Liquefaction refers to a phenomenon in which excessive pore water pressure occurs when a dynamic load such as an earthquake rapidly acts on a loose sandy soil saturated with soil, and the ground loses effective stress and becomes liquefied. The indoor repeated test for liquefaction evaluation can be confirmed through the repeated triaxial compression test and the repeated shear test. In this regard, this study tried to confirm the liquefaction resistance strength according to the relative density and particle size distribution of sand using the repeated triaxial compression test. As a result of the experiment, it was confirmed that the liquefaction resistance strength increased as the relative density increased regardless of the soil classification, and the liquefaction resistance strength according to the particle size distribution of the sand was confirmed that the liquefaction resistance strength of the SP sample close to SW was significantly higher. In addition, as a result of analyzing 30% of fine powder compared to 0% of fine powder, as the relative density increased to 40~70%, the liquefaction resistance strength decreased by 5~20%, and the domestic weathered soil ground had a fine liquefaction resistance strength compared to Jumunjin standard sand. When the minute was 10%, it was measured to be 30% or more, and when the fine particle was 30%, it was measured to be less than 50%.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.1
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pp.56-76
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2022
This study shared with community mapping participants spatial analysis information, collected using smart devices, to give them an opportunity to objectively review their opinions. The study examined the impact of sharing such spatial information on residents' decision-making and perceptions. Yeongju-dong in Jung-gu district of Busan Metropolitan City, South Korea was selected for the case study; community mapping was carried out in Yeongju-dong to identify hazardous areas to improve pedestrian safety of primary school students. The community mapping participants drew a preliminary hazard map based on their experience and perception. Then, they drew a second hazard map after being given spatial information on pedestrian safety installations and pedestrian flow collected with smart devices including drones and sensors. Numerous changes in ranking across various sections occurred when the two maps were compared. There was a climb in the ranking of areas where the pedestrian flow was higher and lacked safety installations based on objective measurements over the perceptions of the participating people. Furthermore, according to a survey conducted among the participants, the provision of spatial analysis information using smart devices during community mapping process not only helped them recognize local community problems, but also raised their expectations that their submitted opinions would be reflected in policies. Moreover, the participants demonstrated increased self-confidence and faith in themselves as they were able to have more trust in the outcome they created.
The purpose of this study is to present the direction of employment guidance for long-term service through the analysis of the cause of employment of employed students who graduated from specialized high school. In particular, the purpose is to present student guidance plans for long-term service by analyzing personal reasons for students graduating from commercial high schools and policy factors for individual, school, company, and government service after employment. To this end, a survey was conducted for graduates of commercial high schools nationwide, and the validity, reliability, and causality of the survey data were analyzed by applying Exploratory Factor Analysis, Cronbach's Alpha, and decision tree analysis techniques. We found that personal goal setting for employment is an important factor for working for more than 1 year, personal relationships at work and personal characteristics are important factors for working for more than 3 years. In addition, we found that the reason for getting a job is that personal reasons and school recommendations are great, special lectures on employment, camps, and 'advice from seniors and teachers' programs are helpful in finding a job, and accounting and computer related subjects are helpful for long-term employment. Accordingly, in specialized high schools, it is required to prepare specific instructional measures for education such as setting personal goals and the formation of human relationships that are the basis of social life, and to actively operate the above subjects and programs to help with employment and longevity.
Research related to hydrogen technology is being actively conducted around the world. Korea is also making great efforts to develop technology to leap forward as a hydrogen economy powerhouse. In particular, the world's No. 1 hydrogen vehicle penetration rate is proof of this. However, the construction of hydrogen refueling stations is being delayed. The biggest delay factor is the public opposition. As such, policies without public support cannot be successfully implemented and are not sustainable. Therefore, this study intends to analyze the factors affecting the acceptability of hydrogen refueling stations in favor of and against them. As a research method, the basic factors affecting acceptability were identified by reviewing previous studies, and a questionnaire was designed and investigated based on the established factors. The validity and reliability of the questionnaire were verified, and the hypothesis was verified through correlation analysis. And, using structural equation modeling, a factor model was developed on the acceptability of hydrogen refueling stations. As a result of the study, acceptability defined private acceptability and public acceptability. In the case of private acceptability, it was confirmed that the higher the attitude toward the environment, the higher the level of knowledge about the hydrogen charging station, and the lower the degree of feeling the risk of the hydrogen charging station, the higher the acceptability. In the case of public acceptability, it was confirmed that the higher the benefit, the better the attitude toward the environment, and the lower the risk-taking characteristics of the individual, the higher the acceptability. Therefore, in this study, based on the potential factors verified in previous studies, the main factors affecting the acceptance on hydrogen refueling stations were identified. And the acceptance model was developed using structural equation modeling. This study is expected to provide basic data to seek ways to improve the acceptance of public when implementing national policies such as hydrogen refueling stations, and to be used analysis data for scientific communication.
While the frequency of seismic occurrence has been increasing recently, the domestic seismic response system is weak, the objective of this research is to compare and analyze the seismic vulnerability of buildings using statistical analysis and machine learning techniques. As the result of using statistical technique, the prediction accuracy of the developed model through the optimal scaling method showed about 87%. As the result of using machine learning technique, because the accuracy of Random Forest method is 94% in case of Train Set, 76.7% in case of Test Set, which is the highest accuracy among the 4 analyzed methods, Random Forest method was finally chosen. Therefore, Random Forest method was derived as the final machine learning technique. Accordingly, the statistical analysis technique showed higher accuracy of about 87%, whereas the machine learning technique showed the accuracy of about 76.7%. As the final result, among the 22,296 analyzed building data, the seismic vulnerabilities of 1,627(0.1%) buildings are expected as more dangerous when the statistical analysis technique is used, 10,146(49%) buildings showed the same rate, and the remaining 10,523(50%) buildings are expected as more dangerous when the machine learning technique is used. As the comparison of the results of using advanced machine learning techniques in addition to the existing statistical analysis techniques, in spatial analysis decisions, it is hoped that this research results help to prepare more reliable seismic countermeasures.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.6
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pp.241-249
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2022
This paper discusses the design of a ground clutter prevention fence for a radar wind profiler (RWP). The design point of the clutter fence is to improve the quality of the received signal by removing the non-weather clutter coming from the side. In this paper, a clutter prevention fence composed of a metallash mesh around the RWP is proposed, and the phase center of the antenna, the length, and height of the down fence, and the height and slop of the top fence through M&S are designed. The designed ground clutter prevention fence and 256 active phase array antennas were used as basic data. The effectiveness of the design was confirmed by a simulation. The side lobe in the ±90° direction was reduced by more than 30dB depending on the presence or absence of the designed ground clutter prevention fence. The fence was manufactured by 3D modeling, and the clutter shielding performance of approximately 20dB or more on the side of the antenna (±90°) was confirmed by applying it to the currently operated RWP.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.54-54
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2021
최근 홍수파 또는 댐 및 보 등의 하천 구조물과, 본류와 지류의 합류로 인해 발생하는 배수영향 등으로 하천에 고리형 수위-유량관계의 이력현상이 발생하여, 수위-유량관계식으 신뢰도가 저하된다고 판단하여, 대하천 본류와 합류부 인근 지류에 초음파기반유속계(ADCP)의 측정결과를 지표로 활용하는 자동유량관측소가 현재 58개소가 구축되어 운용되고 있다. 그러나, 4대강 사업으로 다기능보의 설치 등으로 인해 하천의 수리학적 특성이 변동되었고, 지류에서 주로 운용하는 수위-유량관계 기반 유량관측소에 수문사상으로 인해 발생한 홍수파 또는 배수영향으로 인한 하천에 수위-유량관계의 이력현상이 발생할 경우, 지류 수위관측소를 자동유량관측소로 대체할 필요성이 제기되고 있다. 기존의 자동유량관측소의 경우 홍수량이 기준이하로 발생할 경우 수위-유량 관계식으로 대체하는 경우도 있지만, 적용기준이 명확하지 않다. 또한, 하천의 수위-유량관계의 이력현상이 발생했을 경우 수위-수면경사의 이력현상도 같이 발생하게 된다. 수면경사의 경우 기존 수위관측소로부터 수위 측정결과로부터 산정할 수 있기에, 수면경사로부터 하천의 이력현상 현저성을 산정할 경우 자동유량 장치를 활용하지 않고 이력현상 현저성 진단을 할 수있다. 따라서, 본 연구에서는 신규 자동유량장치 설치, 기존 수위관측소의 자동유량관측소대체, 자동유량관측소에서 수위-유량관계의 활용 기준 마련 등을 명확하게 판단하기 위해 상류에 위치한 수위관측소의 수위 측정으로부터 하천의 수면경사를 산정하고 수면경사를 활용하여 수위-유량관계 이력현상의 패턴을 분석하여 현저성을 진단하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해, 다기능보 설치 및 지류-본류로 인한 지류하천의 배수영향과 홍수파에 의해 발생한 수위-유량관계의 이력현상를 다양한 수문사상에 대하여 분석 하였다. 분석방법으로는 대상유역으로 수위-유량관계의 이력현상이 발생하는 영산강유역에 위치한 남평교, 나주대교 두 지점을 선정하고 자동유량관측소 상류에 위치한 기존 수위관측소의 수위 측정값으로부터 하천의 수면경사를 산정하고 수위-유량관계와 수위-수면경사관계의 패턴을 분석하고, 수위-수면경사의 이력현상으로 부터 수위-유량관계 이력현상의 현저성을 진단하였다. 분석결과 각 수문사상마다 수위-유량관계의 최대이력범위와, 수위-수면경사의 최대이력범위를 각각 무차원화시켜 관계그래프를 산정하였다. 남평교의 경우 수위-유량관계의 이력현상이 현저히 나타남에도 불구하고 수위-수면경사의 이력범위는 거의 없었다. 나주대교의 경우 수위-유량관계와, 수위-수면경사관계 각각의 이력범위가 현저히 나타나 관계를 분석하기 용이하였다. 또한, 나주대교관측소지점의 분석을 통하여 수위-수면경사 이력범위의 유의 수준을 두어 일정 이력범위(20%)가 발생한 경우, 수위-유량관계의 이력현상이 현저함을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 20%이상의 이력범위를 수위-수면경사의 이력범위로부터 수위-유량관계의 현저성을 판단하는 기준으로 제안하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.308-308
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2021
다목적댐의 홍수조절운영에 있어서 댐유입량은 직접 관측의 어려움과 오차로 인해 정확한 유량을 산정하는데 한계가 있다. 남강댐 유역의 경우 유역면적대비 과소한 저수용량으로 말미암아 급격한 홍수유입이 발생할 경우 유출률이 비정상적 수치를 보이는 경우가 종종 발생하고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 격자형 유출모형을 댐 직상류 잔유역에 적용하여 유출률을 산정 후 남강댐 계측유입량의 타당성을 간접적으로 검증할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 댐유역에서 잔유역은 직상류 수위표지점 하류의 유역을 일컬으며, 이들 수위표지점에서 홍수시의 배수영향은 최소화될 만큼 이격되어 있고, 댐체 혹은 취수탑에 부착된 수위표와는 달리 기계적 진동의 영향이 최소화되어 있다고 가정한다면, 수위계측지점의 유량을 경계조건으로 활용하여 작은 면적에 대한 정밀한 수문학적 유출모델링을 통하여 비교적 신뢰성있는 유출값을 추정할 수 있다는 장점이 있다. 남강댐 잔유역은 유역 내 산청, 신안, 창촌 수위관측소를 기준으로 상류의 유역을 제외한 부분으로 설정하였다. 본 연구에서는 210m 격자에 대하여 모든 입력자료를 가공하였으며, 입력자료 중 지형자료는 WAMIS에서 제공한 DEM, 토지피복도, 토양도를 활용하였다. 강우자료는 유역 내 위치한 25개 강우관측소의 시단위 강우자료를 활용하였고, 강우사상은 진주 기상관측소의 일우량 100mm 이상을 기준으로 총 8개의 강우사상을 선정하였다. 남강댐 유역의 유출률을 산정하기 위해 산청, 창촌, 신안 등 3개의 수위관측소의 관측유량을 경계조건으로 사용하였고, 모의된 수문곡선의 총유량과 첨두유량을 관측값과 비교하였다. 유출률을 산정하기 위한 기준시간은 강우시작부터 강우종료 후 48시간으로 설정하였다. 유출률은 강우사상별로 편차가 심한 특성을 보이고 있었으며, 전체적으로는 계측유량기준 106~39.1%의 유출률이 보정된 유량을 통해서는 85~33%의 유출률로서 계측유량이 전반적으로 과대추정 되는 경향이 있었음을 확인할 수 있었다. 이들 중 2010년 7월 강우사상은 관측 유입량 기준 95.6%의 유출률을 보여, 추정유량 58.5%대비 상당한 과대추정 경향을 보인 사례로 판단할 수 있었다. 수문학적 유입량 추정방법은 현장계측을 대체할 수 있는 기법으로는 무리가 있으나 현장계측의 신뢰도를 평가하기 위한 목적으로는 유용한 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
High-reliability prediction of dam inflow is necessary for efficient dam operation. Recently, studies were conducted to predict the inflow of dams using Multi Layer Perceptron (MLP). Existing studies used the Gradient Descent (GD)-based optimizer as the optimizer among MLP operators to find the optimal correlation between data. However, the GD-based optimizers have disadvantages in that the prediction performance is deteriorated due to the possibility of convergence to the local optimal value and the absence of storage space. This study improved the shortcomings of the GD-based optimizer by developing Adaptive moments combined with Improved Harmony Search (AdamIHS), which combines Adaptive moments among GD-based optimizers and Improved Harmony Search (IHS). In order to evaluate the learning and prediction performance of MLP using AdamIHS, Daecheong Dam inflow was learned and predicted and compared with the learning and prediction performance of MLP using GD-based optimizer. Comparing the learning results, the Mean Squared Error (MSE) of MLP, which is 5 hidden layers using AdamIHS, was the lowest at 11,577. Comparing the prediction results, the average MSE of MLP, which is one hidden layer using AdamIHS, was the lowest at 413,262. Using AdamIHS developed in this study, it will be possible to show improved prediction performance in various fields.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.30
no.6B
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pp.579-587
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2010
The mid-range streamflow forecast was performed using NWP(Numerical Weather Prediction) provided by KMA. The NWP consists of RDAPS for 48-hour forecast and GDAPS for 240-hour forecast. To enhance the accuracy of the NWP, QPM to downscale the original NWP and Quantile Mapping to adjust the systematic biases were applied to the original NWP output. The applicability of the suggested streamflow prediction system which was verified in Geum River basin. In the system, the streamflow simulation was computed through the long-term continuous SSARR model with the rainfall prediction input transform to the format required by SSARR. The RQPM of the 2-day rainfall prediction results for the period of Jan. 1~Jun. 20, 2006, showed reasonable predictability that the total RQPM precipitation amounts to 89.7% of the observed precipitation. The streamflow forecast associated with 2-day RQPM followed the observed hydrograph pattern with high accuracy even though there occurred missing forecast and false alarm in some rainfall events. However, predictability decrease in downstream station, e.g. Gyuam was found because of the difficulties in parameter calibration of rainfall-runoff model for controlled streamflow and reliability deduction of rating curve at gauge station with large cross section area. The 10-day precipitation prediction using GQPM shows significantly underestimation for the peak and total amounts, which affects streamflow prediction clearly. The improvement of GDAPS forecast using post-processing seems to have limitation and there needs efforts of stabilization or reform for the original NWP.
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