Building on/with expansive soils with no treatment brings complications. Compacted expansive soils specifically fall short in satisfying the minimum requirements for transport embankment infrastructures, requiring the adoption of hauled virgin mineral aggregates or a sustainable alternative. Use of hauled aggregates comes at a high carbon and economical cost. On average, every 9m high embankment built with quarried/hauled soils cost $12600MJ.m^{-2}$ Embodied Energy (EE). A prospect of using mixed cutting-arising expansive soils with industrial/domestic wastes can reduce the carbon cost and ease the pressure on landfills. The widespread use of recycled materials has been extensively limited due to concerns over their long-term performance, generally low shear strength and stiffness. In this contribution, hydromechanical properties of a waste tyre sand-sized rubber (a mixture of polybutadiene, polyisoprene, elastomers, and styrene-butadiene) and expansive silt is studied, allowing the short- and long-term behaviour of optimum compacted composites to be better established. The inclusion of tyre shred substantially decreased the swelling potential/pressure and modestly lowered the compression index. Silt-Tyre powder replacement lowered the bulk density, allowing construction of lighter reinforced earth structures. The shear strength and stiffness decreased on addition of tyre powder, yet the contribution of matric suction to the shear strength remained constant for tyre shred contents up to 20%. Reinforced soils adopted a ductile post-peak plastic behaviour with enhanced failure strain, offering the opportunity to build more flexible subgrades as recommended for expansive soils. Residual water content and tyre shred content are directly correlated; tyre-reinforced silt showed a greater capacity of water storage (than natural silts) and hence a sustainable solution to waterlogging and surficial flooding particularly in urban settings. Crushed fine tyre shred mixed with expansive silts/sands at 15 to 20 wt% appear to offer the maximum reduction in swelling-shrinking properties at minimum cracking, strength loss and enhanced compressibility expenses.
Journal of the Architectural Institute of Korea Structure & Construction
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v.35
no.3
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pp.43-48
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2019
Since the revision of the Rationalization of Energy Use Law, the spread of new and renewable energy in buildings has been promoted. In addition, the production of electric power and thermal energy is an important issue in the change of energy paradigm centered on the use of distributed energy. Among them, geothermal energy is attracting attention as a high-performance energy-saving technology capable of coping with heating / cooling and hot water load by utilizing the constant temperature zone of the earth. However, there is a disadvantage that the initial investment cost is high as a method of calculating the capacity of a geothermal facility by calculating the maximum load. The disadvantages of these disadvantages are that the geothermal energy supply is getting stagnant and the design of the geothermal system needs to be supplemented. In this study, optimization design of geothermal system was carried out using optimization tool. As a result of the optimization, the ground heat exchanger decreased by 30.8%, the capacity of the heat pump decreased by 7.7%, and the capacity of the heat storage tank decreased by about 40%. The simulation was performed by applying the optimized value to the program and confirmed that it corresponds to the load of the building. We also confirmed that all of the constraints used in the optimization design were satisfied. The initial investment cost of the optimized geothermal system is about 18.6% lower than the initial investment cost.
In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.
The availability of high-resolution satellite images provides precise information without direct observation of the research target. Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT), also known as the Arirang satellite, has been developed and utilized for earth observation. The machine learning model was continuously proven as a good classifier in classifying remotely sensed images. This study aimed to compare the performance of the support vector machine (SVM) model in classifying the land cover of the Delaware River port area on high and medium-resolution images. Three optical images, which are KOMPSAT-2, KOMPSAT-3A, and Sentinel-2B, were classified into six land cover classes, including water, road, vegetation, building, vacant, and shadow. The KOMPSAT images are provided by Korea Aerospace Research Institute (KARI), and the Sentinel-2B image was provided by the European Space Agency (ESA). The training samples were manually digitized for each land cover class and considered the reference image. The predicted images were compared to the actual data to obtain the accuracy assessment using a confusion matrix analysis. In addition, the time-consuming training and classifying were recorded to evaluate the model performance. The results showed that the KOMPSAT-3A image has the highest overall accuracy and followed by KOMPSAT-2 and Sentinel-2B results. On the contrary, the model took a long time to classify the higher-resolution image compared to the lower resolution. For that reason, we can conclude that the SVM model performed better in the higher resolution image with the consequence of the longer time-consuming training and classifying data. Thus, this finding might provide consideration for related researchers when selecting satellite imagery for effective and accurate image classification.
Kim, Junwoo;Kim, Duk-jin;Sohn, Hong-Gyoo;Choi, Jinmu;Im, Jungho
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_2
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pp.661-667
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2022
As remote sensing and GIS have been considered to be essential technologies for disasters information production, researches on developing methods for analyzing spatial data, and developing new technologies for such purposes, have been actively conducted. Especially, it is assumed that the use of remote sensing and GIS for disaster management will continue to develop thanks to the launch of recent satellite constellations, the use of various remote sensing platforms, the improvement of acquired data processing and storage capacity, and the advancement of artificial intelligence technology. This spatial issue presents 10 research papers regarding ship detection, building information extraction, ocean environment monitoring, flood monitoring, forest fire detection, and decision making using remote sensing and GIS technologies, which can be applied at the disaster prediction, monitoring and response stages. It is anticipated that the papers published in this special issue could be a valuable reference for developing technologies for disaster management and academic advancement of related fields.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.5
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pp.15-22
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2022
The 70-story high-rise apartment on Ryomyong Street, Pyongyang was completed in just 75 days, which has raised questions about its structural safety. This study was conducted to find an answer to this question and to contribute to inter-Korean construction cooperation in the future. As a result of analyzing data from Google Earth and North Korean publicity, it could be estimated that there were no problems with the application of shallow foundations, construction speed including concrete strength and curing period, and structural safety until at least May 2022 under several conditions. This means the possibility that the North Korean style high-rise apartment construction method could be understood by South Korean standards, which could help successfully carry out the joint construction project by applying the North Korean style construction and minimizing the transfer of South Korean resources in the future.
As the number of using road in Korea increases, maintenance costs and traffic congestion costs also increase. In order to reduce maintenance cost and time of road, existing long - lived modular road system has been proposed. In this study, the design and performance evaluation of the adaptable support module, which is the substructure of the proposed system, was performed. Two adaptable (Cross-Beam type)support modules were designed and fabricated to determine the load and shape. A adaptable support module was constructed and a static load test was carried out to select the type with better performance. As a result of the load test, the maximum value of the measured earth pressure difference is about 158 kPa and the settlement amount is about 0.032 mm in the two types of adaptable support modules. Based on these results, it is concluded that the performance of the adaptable support module of the bottom curved cross-beam type is better.
Concrete is the most widely used building material, with various types including high- and ultra-high-strength, reinforced, normal, and lightweight concretes. However, accurately predicting concrete properties is challenging due to the geotechnical design code's requirement for specific characteristics. To overcome this issue, researchers have turned to new technologies like machine learning to develop proper methodologies for concrete specification. In this study, we propose a highly accurate deep learning-based predictive model to investigate the compressive strength (UCS) of lightweight concrete with natural aggregates (pumice). Our model was implemented on a database containing 249 experimental records and revealed that water, cement, water-cement ratio, fine-coarse aggregate, aggregate substitution rate, fine aggregate replacement, and superplasticizer are the most influential covariates on UCS. To validate our model, we trained and tested it on random subsets of the database, and its performance was evaluated using a confusion matrix and receiver operating characteristic (ROC) overall accuracy. The proposed model was compared with widely known machine learning methods such as MLP, SVM, and DT classifiers to assess its capability. In addition, the model was tested on 25 laboratory UCS tests to evaluate its predictability. Our findings showed that the proposed model achieved the highest accuracy (accuracy=0.97, precision=0.97) and the lowest error rate with a high learning rate (R2=0.914), as confirmed by ROC (AUC=0.971), which is higher than other classifiers. Therefore, the proposed method demonstrates a high level of performance and capability for UCS predictions.
In the oil and gas exploration market, various cableless seismic systems have been developed as an alternative to improve data acquisition efficiency. However, developing such equipment at a small scale for academic research is not available owing to highly priced commercial products. Fortunately, building and experimenting with open-source hardware enable the academic utilization of cableless seismic equipment with relatively low cost. This study aims to develop a cableless seismic acquisition module using Arduino. A cableless seismic system requires the combination of signal sensing, simple pre-processing, and data storage in a single device. A conventional geophone is used as the sensor that detects the seismic wave signal. In addition, it is connected to an Arduino circuit that plays a role in implementing the processing and storing module for the detected signals. Three main functions are implemented in the Arduino module: preprocessing, A/D conversion, and data storage. The developed single-channel module can acquire a common receiver gather from multiple source experiments.
Wall displacements caused by earth pressure, rainfalls, rise in ground water level, inappropriate deep excavation and structural defects of the wall may produce differential settlements to existing buildings, which often result in damages and/or collapses of the building structures. In this case, measures to protect the walls and nearby structures would be required. One of the recent measures to reduce differential settlements and protecting walls is to reinforce the ground using micro-piles. In this study physical model tests were carried out to evaluate the performance of the micro-pile method. It is revealed that reduction of the settlement was maximized when the length of micro-pile is twice of the foundation width, distance between piles is twice of the pile diameter and the distance to wall is one tenth of the foundation width. Based on the test results some design recommendations were made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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