KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.4D
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pp.485-492
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2008
This study presents a viscoelastic characterization of flexible pavement subjected to moving loads. A series of field tests have been conducted on three pavement sections (A2, A5, and A8) at the Korea Expressway Corporation (KEC) test road. The effect of vehicle speed on the responses of each test section was investigated at three speeds: 25 km/hr, 50 km/hr, and 80 km/hr. During the test, both longitudinal and lateral strains were measured at the bottom of asphalt layers and in-situ measurements were compared with the results of finite element (FE) analyses. A commercial FE package, ABAQUS was used to model each test section and a step loading approximation has been adopted to simulate the effect a moving vehicle. For viscoelastic analysis, relaxation moduli of asphalt mixtures were obtained from laboratory test. Field responses reveals the strain anisotropy (i.e., discrepancy between longitudinal and lateral strains) and the amplitude of strain normally decreases as the vehicle speed increases. In most cases, lateral strain was smaller than longitudinal strain, and strain reduction was more significant in lateral direction.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4A
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pp.753-759
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2006
To predict service life of concrete structures exposed to chloride attack, surface chloride concentration, diffusion coefficient of chloride ion, and chloride corrosion threshold value in concrete, are used as important factors. Of these, as the diffusion coefficient of chloride ion for concrete is strongly influenced by concrete quality and environmental conditions of structures and may significantly change the service life of structures, it is considered as the most important factor for service life prediction. The qualitative factors affecting the penetration and diffusion of chloride ion into concrete are water-cement (W/C) ratio, age, curing conditions, chloride ion concentration of given environment, wet and dry conditions, etc. In this paper the influence of W/C ratio and curing conditions on the diffusion characteristics of chloride ion in concrete was investigated through the chloride ion diffusion test. In the test, the voltages passing through the diffusion cell were measured by accelerated test method using potential difference, and then with the consideration of IR drop ratio the diffusion coefficient of chloride ion for concrete with different W/C ratios were estimated by Andrade's model. Furthermore, under different curing conditions formulas for the estimation of the diffusion coefficient of chloride ion have been proposed by the regression analysis considering the effect of W/C ratio and age.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.6C
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pp.251-258
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2009
In this study, the optimum design conditions for embankment construction on soft clay layer improved by soil compaction pile (SCP) are discussed by comparing the practical design method to the reliability design which is based on the loss function and advanced first order second moment (AFOSM) method. The results are summarized as follows; 1) the relationship between safety factor and failure probability becomes heavy exponentially, failure probability decreases rapidly till 1% approximately until safety factor is smaller than 1.2 and after then, failure probability decrease gradually along the increase of the safety factor. The design safety factor of 1.2 may be the critical value that has been established on considering both relationships appropriately, 2) the safety factor of 1.15 at the minimum expected total cost is a little smaller than the design safety factor of 1.2 and the failure probability is about 1%, 3) the sensitivities of the ratio of stress share and the internal friction angle of sand is larger than the variables related the undrained shear strength of soft layer. This result means that the distribution characteristic of n and ${\phi}$ influences on the stability analysis considerably and they should be considered necessarily on stability analysis of embankment on soft layer improved by SCP, 4) new failure points of the input variables at the design safety factor of 1.2(below failure probability of 0.1~0.3%) is far 1~2 times of standard deviation from the initial design values of themselves.
Deep learning models based on generative adversarial neural networks are specialized in generating new information based on learned information. The deep generative models (DGMR) model developed by Google DeepMind is an generative adversarial neural network model that generates predictive radar images by learning complex patterns and relationships in large-scale radar image data. In this study, the DGMR model was trained using radar rainfall observation data from the Ministry of Environment, and rainfall prediction was performed using an generative adversarial neural network for a heavy rainfall case in August 2021, and the accuracy was compared with existing prediction techniques. The DGMR generally resembled the observed rainfall in terms of rainfall distribution in the first 60 minutes, but tended to predict a continuous development of rainfall in cases where strong rainfall occurred over the entire area. Statistical evaluation also showed that the DGMR method is an effective rainfall prediction method compared to other methods, with a critical success index of 0.57 to 0.79 and a mean absolute error of 0.57 to 1.36 mm in 1 hour advance prediction. However, the lack of diversity in the generated results sometimes reduces the prediction accuracy, so it is necessary to improve the diversity and to supplement it with rainfall data predicted by a physics-based numerical forecast model to improve the accuracy of the forecast for more than 2 hours in advance.
Jeeho Park;Young-Seok Song;Sukang Bae;Tae-Wook Kim
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.30
no.3
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pp.56-63
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2023
In this paper, we studied the effect of electron beam irradiation on sol-gel indium-gallium-zinc oxide (IGZO) thin films under air and nitrogen atmosphere and carried out the electrical characterization of the s ol-gel IGZO thin film transistors (TFTs). To investigate the optical properties, crystalline structure and chemical state of the sol-gel IGZO thin films after electron beam irradiation, UV-Visible spectroscopy, X-ray diffraction (XRD), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) were carried out. The sol-gel IGZO thin films exhibited over 80% transmittance in the visible range. The XRD analysis confirmed the amorphous nature of the sol-gel IGZO films regardless of electron beam irradiation. When electron beam irradiation was conducted in a nitrogen (N2) atmosphere, we observed an increased proportion of peaks related to M-O bonding contributed to the improved quality of the thin films. Sol-gel IGZO TFTs subjected to electron beam exposure in a nitrogen atmosphere exhibited enhanced electrical characteristics in terms of on/off ratio and electron mobility. In addition, the electrical parameters of the transistor (on/off ratio, threshold voltage, electron mobility, subthreshold swing) remained relatively stable over time, indicating that the electron beam exposure process in a nitrogen atmosphere could enhance the reliability of IGZO-based thin-film transistors in the fabrication of sol-gel processed TFTs.
This study aimed to predict the distribution density and potential habitat of domestic cats (Felis catus) in order to identify core distribution areas. It also aimed to overlay protected areas to identify priority areas for cat management. Kernel density estimation was used to determine the distribution density, and areas with high density were classified in Greater Seoul, Chungnam, Daejeon, and Daegu. Elevation, distance from the used area and roughness were identified as important variables in predicting potential habitat using the MaxEnt model. In addition, the classification of suitable and unsuitable areas based on thresholds showed that the predicted presence of habitat was more extensive in Seoul, Sejong, Daejeon, Chungnam, and Daegu. Core distribution areas were selected by overlapping high-density areas with suitable areas. Priority management areas were identified by overlaying core distribution areas with designated wildlife sanctuaries. As a result, Gyeonggi, and Chungnam have the largest areas. In addition, buffer zones will be implemented to effectively manage the core distribution area and minimize the potential for additional introductions in areas of high management priority, such as protected areas. These results can be used as a basis for investigating the status of the cat's habitat and developing more effective management strategies.
This study proposes the detection algorithm for the cold water mass (CWM) along the eastern coast of the Korean Peninsula using sea surface temperature (SST) data provided by the Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST). Considering the occurrence and distribution of the CWM, the eastern coast of the Korean Peninsula is classified into 3 regions("Goseong-Uljin", "Samcheok-Guryongpo", "Pohang-Gijang"), and the K-means clustering is first applied to SST field of each region. Three groups, K-means clusters are used to determine CWM through applying a double threshold filter predetermined using the standard deviation and the difference of average SST for the 3 groups. The estimated sea area is judged by the CWM if the standard deviation in the sea area is 0.6℃ or higher and the average water temperature difference is 2℃ or higher. As a result of the CWM detection in 2022, the number of CWM occurrences in "Pohang-Gijang" was the most frequent on 77 days and performance indicators of the confusion matrix were calculated for quantitative evaluation. The accuracy of the three regions was 0.83 or higher, and the F1 score recorded a maximum of 0.95 in "Pohang-Gijang". The detection algorithm proposed in this study has been applied to the KIOST SST system providing a CWM map by email.
This research is a comparative analysis of the U.S. S&P 500 index using the volatility breakout strategy against the Buy and Hold approach. The volatility breakout strategy is a trading method that exploits price movements after periods of relative market stability or concentration. Specifically, it is observed that large price movements tend to occur more frequently after periods of low volatility. When a stock moves within a narrow price range for a while and then suddenly rises or falls, it is expected to continue moving in that direction. To capitalize on these movements, traders adopt the volatility breakout strategy. The 'k' value is used as a multiplier applied to a measure of recent market volatility. One method of measuring volatility is the Average True Range (ATR), which represents the difference between the highest and lowest prices of recent trading days. The 'k' value plays a crucial role for traders in setting their trade threshold. This study calculated the 'k' value at a general level and compared its returns with the Buy and Hold strategy, finding that algorithmic trading using the volatility breakout strategy achieved slightly higher returns. In the future, we plan to present simulation results for maximizing returns by determining the optimal 'k' value for automated trading of the S&P 500 index using artificial intelligence deep learning techniques.
In this study, we aimed to perform a comparative evaluation using quantitative factors between a region-growing based segmentation with noise reduction algorithms and a U-Net based segmentation. Initially, we applied median filter, median modified Wiener filter, and fast non-local means algorithm to computed tomography (CT) images, followed by region-growing based segmentation. Additionally, we trained a U-Net based segmentation model to perform segmentation. Subsequently, to compare and evaluate the segmentation performance of cases with noise reduction algorithms and cases with U-Net, we measured root mean square error (RMSE) and peak signal to noise ratio (PSNR), universal quality image index (UQI), and dice similarity coefficient (DSC). The results showed that using U-Net for segmentation yielded the most improved performance. The values of RMSE, PSNR, UQI, and DSC were measured as 0.063, 72.11, 0.841, and 0.982 respectively, which indicated improvements of 1.97, 1.09, 5.30, and 1.99 times compared to noisy images. In conclusion, U-Net proved to be effective in enhancing segmentation performance compared to noise reduction algorithms in CT images.
On August 4, 2020, 2750 tons of ammonium nitrate stored in a storage warehouse at the Port of Beirut exploded. This explosion is said to be the largest ammonium nitrate explosion ever. By applying the TNT equivalency method, TNT equivalent amount corresponding to the explosion energy of 2750 tons of ammonium nitrate was calculated, and it is found to be 856 tons. Overpressure and impulse were calculated in a range up to 3600 m from the blast using the Kingery-Bulmash explosion parameter calculator tool. As the distance from the explosion center increases, the overpressure and impulse decrease exponentially, but the overpressure decreases more significantly, showing that overpressure is more affected by distance than the impact. As a result of applying the damage criteria to evaluate the effects of overpressure and impulse on the structure, the critical distances at which partial collapse, major damage, and minor damage to the structure occur are found to be approximately 500, 800, and 2200 m from the center of the explosion, respectively. The probit function was applied to evaluate the probability of damage to structures and human body. The points where the probability of collapse, major damage, minor damage, and breakage of window-panes to structures are greater than 50% are found to be approximately 500, 810, 2200, and 3200 m, respectively. For people within 200 m from the center of the explosion, the probability of death due to lung damage is more than 99%, and the 50% probability of eardrum rupture is approximately 300 m. The points with a 100% probability of death due to skull rupture and whole body impact due to whole body displacement are evaluated to be 300 and 100 m, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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