Ship stability prediction is very complex in reality. In this paper, risk based approach is applied to predict the probability of a certified ship, which is effected by the forces of sea especially the wave loading. Safety assessment and risk analysis process are also applied for the probabilistic prediction of ship stability. The survival probability of ships encountering with different waves at sea is calculated by the existed statistics data and risk based models. Finally, ship capsizing probability is calculated according to single degree of freedom(SDF) rolling differential equation and basin erosion theory of nonlinear dynamics. Calculation results show that the survival probabilities of ship excited by the forces of the seas, especially in the beam seas status, can be predicted by the risk based method.
A breakwater has always been an ideal option to prevent shoreline erosion due to wave action as well as to maintain the tranquility in the lagoon area. The effects of the impinging wave on the structure could be analyzed and evaluated by several physical and numerical methods. An alternate approach to the numerical methods in the prediction of performance of a breakwater is Artificial Intelligence (AI) tools. In the recent decade many researchers have implemented several Artificial Intelligence (AI) tools in the prediction of performance, stability number and scour of breakwaters. This paper is a comprehensive review which serves as a guide to the current state of the art knowledge in application of soft computing techniques in breakwaters. This study aims to provide a detailed review of different soft computing techniques used in the prediction of performance of different breakwaters considering various combinations of input and response variables.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.2
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pp.113-122
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2017
Natural disasters caused by climate change are increasing globally. There are few studies on the quantitative analysis methods for predicting damages in the island area due to sea level rise. Therefore, it is necessary to study the damage prediction analysis method using the GIS which can quantitatively analyze. In this paper, we analyze the cause and status of sea level rise, quantify the vulnerability index, establish an integrated terrestrial modeling method of the ocean and land, and establish a method of analyzing the damage area and damage scale due to sea level rise using GIS and the method of making the damage prediction figure was studied. In order to extract the other affected areas to sea level rise are apart of the terrain model is generated by one requires a terrain modeling of target areas are offshore and vertical reference system differences in land, found the need for correction by a tidal observations and geoid model there was. Grading of terrain, coastline erosion rate, coastal slope, sea level rise rate, and even average by vulnerable factors due to sea level rise indicates that quantitative damage prediction is possible due to sea level rise in the island area. In the case of vulnerable areas extracted by GIS, residential areas and living areas are concentrated on the coastal area due to the nature of the book area, and field survey shows that coastal changes and erosion are caused by sea level rise or tsunami.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.186-195
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2005
Topography of beach line is keeping stability for several years, their soil values have been maintained in balances. Install of coastal structures have caused deformation for beaches and acted as a function to structures. Therefore, quantitative prediction of beaches topography according to structure install is required to prevent the beaches deformation and progress proper coastal preservation work. In this study, we analyzed coastal changes caused by erosion and accretion according to development and drew up a cross-section to share 8 stations using coordinates and depth surveying in groin of Soheuksan island port. Elevation distribution and changes by observation period is calculated -0.30m~+0.20m after comparing results of five months in October 7, 2004 surveying results and fell into insignificance. We thinks periodic observation of coastal erosion and accretion take place for the season and long-term coastal changes in beaches width is analyzed.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.46
no.7
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pp.3-12
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2004
The need to predict the rate of soil erosion, both under existing conditions and those expected to occur following soil conservation practice, has been led to the development of various models. In this study Morgan model especially developed for field-sized areas on hill slopes was applied to assess the rate of soil erosion using RS/GIS environment in the Dukchun river basin, one of two tributaries flowing into Jinyang lake. In order to run the model, land cover mapping was made by the supervised classification method with Landsat TM satellite image data, the digital soil map was generated from scanning and screen digitizing from the hard copy of soil maps, digital elevation map (DEM) in order to generate the slope map was made by the digital map (DM) produced by National Geographic Information Institute (NGII). Almost all model parameters were generated to the multiple raster data layers, and the map calculation was made by the raster based GIS software, IL WIS which was developed by ITC, the Netherlands. Model results show that the annual soil loss rates are 5.2, 18.4, 30.3, 58.2 and 60.2 ton/ha/year in forest, paddy fields, built-up area, bare soil, and upland fields respectively. The estimated rates seemed to be high under the normal climatic conditions because of exaggerated land slopes due to DEM generation using 100 m contour interval. However, the results were worthwhile to estimate soil loss in hilly areas and the more precise result could be expected when the more accurate slope data is available.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.6
no.1
s.20
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pp.69-81
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2006
The purpose of this study is to identify the downstream influences due to the dam discharge by using 2-dimensional model, SMS(Surface water Modeling System). RMA-2 and SED-2D in SMS were applied to Yongdam multipurpose dam watershed located in Gum river basin. Through the simulation, erosion and deposit quantitative analysis of sinuous channels and scour pattern analysis of bridges have been done. A differences erosion depths between deposit are simulated as $-102.4 mm{\sim}54.2 mm$ at No.176(1.4 km) and $-104.1 mm{\sim}28.9 mm$ at No.146(7.4 km), sinuous channel. The river bed at Kamdong bridge in straight channal is simulated as uniform erosion. However, the river bed at Dumdul bridge in sinuous channal has been shown as different erosion depths at each sides. Consequently, the parts that could not be simulated on the existing 1-dimensional model, can be improved results by using a 2-dimensional model, about weakness points for hydraulic modeling such as extreme bend, tributary confluence.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.7
no.1
s.24
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pp.67-72
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2007
A model for predicting potentials of land erosion and deposition over a natural basin was developed based on the mass balance principle. The program was developed based on sediment mass balance principle for each cell in a GIS. Sediment yield from a cell was estimated with RUSLE. The outflow sediment from a cell was calculated by multiplying the sediment yield of the cell by the sediment delivery ratio (SDR) of the cell. The outflow sediment from the upstream cell becomes the incoming sediment of the downstream cell. Therefore the erosion and deposition potential of each cell could be determined from the sediment mass balance i.e., the difference between the incoming and outflow of sediments of each cell. The developed model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data.
To predict changes in the marine environment of the Beolgyo Stream Estuary in Jeonnam Province, South Korea, where cohesive tidal flats cover a broad area and a large bridge is under construction, this study conducted numerical simulations involving tidal flow and cohesive sediment transport. A wetting and drying (WAD) technique for tidal flats from the Princeton Ocean Model (POM) was applied to a large-scale-grid hydrodynamic module capable of evaluating the flow resistance of structures. Derivation of the eddy viscosity coefficient for wakes created by structures was accomplished through the explicit use of shear velocity and Chezy's average velocity. Furthermore, various field observations, including of tide, tidal flow, suspended sediment concentrations, bottom sediments, and water depth, were performed to verify the model and obtain input data for it. In particular, geologic parameters related to the evaluation of settling velocity and critical shear stresses for erosion and deposition were observed, and numerical tests for the representation of suspended sediment concentrations were performed to determine proper values for the empirical coefficients in the sediment transport module. According to the simulation results, the velocity variation was particularly prominent around the piers in the tidal channel. Erosion occurred mainly along the tidal channels near the piers, where bridge structures reduced the flow cross section, creating strong flow. In contrast, in the rear area of the structure, where the flow was relatively weak due to the formation of eddies, deposition and moderated erosion were predicted. In estuaries and coastal waters, changes in the flow environment caused by artificial structures can produce changes in the sedimentary environment, which in turn can affect the local marine ecosystem. The numerical model proposed in this study will enable systematic prediction of changes to flow and sedimentary environments caused by the construction of artificial structures.
BACKGROUND: A large scale of sediment load delivered from watershed causes substantial waterway damages and water quality degradation. Controlling sediment loading requires the knowledge of the soil erosion and sedimentation. The various factors such as watershed size, slope, climate, land use may affect sediment delivery processes. Traditionally sediment delivery ratio prediction equations have been developed by relating watershed characteristics to measured sediment yield divided by predicted gross erosion. However, sediment prediction equations have been developed for only a few regions because of limited sediment data. Besides, little research has been done on the prediction of sediment delivery ratio for asia monsoon period in mountainous watershed. METHODS AND RESULTS: In this study Tank model was expanded and applied for estimating sediment yield to Oship River of east coast. The rainfall-runoff in 2006 was verified using the Tank model and we derived good result between observed and calculated discharge in 2009 at the same conditions. In relation to sediment yield, the sediment delivery rate of 2006 was very high than 2009 regardless of methods for estimating sediment load. It was thought to be affected by heavy rainfall due to the typhoon. CONCLUSION(s): For estimating sediment volume from watershed, long-term monitoring data on discharge and sediment is needed. This model will be able to apply to predict discharge and sediment yield simultaneously in ungauged area. This approach is more effective and less expensive method than the traditional method which needs a lot of data collection.
Hydraulic concrete buildings in the northwest of China are often subject to the combined effects of low-temperature frost damage, during drying and wetting cycles, and salt erosion, so the study of concrete deterioration prediction is of major importance. The prediction model of the relative dynamic elastic modulus (RDEM) of four different kinds of modified concrete under the special environment in the northwest of China was established using Grey residual Markov theory. Based on the available test data, modified values of the dynamic elastic modulus were obtained based on the Grey GM(1,1) model and the residual GM(1,1) model, combined with the Markov sign correction, and the dynamic elastic modulus of concrete was predicted. The computational analysis showed that the maximum relative error of the corrected dynamic elastic modulus was significantly reduced, from 1.599% to 0.270% for the BS2 group. The analysis error showed that the model was more adjusted to the concrete mixed with fly ash and mineral powder, and its calculation error was significantly lower than that of the rest of the groups. The analysis of the data for each group proved that the model could predict the loss of dynamic elastic modulus of the deterioration of the concrete effectively, as well as the number of cycles when the concrete reached the damaged state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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