBM DEA model; and the company's profit-generating process was divided into stages to measure financial performance in more detail. In addition, the BTR model was applied to derive results that minimize the bias of the data. The study found that ECA regulations did not always negatively affect the shipping companies' financial performance. Rather, a steady increase in efficiency was observed for Northern European ferry companies which were subject to the strongest regulations. For North American ferry companies, government subsidies were found to have a significant impact on efficiency, and relatively small impact on efficiency due to the ECA and oil prices. For the Mediterranean ferry companies, efficiency values have decreased since the implementation of ECA regulation despite the lowest level of regulation in the region.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.2
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pp.171-182
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2022
InSAR (Interferometry SAR) technique is a technique that uses complex data to obtain phase difference information from two or more SAR image data, and enables high-resolution image extraction, surface change detection, elevation measurement, and glacial change observation. In many countries, research on the InSAR technique is being conducted in various fields of study such as volcanic activity detection, glacier observation in Antarctica, and ground subsidence analysis. In this study, a case of large ground settlement due to groundwater level drawdown during tunnelling was introduced, and ground settlement analyses using InSAR technique and numerical analysis method were compared. The maximum settlement and influence radius estimated by the InSAR technique and numerical method were found to be quite similar, which confirms the reliability of the InSAR technique. Through this case study, it was found that the InSAR technique reliable to use for estimating ground settlement and can be used as a key technology to identify the long-term ground settlement history in the absence of measurement data.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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