Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.5
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pp.30-39
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2023
Large dams, which are critical infrastructures for disaster prevention, are exposed to various risks such as aging, floods, and earthquakes. Better dam safety inspection and diagnosis using digital transformation technologies are needed. Traditional visual inspection methods by human inspectors have several limitations, including many inaccessible areas, danger of working at heights, and know-how based subjective inspections. In this study, drone photogrammetry was performed on two large dams to evaluate the applicability of digital data-based dam safety inspection and propose a data management methodology for continuous use. High-quality 3D digital models with GSD (ground sampling distance) within 2.5 cm/pixel were generated by flat double grid missions and manual photography methods, despite reservoir water surface and electromagnetic interferences, and severe altitude differences ranging from 42 m to 99.9 m of dam heights. Geometry profiles of the as-built conditions were easily extracted from the generated 3D mesh models, orthomosaic images, and digital surface models. The effectiveness of monitoring dam deformation by photogrammetry was confirmed. Cracks and deterioration of dam concrete structures, such as spillways and intake towers, were detected and visualized efficiently using the digital 3D models. This can be used for safe inspection of inaccessible areas and avoiding risky tasks at heights. Furthermore, a methodology for mapping the inspection result onto the 3D digital model and structuring a relational database for managing deterioration information history was proposed. As a result of measuring the labor and time required for safety inspection at the SYG Dam spillway, the drone photogrammetry method was found to have a 48% productivity improvement effect compared to the conventional manpower visual inspection method. The drone photogrammetry-based dam safety inspection is considered very effective in improving work productivity and data reliability.
Flash floods is defined as the flooding of intense rainfall over a relatively small area that flows through river and valley rapidly in short time with no advance warning. So that it can cause damage property and casuality. This study is to establish the flash-flood warning system using 38 accident data, reported from the National Disaster Information Center and Land Surface Model(TOPLATS) between 2009 and 2012. Three variables were used in the Land Surface Model: precipitation, soil moisture, and surface runoff. The three variables of 6 hours preceding flash flood were reduced to 3 factors through factor analysis. Decision tree, random forest, Naive Bayes, Support Vector Machine, and logistic regression model are considered as big data methods. The prediction performance was evaluated by comparison of Accuracy, Kappa, TP Rate, FP Rate and F-Measure. The best method was suggested based on reproducibility evaluation at the each points of flash flood occurrence and predicted count versus actual count using 4 years data.
Grounding line is used as evidence of the mass balance showing the vulnerability of Antarctic glaciers and ice shelves. In this research, we utilized a high resolution digital elevation model of glacier surface derived by recently launched satellites to estimate the position of grounding line of Campbell Glacier in East Antarctica. TanDEM-X and TerraSAR-X data in single-pass interferometry mode were acquired on June 21, 2013 and September 10, 2016 and CryoSat-2 radar altimeter data were acquired within 15 days from the acquisition date of TanDEM-X. The datasets were combined to generate a high resolution digital elevation model which was used to estimate the grounding line position. During the 3 years of observation, there weren't any significant changes in grounding line position. Since the average density of ice used in estimating grounding line is not accurately known, the variations of the grounding line was analyzed with respect to the density of ice. There was a spatial difference from the grounding line estimated by DDInSAR whereas the estimated grounding line using the characteristics of the surface of the optical satellite images agreed well when the ice column density was about $880kg/m^3$. Although the reliability of the results depends on the vertical accuracy of the bathymetry in this study, the hydrostatic ice thickness has greater influence on the grounding line estimation.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.95-106
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2003
This study evaluated the architectural density of urban district using airborne laser scanning(ALS) that is a method used in urban planning, water resources and disaster prevention with high interest recently. First, digital elevation model(DEM) and digital surface model(DSM) was constructed from Light detection and ranging(LiDAR). For getting the height of building, ZONALMEAN filter was used in DEM and ZONALMAJORITY filter was used in DSM. This study compared the floor from filtering with the floor from survey and got standard error, which is ${\pm}0.199$ floor. Also, through the overlay and statistical analysis of total-area layer and zone layer, we could present floor area ratio by zone. As a result of comparison with floor area ratio between airborne laser scanning data and survey data, the standard error of floor area ratio shows ${\pm}2.68%$. Therefore, we expect that airborne laser scanning data can be a very efficient source to decision makers who set up landuse plan in near future.
All vegetation colonies have layered structure. This layer is called 'forest vertical structure.' Nowadays it is considered as an important indicator to estimate forest's vital condition, diversity and environmental effect of forest. So forest vertical structure should be surveyed. However, vertical structure is a kind of inner structure, so forest surveys are generally conducted through field surveys, a traditional forest inventory method which costs plenty of time and budget. Therefore, in this study, we propose a useful method to classify the vertical structure of forests using remote sensing aerial photographs and machine learning capable of mass data mining in order to reduce time and budget for forest vertical structure investigation. We classified it as SVM (Support Vector Machine) using RGB airborne photos and LiDAR (Light Detection and Ranging) DSM (Digital Surface Model) DTM (Digital Terrain Model). Accuracy based on pixel count is 66.22% when compared to field survey results. It is concluded that classification accuracy of layer classification is relatively high for single-layer and multi-layer classification, but it was concluded that it is difficult in multi-layer classification. The results of this study are expected to further develop the field of machine learning research on vegetation structure by collecting various vegetation data and image data in the future.
This paper presents an application of drainage control and slope stability by GIS-based hydrological modeling to control the surface water from an operational point of view. This study was carried out on a region of Pasir open-pit coal mine, Indonesia. A detailed topographical survey was performed at the study area to generate a reliable DEM (Digital Elevation Model). Hydrology tools implemented in ArcGIS 9.1 were used to extract the characteristics of drainage system such as flow direction, flow accumulation and catchment area from DEM. The results of hydrological modeling and spatial analysis showed that current arrangement of pumping facility is not suitable and some vulnerable places to erosion exist on the bench face due to concentrated surface runoff. Finally, some practical measures were suggested to optimize the design of drainage system and to monitor the slope stability by the surface water management at the study region during heavy rainfall.
Purpose: A fully digital approach to oral prosthodontic rehabilitation requires the possibility of combining (i.e., registering) digital documentation from different sources. This becomes more complex in an edentulous jaw, as fixed dental markers to perform reliable registration are lacking. This validation study aimed to evaluate the reproducibility of 1) intraoral scanning and 2) soft tissue-based registration of an intraoral scan with a cone-beam computed tomography (CBCT) scan for a fully edentulous upper jaw. Materials and Methods: Two observers independently performed intraoral scans of the upper jaw in 14 fully edentulous patients. The palatal vault of both surface models was aligned, and the inter-observer variability was assessed by calculating the mean inter-surface distance at the level of the alveolar crest. Additionally, a CBCT scan of all patients was obtained and a soft tissue surface model was generated using patient-specific gray values. This CBCT soft tissue model was registered with the intraoral scans of both observers, and the intraclass correlation coefficient(ICC) was calculated to evaluate the reproducibility of the registration method. Results: The mean inter-observer deviation when performing an intraoral scan of the fully edentulous upper jaw was 0.10±0.09 mm. The inter-observer agreement for the soft tissue-based registration method was excellent(ICC=0.94; 95% confidence interval, 0.81-0.98). Conclusion: Even when teeth are lacking, intraoral scanning of the jaw and soft tissue-based registration of an intraoral scan with a CBCT scan can be performed with a high degree of precision.
We present a novel haptic sculpting system where the user intuitively adds to and carves out material from a volumetric model using new sculpting tools in the similar way to handling real clay Haptic rendering and model deformation are implemented based on volumetric implicit surface. We enhance previous volume-based haptic sculpting systems by presenting fast and stable force computation on 3D models to be deformed. In order to bridge the gap between fast haptic process (1 KHz) and much slower visual update frequency(~30Hz), the system generates intermediate implicit surfaces between two consecutive physical models being deformed. It performs collision detection and force computation on the intermediate surface in haptic process. The volumetric model being sculpted is visualized as a geometric model which is adaptively polygonized according to the surface complexity. We also introduce various visual effects for the real-time sculpting system including mesh-based solid texturing, painting, and embossing/engraving techniques.
R&E (Research and Education) program has been emphasized since it can improve student's scientific thinking, problem solving ability, and creativity, with providing diverse opportunities for scientific research experiences that are difficult to access in this curriculum. In this study, we reconstructed a method of calculating high resolution sea surface temperature data in the coastal region around Korea using satellite data, and developed it into a R&E program for science-gifted students. In order to calculate the high resolution sea surface temperature data in the seas around Gyeonggi Bay and to understand the spatio-temporal distribution, 9 Landsat 8 OLI/TIRS (Operational Land Imager and Thermal InfraRed Sensor) satellite data were collected from December 21, 2013 to November 30, 2017. To understand the accurate sea surface temperature distribution, land area was masked by using SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) DEM (Digital Elevation Model) data, tidal flat was detected by applying the land use classification algorithm, and cloud was removed by applying a threshold to visible wavelength band of Landsat 8 OLI/TIRS satellite. High resolution sea surface temperature data in the seas around Gyeonggi Bay was calculated by applying MCSST (Multi-Channel Sea Surface Temperature) to preprocessed Landsat 8 OLI/TIRS satellite data. In order to develop the R&E program that can be used practically, we simplified the research process and developed learning worksheets suitable for each research stage so that students can perform the research process step by step. We conducted R&E program for students of science and gifted students from June 24, 2017 to January 13, 2018 and confirmed the applicability of R&E program based on satellite data.
Similar to the essential components of many mechanical systems, the geometrical properties of the teeth of spiral bevel gears greatly influence the kinematic and dynamic behaviors of mechanical systems. Logarithmic spiral bevel gears show a unique advantage in transmission due to their constant spiral angle property. However, a mathematical model suitable for accurate digital modeling, differential geometrical characteristics, and related contact analysis methods for tooth surfaces have not been deeply investigated, since such gears are not convenient in traditional cutting manufacturing in the gear industry. Accurate mathematical modeling of the tooth surface geometry for logarithmic spiral bevel gears is developed in this study, based on the basic gearing kinematics and spherical involute geometry along with the tangent planes geometry; actually, the tooth surface is a parametric surface defined on a parallelogrammic domain. Equivalence proof of the tooth surface geometry is then given in order to greatly simplify the mathematical model. As major factors affecting the lubrication, surface fatigue, contact stress, wear, and manufacturability of gear teeth, the differential geometrical characteristics of the tooth surface are summarized using classical fundamental forms. By using the geometrical properties mentioned, manufacturability (and its limitation in logarithmic spiral bevel gears) is analyzed using precision forging and multiaxis freeform milling, rather than classical cradle-type machine tool based milling or hobbing. Geometry and manufacturability analysis results show that logarithmic spiral gears have many application advantages, but many urgent issues such as contact tooth analysis for precision plastic forming and multiaxis freeform milling also need to be solved in a further study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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