In this study, the measurements of the dielectric constants of soil at 900 MHz and 1 GHz were made to relate those properties to the moisture content of the soil. This study's intention was to use the relationship between the dielectric constant and the moisture content to develop a landslide prediction system. By monitoring the change of the moisture content within the soil using ground penetrating radar (GPR) systems in the field, the possibility of a landslide is expected to be detected. To establish a database for the dielectric constants and the moisture content, the measurements of soil samples were made using both an open-ended dielectric coaxial probe and the GPR. Based on the measurement results, correlations between the GPR and reflector for each frequency at 900 MHz and 1 GHz were found for the dielectric constants and the moisture content. Finally, the mechanism of the measurement device to be implemented in the field is suggested.
In research conducted on a southwestern Korean offshore meteorological tower, acceleration datasets were gathered over half a year with time-history sensors. To enhance data credibility, a parallel measurement system was used for verification. A model of the tower was configured using beam elements, and with modifications accounting for added stiffness from auxiliary structures. Ground interactions were considered as calibrated springs based on soil layer properties. The tower's dynamic attributes and mass sensitivity were discerned using eigenvalue analysis. The structural natural frequency was consistent, with variations primarily due to new equipment adding approximately 1400 kgs. With free vibration damping assumptions, a damping ratio of roughly 1 % was derived.
Light detection and ranging (LiDAR), a widely used sensor in mobile robots and autonomous vehicles, has its most important function as measuring the range of objects in three-dimensional space and generating point clouds. These point clouds consist of the coordinates of each reflection point and can be used for various tasks, such as obstacle detection and environment recognition. However, several processing steps are required, such as three-dimensional modeling, mesh generation, and rendering. Efficient data processing is crucial because LiDAR provides a large number of real-time measurements with high sampling frequencies. Despite the rapid development of controller computational power, simplifying the computational algorithm is still necessary. This paper presents a method for estimating the presence of curbs, humps, and ground tilt using range measurements from a single horizontal or vertical scan instead of point clouds. These features can be obtained by data segmentation based on linearization. The effectiveness of the proposed algorithm was verified by experiments in various environments.
A novel structural damage detection method with a new damage index has been recently proposed by the authors based on the statistical moments of dynamic responses of shear building structures subject to white noise ground motion. The statistical moment-based damage detection (SMBDD) method is theoretically extended in this paper with general application. The generalized SMBDD method is more versatile and can identify damage locations and damage severities of many types of building structures under various external excitations. In particular, the incomplete measurements can be considered by the proposed method without mode shape expansion or model reduction. Various damage scenarios of two general forms of building structures with incomplete measurements are investigated in consideration of different excitations. The effects of measurement noise are also investigated. The damage locations and damage severities are correctly identified even when a high noise level of 15% and incomplete measurements are considered. The effectiveness and versatility of the generalized SMBDD method are demonstrated.
This study investigates the potentials of satellite, ground measurement data, and geo-spatial information within an urban area for the mapping of the Urban Environmental Quality (UEQ) parameters. The UEQ indicates a complex and various parameters resulting from both human and natural factors, which are greenness, climate, air pollution, the urban infrastructure, and etc. Multi-spectral remote sensing data from the Landsat ETM and TM sensors for the mapping of air pollution by the Haze Optimized Transform (HOT) technique, Urban Heat Island (UHO using the emissivity-fusion method in Seoul from 2000 to 2006 in fine resolution (30m) were analyzed for the estimation of UEQ index. Although the UHI values are similar ($8.4^{\circ}C{\sim}9.1^{\circ}C$) during these years, the spatial coverage of "hot" surface temperature (> $24^{\circ}C$) significantly increased from 2000 to 2006 due to the rapid urban development. Furthermore, high correlations between vegetation index and land surface temperature were achieved with a correlation coefficients of 0.85 (2000), 0.81 (2001), 0.84 (2002), and 0.89 (2006), respectively. It was found that the proposed method was successfully analyzed spatial structure of the UEQ and the scenarios of the best and worst areas within the city were also identified. Based on the quantifiable fine resolution satellite image parameters, UEQ can promote the understanding of the complex and dynamic factors controlling urban environment.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.18
no.5
s.120
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pp.530-538
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2007
An inductor library for efficient low cost RFIC design has been developed based on a standard digital 0.18 ${\mu}m$ CMOS process. The developed library provides four structural variations that are most popular in RFIC design; standard spiral structure, patterned ground shield(PGS) structure to enhance quality factor, stacked structure to enable high inductance values in a given silicon area, multilayer structure to lower series resistance. Electromagnetic simulation, equivalent circuit, and parameter extraction processes have been verified based on measurement results. The extensive measurement and simulation results of the inductor library can be a great asset for low cost RFIC design and development.
This paper presents derivation of background temperature from geostationary satellite and its validation based on ground measurements and Geographic Information System (GIS) for future use in weather and surface heat variability. This study only focuses on daily and monthly brightness temperature in 2012. From the analysis of COMS Meteorological Data Processing System (CMDPS) data, we have found an error in cloud distribution of model, which used as a background temperature field, and in examining the spatial homogeneity. Excessive cloudy pixels were reconstructed by statistical reanalysis based on consistency of temperature measurement. The derived Brightness temperature has correlation of 0.95, bias of 0.66 K and RMSE of 4.88 K with ground station measurements. The relation between brightness temperature and both elevation and vegetated land cover were highly anti-correlated during warm season and daytime, but marginally correlated during cold season and nighttime. This result suggests that time varying emissivity data is required to derive land surface temperature.
Compaction is performed in civil engineering sites to secure the stability of the ground and prevent settlement. While the process of compaction is crucial, it is also essential to evaluate the degree of compaction after the completion of the process. In domestic sites, the evaluation of compaction is mainly conducted on a small number of spot using point-based tests such as plate load tests and sand cone tests. The methods presented so far allow assessment of surface compaction, but evaluating compaction in deeper layers poses challenges. Moreover, due to the limited coverage of point-based testing, it is difficult to achieve an overall assessment of compaction. As a solution to these issues, the Spectral-Analysis-of-Surface-Waves (SASW) tests were utilized to evaluate compaction. SASW tests offer a broader measurement range compared to point-based tests, and depending on the test setup, this method can provide the stiffness of the ground at greater depths. In this study, SASW tests were conducted in a compacted soil site under different conditions to assess compaction. Additionally, Nuclear Density Gauge tests were conducted concurrently to compare and verify the results of SASW. The research results confirmed the feasibility of evaluating compaction using SASW at the geotechnical site.
Serin Kim;Ukkyo Jeong;Hanlim Lee;Yeonjin Jung;Jae Hwan Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.1
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pp.1-8
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2024
Busan is the 6th largest port city in the world, where nitrogen dioxide (NO2) emissions from transportation and port industries are significant. This study aims to assess the NO2 products of the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) over Busan using ground-based instruments (i.e., surface in-situ network and Pandora). The GEMS vertical column densities of NO2 showed reasonable consistency in the spatiotemporal variations, comparable to the previous studies. The GEMS data showed a consistent seasonal trend of NO2 with the Korea Ministry of Environment network and Pandora in 2022, which is higher in winter and lower in summer. These agreements prove the capability of the GEMS data to monitor the air quality in Busan. The correlation coefficient and the mean bias error between the GEMS and Pandora NO2 over Busan in 2022 were 0.53 and 0.023 DU, respectively. The GEMS NO2 data were also positively correlated with the ground-based in-situ network with a correlation coefficient of 0.42. However, due to the significant spatiotemporal variabilities of the NO2, the GEMS footprint size can hardly resolve small-scale variabilities such as the emissions from the road and point sources. In addition, relative biases of the GEMS NO2 retrievals to the Pandora data showed seasonal variabilities, which is attributable to the air mass factor estimation of the GEMS. Further studies with more measurement locations for longer periods of data can better contribute to assessing the GEMS NO2 data. Reliable GEMS data can further help us understand the Asian air quality with the diurnal variabilities.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.245-251
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2013
An impedance of ground electrode for information and communication facilities has a significant relationship with the electrical characteristics of soil where the ground electrode is buried. Especially, the impedance of ground electrode is directly affected by the characteristics of permittivity and conductivity in soil as a function of a frequency of an applied electric field. The program based on the electromagnetic field model was developed in MATLAB. Because both permittivity and conductivity can not be modified in commercial programs. The permittivity of soil was applied with the Debye equation which is a model of dielectric relaxation. And the empirical equation of the conductivity in soil was quoted in other paper. In order to confirm the reliability of proposed program, the impedance measurement of ground electrode was carried out, which were compared with the results of simulation in commercial program. In result, it was confirmed that the impedance and phase different simulated by appling the characteristics of permittivity and conductivity in soil are in good agreement with the measured values than results of NEC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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