Roh, Seung Hee;Kim, Jin Won;Lee, Sung Soo;Lee, Eun Joo;Park, Byoungho;Choi, Taejeong;Park, Mi Na;Lee, Jung Gyu
Journal of agriculture & life science
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v.51
no.4
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pp.111-119
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2017
The objective of this study is to check the applicability of the improved trait through the nutritional value of loin and the estimation of genetic parameter through the chemical composition analysis(moisture, crude fat, crude protein, crude ash) for Hanwoo carcass traits and loin. The data of 1kg of loin sampled and analyzed for 2,033 Hanwoo progeny test(steers) from $47^{th}$ to $57^{th}$ were used as the disclosure material used in this study. The study resulted that the heritability for carcass weight, eye muscle area, back fat thickness and marbling score which are Hanwoo carcass traits was estimated to be 0.37, 0.51, 0.44 and 0.57, respectively and the heritability for moisture, crude fat, crude protein and crude ash which are the chemical composition analysis to be 0.62, 0.64, 0.58 and 0.12, respectively. And the genetic correlation estimate between carcass weight and crude fat was 0.35, and marbling score with moisture, crude fat, crude protein and crude ash was -0.966, 0.964, -0.924 and -0.664, respectively. The genetic correlation between moisture and crude fat, crude protein was analyzed to be -0.998, 0.969 and a high genetic correlation was shown in crude fat and crude protein, -0.979. As the chemical composition analysis value showed high heritability in moisture, crude fat and crude protein, improved traits are considered to be available.
Lee, Myungjin;Lee, Choongke;Yoo, Younghoon;Kwak, Jaewon;Kim, Hung Soo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.1
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pp.27-38
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2021
Recently, many studies have been conducted to use the radar rainfall in hydrology. However, in the case of weather radar, the beam is blocked due to the limitation of the observation such as mountain effect, which causes underestimation of the radar rainfall. In this study, the radar rainfall was estimated using the Hybrid Sacn Reflectivity (HSR) technique for hydrological use of weather radar and the runoff analysis was performed using the GRM model which is a distributed rainfall-runoff model. As a result of performing the radar rainfall correction and runoff simulation for 5 rainfall events, the accuracy of the dual-polarization radar rainfall using the HSR technique (Q_H_KDP) was the highest with an error within 15% of the ground rainfall. In addition, the result of runoff simulation using Q_H_KDP also showed an accuracy of R2 of 0.9 or more, NRMSE of 1.5 or less and NSE of 0.5 or more. From this study, we examined the application of the dual-polarization radar and this results can be useful for studies related to the hydrological application of dual-polarization radar rainfall in the future.
Evapotranspiration, one of the hydrometeorological components, is considered an important variable for water resource planning and management and is primarily used as input data for hydrological models such as water balance models. The FAO56 PM method has been recommended as a standard approach to estimate the reference evapotranspiration with relatively high accuracy. However, the FAO56 PM method is often challenging to apply because it requires considerable hydrometeorological variables. In this perspective, the Hargreaves equation has been widely adopted to estimate the reference evapotranspiration. In this study, a set of parameters of the Hargreaves equation was calibrated with relatively long-term data within a Bayesian framework. Statistical index (CC, RMSE, IoA) is used to validate the model. RMSE for monthly results reduced from 7.94 ~ 24.91 mm/month to 7.94 ~ 24.91 mm/month for the validation period. The results confirmed that the accuracy was significantly improved compared to the existing Hargreaves equation. Further, the evaporative demand drought index (EDDI) based on the evaporative demand (E0) was proposed. To confirm the effectiveness of the EDDI, this study evaluated the estimated EDDI for the recent drought events from 2014 to 2015 and 2018, along with precipitation and SPI. As a result of the evaluation of the Han-river watershed in 2018, the weekly EDDI increased to more than 2 and it was confirmed that EDDI more effectively detects the onset of drought caused by heatwaves. EDDI can be used as a drought index, particularly for heatwave-driven flash drought monitoring and along with SPI.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.6
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pp.47-53
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2022
As the limit state design method is applied as a method of designing concrete structures, the ultimate state is considered in the analysis or design. In fact, when the reinforced concrete member bears tensile force, the force is transmitted from the rebar to the concrete, and the structure bears the tensile force to the ultimate state even after yield. Therefore, the accurate evaluation of behavior after yield, it is necessary to study the tension stiffening effect after yield of the flexural member. In this study, a 4-point bending test was conducted on the RC simple beam having a rectangular cross section of the double reinforcement, and the behavior of the member was analyzed in detail using the image analysis method. Using the analysis results, the estimation formula for the tension stiffening effect after yield was proposed, and the applicability of this was verified through the experimental results of existing study. The difference between the ultimate strain and the yield strain representing the ductile behavior of the member is similar to the experimental results. The prediction of the proposed formula is relatively accurate.
Riverine tree management is crucial in realizing a balance between flood control and ecological preservation, which requires an accurate assessment of the impact of trees on river water elevations. In this study, eight different formulas for evaluating vegetation roughness considering the drag force acting on trees, were reviewed, and the characteristics and applicability of these methods were evaluated from a practical engineering perspective. The study compared the characteristics of vegetation roughness measurement methods for calculated roughness coefficients at different water depths and analyzed factors such as effects of tree canopy width, tree density and diameter, and tree stiffness coefficient, and water level estimation results. A comparison of roughness coefficients at the same water depths revealed that the Kouwen and Fathi-Moghadam formulas and the Fischenich formula yield excessive drag coefficients compared to other formulas. Factors such as channel geometry, tree diameter, and tree density showed varying trends depending on the formula but did not exhibit excessive outliers. Formulas considering the tree stiffness coefficient, such as the Freeman et al.'s formula and the Whittaker et al.'s formula, showed significant variations in drag coefficients depending on the stiffness coefficient. When applied to small- and medium-sized virtual rivers in South Korea using the drag coefficient results from the eight formulas, the results indicated a maximum increase in water level of approximately 0.2 to 0.4 meters. Based on this review, it was concluded that the Baptist et al., Huthoff et al., Cheng, Luhar, and Nepf's formulas, which exhibit similar characteristics and low input data uncertainties, are suitable for practical engineering applications.
Precipitation data is one of the essential input datasets used in various fields such as wetland management, hydrological simulation, and water resource management. In order to efficiently manage water resources using precipitation data, it is essential to secure as much data as possible by minimizing the missing rate of data. In addition, more efficient hydrological simulation is possible if precipitation data for ungauged areas are secured. However, missing precipitation data have been estimated mainly by statistical equations. The purpose of this study is to propose a new method to restore missing precipitation data using machine learning algorithms that can predict new data based on correlations between data. Moreover, compared to existing statistical methods, the applicability of machine learning techniques for restoring missing precipitation data is evaluated. Representative machine learning algorithms, Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF), were applied. For the performance of classifying the occurrence of precipitation, the RF algorithm has higher accuracy in classifying the occurrence of precipitation than the ANN algorithm. The F1-score and Accuracy values, which are evaluation indicators of the classification model, were calculated as 0.80 and 0.77, while the ANN was calculated as 0.76 and 0.71. In addition, the performance of estimating precipitation also showed higher accuracy in RF than in ANN algorithm. The RMSE of the RF and ANN algorithms was 2.8 mm/day and 2.9 mm/day, and the values were calculated as 0.68 and 0.73.
In this study, for the purpose of evaluating the shear wave velocity in core zone, cross-hole test, down-hole test, MASW (Multi-channel Analysis of Surface Wave), and seismic reflection survey were carried out on the crest of the existing 'Y' dam. The results of field tests were compared one another. Furthermore, the field test results were compared with the result by the Sawada's empirical recommendation method. The purpose of this study is to compare the results of four kinds of field tests for evaluation of shear wave velocity in core zone of existing dam, to verify applicability of the empirical method which was recommended by Sawada and Takahashi, and to recommend a reasonable method for evaluation of shear wave velocity which is needed to evaluate tile maximum shear modulus of core zone. From the results of four kinds of field tests such as cross-hole test, down-hole test, MASW, and seismic reflection survey, it was found that the shear wave velocity distributions were similar within 18 m in depth and the results obtained by MASW and seismic reflection survey were almost the same by 30 m in depth. For evaluation of shear wave velocity in core zone of the existing dam, in consideration that it is not easy to bore the hole ill the core zone of existing dam, surface surveys such as MASW and seismic reflection method are recommended as realistic methods. On condition that it is impossible to conduct the field test and it is preliminary investigation, it is recommended that Sawada's low bound empirical equation be used.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5C
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pp.293-301
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2008
Soil profiling is one of the most important work among geotehnical engineering practice. Generally, soil profile is estimated from the observation of soil samples during subsurface exploration but such estimation also includes some experiencing aspects such as flushed water from the borehole, slime colour, boring speed and so on. In addition, since the capacity of hydraulic drill rig is significantly increased, thin layers might be easily missed. So, continuous soil profile is almost impossible over all depth to be bored from conventional subsurface exploration. While CPT or CPTu can serve continuous soil profile information over all depth generally in 5cm interval. Many charts or methods for soil profile from CPT result have been proposed during last several decades over the world. However they have not been verified in local ground condition in Korea. In this research, CPT results and soil classification results based on USCS were compiled from 17 sites over the Korea. Soil classification results by using 7 CPT soil classification charts were compared with those of USCS for the compiled database. Most proper CPT soil classification chart for Korean soil characteristics was evaluated and effective parameters for the soil classification from CPT were discussed. Finally interrelationship between CPT soil classification chart and USCS soil classification was evaluated.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.6C
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pp.385-393
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2006
Soil nailing is a reinforcement method used for stabilizing excavated walls or slopes. Due to its much advantages such as ease of construction and economical efficiency, use of soil nailing is increased. However, the soil nail has much disadvantages for use in urban area. The soil nail needs to be installed inevitably beyond private land boundary, which causes rent for use. For this reason, removable soil nailing system was developed. However, the removal rate of this system is just about 50¢¦70%. To resolve this problem, the Fiber Reinforced Plastic (FRP) soil nailing system which does not need to be removed and allows for the installation beyond private land, is developed. In this paper, through theoretical and experimental studies in laboratory and field such as prototype tests, pullout tests, we evaluate the stability and behavior characteristics of the FRP soil nailing system. And, numerical analyses using FLAC2D were performed with respect to various soil conditions, where prototype test for excavation wall and pullout tests were carried out. As a result of this study, the FRP soil nailing systems show similar behavior characteristics with those of removable soil nailing system. Finally, considering the serviceability and mechanical stability of FRP soil nailing systems, it is enough to be used as a good alternative of general soil nailing system.
To fulfill applicability of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, it is important that this model passes through a careful calibration and uncertainty analysis. In recent years, many researchers have come up with various uncertainty analysis techniques for SWAT model. To determine the differences and similarities of typical techniques, we applied three uncertainty analysis procedures to Chungju Dam watershed (6,581.1 $km^2$) of South Korea included in SWAT-Calibration Uncertainty Program (SWAT-CUP): Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2 (SUFI2), Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE), Parameter Solution (ParaSol). As a result, there was no significant difference in the objective function values between SUFI2 and GLUE algorithms. However, ParaSol algorithm shows the worst objective functions, and considerable divergence was also showed in 95PPU bands with each other. The p-factor and r-factor appeared from 0.02 to 0.79 and 0.03 to 0.52 differences in streamflow respectively. In general, the ParaSol algorithm showed the lowest p-factor and r-factor, SUFI2 algorithm was the highest in the p-factor and r-factor. Therefore, in the SWAT model calibration and uncertainty analysis of the automatic methods, we suggest the calibration methods considering p-factor and r-factor. The p-factor means the percentage of observations covered by 95PPU (95 Percent Prediction Uncertainty) band, and r-factor is the average thickness of the 95PPU band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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