Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.1271-1274
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2006
지하레이다(Ground Penetrating Radar, GPR)를 이용하여 지표하의 상수관로를 지표에서 송신안테나와 수신안테나를 이용해서 손쉽게 측정하게 된다. 송신안테나는 지표하에 전자기파를 송신하고 지하 매질을 투과한 파가 수신안테나에 도달하는 시간을 측정하여 지표하 매질의 특성을 파악할 수 있다. 수신파의 도달시간은 지표하 매질의 특성에 따라서 변화하며, 이를 통해 지표하 매질과 매질 깊이 등을 파악할 수 있다. 일반적으로 상수관로를 매설할 경우 관로 주변의 토양은 균등하게 되므로 기 매설된 상수관로 주변에 누수가 발생하게 되면, 관로 주변의 토양은 포화상태이거나 수압으로 인해서 공동이 형성될 경우가 많다. 이때 반사에너지의 유전율 증가 혹은 감소 특성으로 인해서 주변 매질과는 매우 상이한 결과를 보이게 된다. GPR탐사는 단순히 반사된 신호진폭의 크기를 나타내며 이러한 반사에너지의 크기에 관계되는 것은 매설물의 유전율이 주위 지반이 갖는 유전율과의 차이에서 기인하기 때문이다. 탐사 대상 상수관로에 대한 정보를 확보하여 GPR 탐사를 수행한 결과 관로 탐사를 위한 GPR의 결과는 매우 유용하게 사용될 것으로 판단되며, 이를 바탕으로 누수 발생 이력이 있는 다양한 관로주변 조건을 대상으로 탐사를 실시할 경우 상수관망시스템의 효율적인 관리 및 보수에 매우 유용한 방법이 될 수 있을 것으로 판단된다.
With the aim of global environmental monitoring we carried out GPR (Ground Penetrating Radar) surveys at the Livingstion Island in Antarctica. Research area is near the Mt. Charra (340 m) in Livingston Island which is located 80 km to the southwest of the King Sejong Station. We have collected 5 lines of GPR data. Two kinds of survey, CMP (Common Midpoint) surveys and common offset profiles, were performed. We classified the glacier into the three layers using electromagnetic velocity of the ice and reflection characteristic. The depth of glacier reached about 80∼110 m. Some reflectors showed the evidence of the water filled englacial drainage and volcanic ash-layers.
Recently many sinkholes have appeared in urban areas of Korea, threatening public safety. To predict the occurrence of sinkholes, it is necessary to investigate the existence of cavity under urban roads. Ground-penetrating radar (GPR) has been recognized as an effective means for detecting underground cavity in urban areas. In order to improve the understanding of the governing physical processes associated with GPR wave propagation, and interpret underground cavity effectively, a theoretical approach using numerical modeling is required. We have developed an algorithm employing a three-dimensional (3D) staggered-grid finite-difference time-domain (FDTD) method. This approach allows us to model the full electromagnetic wavefield associated with GPR surveys. We examined the GPR response for a simple cavity model, and the modeling results showed that our 3D FDTD modeling algorithm is useful to assess the underground cavity under urban roads.
Park, Jeong Jun;Shin, Eun Chul;Park, Kwang Seok;Shin, Hee Soo;Hong, Gigwon
Journal of the Society of Disaster Information
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v.14
no.4
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pp.430-439
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2018
Purpose: The purpose of this study is to verify the effectiveness of maintenance method using GPR exploration by buried detective materials in the ground for efficient maintenance of recovered cavities. Method: EMI sheet, EMI paint, and ferronickel slag were used as the detection materials, and the experiment was conducted by varying the size and depth of the buried detectable material. Results: As a result of the exploration, Detectable influence range by GPR exploration was found depending on the size and depth of buried detectable material in all materials, and the possibility of using it as a detection material was confirmed.
This study grafts geophysics on modem archaeology and approaches with scientific and systematic methods to an excavation plan or archaeological study by means of GPR exploration which can assist archaeologists to study Wolseong fortress without excavating it. We investigated the areas in front of Seokbinggo (ice storage facility built of stone) and in the eastern corner of the castle with GPR. As a result, we detected 7 large squared building foundations, stone walls, an entrance for the fortress, many other foundation stones, a road and a garden.
In order to survey archaeological sites, drilling and excavation are carried out at the final stage. However, at the preliminary stage, non-excavation geophysical prospection is used for assessing underground archaeological ruins. Among the geophysical prospecting techniques, Ground Penetration Radar (GPR) prospection has effectively been applied to historical sites due to its high resolution at shallow depths. In this study, the GPR prospection was conducted to find underground ruins near Suseong-Dang, the place of ancient rituals in Buan area, Korea. First, the GPR prospection was conducted at three sites (Site-1, 2, and 3), and subsequently, the GPR prospection was carried out at Site-3 in more detail. As a result of the prospection, the underground layered structure of the survey area consists of three layers, which are soil layer, weathered rock, and sound rock from the surface. And the GPR anomaly to the archaeological structure was clearly identified at around 100-cm depth showing est-west direction that is parallel to the long-axis array. This GPR anomaly of irregular geomorphological features and intermittent distribution may be related to the ritual remains found in Suseong Dang. The GPR prospection could be effectively used to detect archaeological sites or remains buried in the ground.
Ground-penetrating radar (GPR) surveys are commonly used to monitor embankments, which is a nondestructive geophysical method. The results of GPR surveys can be complex, depending on the situation, and data processing and interpretation are subject to expert experiences, potentially resulting in false detection. Additionally, this process is time-intensive. Consequently, various studies have been undertaken to detect cavities in GPR survey data using deep learning methods. Deep-learning-based approaches require abundant data for training, but GPR field survey data are often scarce due to cost and other factors constaining field studies. Therefore, in this study, a deep- learning-based model was developed for embankment GPR survey cavity detection using data augmentation strategies. A dataset was constructed by collecting survey data over several years from the same embankment. A you look only once (YOLO) model, commonly used in computer vision for object detection, was employed for this purpose. By comparing and analyzing various strategies, the optimal data augmentation approach was determined. After initial model development, a stepwise process was employed, including box clustering, transfer learning, self-ensemble, and model ensemble techniques, to enhance the final model performance. The model performance was evaluated, with the results demonstrating its effectiveness in detecting cavities in embankment GPR survey data.
A study on the analysis of underground ground condition using 3D-GPR exploration was carried out in this paper. The test bed was constructed similar to the field, and the detection analysis was carried out for each depth of cavity and underground burial. Through this, we were able to know the permittivity of the ground by inversion, and we could confirm the depth of detection for the joint by accurate calculation. We confirmed the signal waveforms in the cavity under the road through 3D-GPR exploration, analyzed more quantitatively in subjective and empirical analysis. The subsidence and depth of the subsurface settlement can be observed through 3D-GPR survey, and ground condition change after the ground reinforcement can be confirmed through the exploration section.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.3
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pp.275-283
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2002
To detect the position and depth of buried underground utilities, method of Ground Penetrating Radar(GPR) survey is the most commonly used. However, the skin-depth of GPR is very shallow, and in the places where subsurface materials are not homogeneous and are compose of clays and/or salts and gravels, GPR method has limitations in application and interpretation. The aim of this study is to overcome these limitations of GPR survey. For this purpose the site where the GPR survey is unsuccessful to detect the underground big pipes is selected, and soil tests were conducted to confirm the reason why GPR method was not applicable. Non-destructive high-frequency electromagnetic (HFEM) survey was newly developed and was applied in the study area to prove the effectiveness of this new technique. The frequency ranges $2kHz{\sim}4MHz$ and the skin depth is about 30m. The HFEM measures the electric field and magnetic field perpendicular to each other to get the impedance from which vertical electric resistivity distribution at the measured point can be deduced. By adopting the capacitive coupled electrodes, it can make the measuring time shorter, and can be applied to the places covered by asphalt an and/or concrete. In addition to the above mentioned advantages, noise due to high-voltage power line is much reduced by stacking the signals. As a result, the HFEM was successful in detecting the buried underground objects. Therefore this method is a promising new technique that can be applied in the lots of fields, such as geotechnical and archaeological surveys.
Ground penetrating radar (GPR) is an effective tool for detecting shallow subsurface targets. In many GPR applications, these targets are veiled by the strong waves reflected from the ground surface, so that we need to apply a signal processing technique to separate the target signal from such strong signals. A pulse-compression technique is used in this research to compress the signal width so that it can be separated out from the strong contaminated clutter signals. This work introduces a filter algorithm to carry out pulse compression for GPR data, using a Wiener filtering technique. The filter is applied to synthetic and field GPR data acquired over a buried pipe. The discrimination method uses both the reflected signal from the target and the strong ground surface reflection as a reference signal for pulse compression. For a pulse-compression filter, reference signal selection is an important issue, because as the signal width is compressed the noise level will blow up, especially if the signal-to-noise ratio of the reference signal is low. Analysis of the results obtained from simulated and field GPR data indicates a significant improvement in the GPR image, good discrimination between the target reflection and the ground surface reflection, and better performance with reliable separation between them. However, at the same time the noise level slightly increases in field data, due to the wide bandwidth of the reference signal, which includes the higher-frequency components of noise. Using the ground-surface reflection as a reference signal we found that the pulse width could be compressed and the subsurface target reflection could be enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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