The Landslide in natural slope is occurred mostly by a heavy rain of the summer. This landslide is influenced in soil property of the surface than the rock mass. Soils in natural slope are created by weathering phenomena of the bedrock. These soils differed to the geological conditions such as sedimentary rock, metamorphic rock and volcanic rock. Therefore, estimation of landslide in natural slope is the most important analysis of the bedrock distributions and soil characteristics. This study analyzed the soil property to the natural slopes of Busan area where is distributed to volcanic rock, granite and sedimentary rock. Soil sample conducted various soil tests for estimate the soil physical property and soil engineering characteristics, and analysis of the correlation of geological conditions. In the experiment result, soils were mainly classified by a clayey sand. It is also established that $1.07{\sim}1.99kg/cm^3$ for wet density, $28.2{\sim}39.6^{\circ}$ for angle of shearing resistance, and $8.10{\times}10^{-5}{\sim}8.38{\times}10^{-2}cm/sec$ for coefficient of permeability. From the physical parameter, the soils are estimated to the permeable ground with good shear strength, and soil properties are showed a differential tendency for each geological condition.
The average ratio of the daily UV-B to total solar (75) irradiance at Busan (35.23$^{\circ}$N, 129.07$^{\circ}$E) in Korea is found as 0.11%. There is also a high exponential relationship between hourly UV-B and total solar irradiance: UV-B=exp (a$\times$(75-b))(R$^2$=0.93). The daily variation of total ozone is compared with the UV-B irradiance at Pohang (36.03$^{\circ}$N, 129.40$^{\circ}$E) in Korea using the Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) data during the period of May to July in 2005. The total ozone (TO) has been maintained to a decreasing trend since 1979, which leading to a negative correlation with the ground-level UV-B irradiance doting the given period of cloudless day: UV-B=239.23-0.056 TO (R$^2$=0.52). The statistical predictions of daily total ozone are analyzed by using the data of the Brewer spectrophotometer and TOMS in East Asia including the Korean peninsula. The long-term monthly averages of total ozone using the multiplicative seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model are used to predict the hourly mean UV-B irradiance by interpolating the daily mean total ozone far the predicting period. We also can predict the next day's total ozone by using regression models based on the present day's total ozone by TOMS and the next day's predicted maximum air temperature by the Meteorological Mesoscale Model 5 (MM5). These predicted and observed total ozone amounts are used to input data of the parameterization model (PM) of hourly UV-B irradiance. The PM of UV-B irradiance is based on the main parameters such as cloudiness, solar zenith angle, total ozone, opacity of aerosols, altitude, and surface albedo. The input data for the model requires daily total ozone, hourly amount and type of cloud, visibility and air pressure. To simplify cloud effects in the model, the constant cloud transmittance are used. For example, the correlation coefficient of the PM using these cloud transmissivities is shown high in more than 0.91 for cloudy days in Busan, and the relative mean bias error (RMBE) and the relative root mean square error (RRMSE) are less than 21% and 27%, respectively. In this study, the daily variations of calculated and predicted UV-B irradiance are presented in high correlation coefficients of more than 0.86 at each monitoring site of the Korean peninsula as well as East Asia. The RMBE is within 10% of the mean measured hourly irradiance, and the RRMSE is within 15% for hourly irradiance, respectively. Although errors are present in cloud amounts and total ozone, the results are still acceptable.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.4
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pp.23-32
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2023
The seismic performance of buried PE pipes is reported to be favorable due to their exceptional elongation capacity at break. Although a seismic performance evaluation procedure based on the response displacement method has been summarized in Korea for fusion-bonded PE pipes, there is currently no procedure available for mechanically jointed PE pipes. This article aims to present a seismic performance evaluation procedure based on the response displacement method specifically designed for mechanically jointed PE pipes in Korea. When employing the mechanical joining method for PE pipes, it is recommended to adhere to the evaluation procedure established for segment-type pipes. This involves assessing the stress induced by the pipe, the expansion and contraction strain of the joint, and the bending angle of the pipe joint. Furthermore, the coefficient of inhomogeneity of the soil, which is necessary for estimating the axial strain of the ground, is introduced. Additionally, a computation method for determining lateral displacement and reconsolidation settlement in soil susceptible to liquefaction is proposed. As a result of the sensitivity analysis considering the typical soil condition in Korea, the mechanically jointed PE pipe with a certain quality was shown to have good structural seismic safety when soil liquefaction was not considered. This procedure serves as a valuable tool for seismic design and evaluating the seismic performance of mechanically joined buried PE pipes, which are primarily utilized for connecting small-diameter pipes.
Dynamic soil properties are essential factors for predicting the detailed behavior of the ground. However, there are limitations to gathering soil samples and performing additional experiments. In this study, we used an artificial neural network (ANN) to predict dynamic soil properties based on static soil properties. The selected static soil properties were soil cohesion, internal friction angle, porosity, specific gravity, and uniaxial compressive strength, whereas the compressional and shear wave velocities were determined for the dynamic soil properties. The Levenberg-Marquardt and Bayesian regularization methods were used to enhance the reliability of the ANN results, and the reliability associated with each optimization method was compared. The accuracy of the ANN model was represented by the coefficient of determination, which was greater than 0.9 in the training and testing phases, indicating that the proposed ANN model exhibits high reliability. Further, the reliability of the output values was verified with new input data, and the results showed high accuracy.
In this study, the sensitivity of the mid-infrared radiance to atmospheric and surface factors was analyzed using the radiative transfer model, MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN6)'s simulation data. The possibility of retrieving the land surface temperature (LST) using only the mid-infrared bands at night was evaluated. Based on the sensitivity results, the LST retrieval algorithm that reflects various factors for night was developed, and the level of the LST retrieval algorithm was evaluated using reference LST and observed LST. Sensitivity experiments were conducted on the atmospheric profiles, carbon dioxide, ozone, diurnal variation of LST, land surface emissivity (LSE), and satellite viewing zenith angle (VZA), which mainly affect satellite remote sensing. To evaluate the possibility of using split-window method, the mid-infrared wavelength was divided into two bands based on the transmissivity. Regardless of the band, the top of atmosphere (TOA) temperature is most affected by atmospheric profile, and is affected in order of LSE, diurnal variation of LST, and satellite VZA. In all experiments, band 1, which corresponds to the atmospheric window, has lower sensitivity, whereas band 2, which includes ozone and water vapor absorption, has higher sensitivity. The evaluation results for the LST retrieval algorithm using prescribed LST showed that the correlation coefficient (CC), the bias and the root mean squared error (RMSE) is 0.999, 0.023K and 0.437K, respectively. Also, the validation with 26 in-situ observation data in 2021 showed that the CC, bias and RMSE is 0.993, 1.875K and 2.079K, respectively. The results of this study suggest that the LST can be retrieved using different characteristics of the two bands of mid-infrared to the atmospheric and surface conditions at night. Therefore, it is necessary to retrieve the LST using satellite data equipped with sensors in the mid-infrared bands.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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