Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.09b
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pp.21-31
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2010
Although it is important to reflect the accurate information of the ground condition in the tunnel design, the analysis and design are conducted by limited information because it is very difficult to get it practically on considering various geography and geotechnical condition. So construction management of information concept is required to manage immediately on the field condition because it is very time-consuming to establish the countermeasure of underground reinforcement and the pattern change of Bo. Therefore, when construction is on tunnel area, examination of accurate safety and prediction of behavior is performed to overcomes the limit of predicting behavior by using Artificial Neural Network(ANN) in this study. Firstly, the field data was secured. Secondly, suitable structure was made on multi-layer perceptrons among the ANN. Thirdly, learning algorithm-propagated applies to ANN. The data for the learn of field application using ANN was used by considering impact factors, which influenced the behavior of tunnel, and performing credibility analysis. crown displacement, spring displacement, subsurfacement, and rock bolt axial force are predicted at the tunnel construction and on-site application was confirmed by using ANN from analyzing and comparing with measurement value of on-site. In this study, the data from Seoul Highway $\bigcirc\bigcirc$ tunnel section was applied to the ANN Theory, and the analysis on the investigate value and the reasoning for the value associated with field application was performed.
Park, Chal-Sook;Kim, Jun-Yong;Kwan, Han;Kim, Min-Jo;Choi, Yu-Kyung
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2008.10a
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pp.992-1006
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2008
The tunnel type spillways is under construction to increasing water reservoir capacity in Dae-am dam. Cutting-slope adjacent to outlet of spillways had been originally designed to be 63 degrees and about 65m in height. Examination is carried out in preceding construction that it is caused to some problems possibility which of machine for slope cutting couldn't approach to the site, blasting for cutting slope might have negative influence on highway and roads nearby, and fine view along the Tae-hwa river would be eliminated. In order to establish stability of tunnel and more friendly natural environment that we are carry out detailed geological surface survey and analysis of slope stability. So, we are design and construct for tunnel excavation with possible method that it is keep up natural slope. The result of survey and analysis that natural slope was divided 3 zone(A, B, C zone). In A and B zone, in first removed floating rock, high tensile tension net is install that it prevent of release and falling of rock, in order to security during under working. In addition to, pre-stressed rock anchor is install purpose of security during tunnel excavation because of fault zone near vertical developed above excavation level. Zone C is relatively good condition of ground, design is only carry out random rock bolt. All zone are designed and constructed drainage hole for groundwater and surface water is easily drain. Desinged slpoe is harmony with near natural environment. Successfully, construction is completed.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.18
no.5
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pp.112-125
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2019
An acoustic signal-based, tunnel-incident detection system was developed and evaluated. The system was comprised of three components: algorithm, acoustic signal collector, and server system. The algorithm, which was based on nonnegative tensor factorization and a hidden Markov model, processes the acoustic signals to attenuate noise and detect incident-related signals. The acoustic signal collector gathers the tunnel sounds, digitalizes them, and transmits the digitalized acoustic signals to the center server. The server system issues an alert once the algorithm identifies an incident. The performance of the system was evaluated thoroughly in two steps: first, in a controlled tunnel environment using the recorded incident sounds, and second, in an uncontrolled tunnel environment using real-world incident sounds. As a result, the detection rates ranged from 80 to 95% at distances from 50 to 10 m in the controlled environment, and 94 % in the uncontrolled environment. The superiority of the developed system to the existing video image and loop detector-based systems lies in its instantaneous detection capability with less than 2 s.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1998.10a
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pp.380-385
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1998
Nowadays, shotcrete plays an essential part in he construction of underground structures, and steel fiber is so useful for increasing the toughness of the concrete that is spotlighted at tunnel or pavement site. A variety of tests have been developed to measure and quantity the improvements achievable in steel fiber reinforced concrete(SFRC) and shotcrete. But Korea doesn`t have specific standards in this respect, and the only criteria that KHC(Korea Highway Corporation) applies to tunnel shotcreting are flexural strength and toughness quotient. Test results in order to manage the quality of steel fiber reinforced concrete and shocrete are very affected by various test method. Therefore, this study deals with the test methodological effects on SFRC quality. The major interests are loading method, that is, load control and displacement control, loading velocity, support condition.
In this study, it was purposed to develop the new method for the prediction of pollutant concentration in road tunnels. The new method was the use of artificial neural network with the back-propagation algorithm which can model the non-linear system of tunnel environment. This network system was separated into two parts as the visibility and the CO concentration. For this study, data was collected from two highway road tunnels on Yeongdong Expressway. The tunnels have two lanes with one-way direction and adopt the longitudinal ventilation system. The actually measured data from the tunnels was used to develop the neural network system for the prediction of pollutant concentration. The output results from the newly developed neural network system were analysed and compared with the calculated values by PIARC method. Results showed that the prediction accuracy by the neural network system was approximately five times better than the one by PIARC method. ill addition, the system predicted much more accurately at the situation where the drivers have to be stayed for a while in tunnels caused by the low velocity of vehicles.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.673-676
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2006
Steel FibreReinforced Shotcrete(SFRS) is one of the main tunnel support along with the rock bolt during the excavation and after the completion of the tunnel. In the standard qualification of the SFRS defined by Korea Highway Corporation, 28 day core specimen has to meet the compressive strength of 19.6 MPa and over 90 % fibre contents. Furthermore, for the 28 days brick shaped specimen made by shooting, flexural strength should be over 4.4 MPa and flexural toughness ratio which can be calculated from flexural toughness factor has to meet more than 68% of flexural strength. In shotcrete, accelerating agent is added for the rapid strength development. Silicate and aluminate type agents are known to develop shotcrete strength rapidly, however, has such problem to degrade the middle and long term strength. Hence, using poly carboxylic super plasticizer, it was aimed to enhance the quality of the shotcrete with the lower water-cement ratio and the same level of workability. The present paper shows the part of the field test result and its analysis.
PURPOSES : This study proposes the road asset valuation approach using alternative depreciation methods. It has become necessary to have asset management system according to the adoption of accrual basis accounting for governmental financial reporting and the amendment of the road act. Therefore, it is very important to analyze the effect of depreciation methods on road asset value as a basic research for road asset management system. METHODS : The Ministry of Strategy and Finance (MOSF) has mainly performed road asset valuation based on Write down Replacement Cost and Straight Line depreciation method. This study suggests some appropriate asset valuation methods for road assets through case analysis using three depreciation methods: Consumption-based depreciation method, Condition-based depreciation method, and Straight Line depreciation method. A road asset valuation data of national highway route 1 (year 2014) is used to analyze the effect of three depreciation methods on the road asset value. Road assets include land and structures (pavement, bridge, and tunnel). This study mainly focuses on structures such as bridges and tunnels, because according to governmental accounting standards, land and road pavement assets do not depreciate. RESULTS : The main results of this study are as follows. Firstly, overall asset value of national highway route 1 was estimated at 6.97 trillion KRW when MOSF's method (straight-line depreciation method) is applied. Secondly, asset value was estimated at 4.85 trillion KRW on application of consumption-based depreciation method. Thirdly, asset value was estimated at 4.37 trillion KRW when condition-based depreciation method is applied. Therefore, either consumption-based or condition-based depreciation methods would be more appropriate than straight-line depreciation method if we can use the condition data of road assets including land that are available in real time. CONCLUSIONS : Since road assets such as pavements, bridges, and tunnels have various patterns of deterioration and condition monitoring period, it is necessary to consider a specific valuation method according to the condition of each road asset. Firstly, even though road pavements do not depreciate, asset valuation through condition-based depreciation method would be more appropriate when requirements for application of non-depreciation approach are not satisfied. Since bridge and tunnel facilities show various patterns of deterioration and condition monitoring period by type and condition level, consumption-based depreciation method based on deterioration model would be appropriate. Therefore, it is necessary to have a reasonable asset management system to apply condition-based depreciation method and a periodic condition investigation to manage road assets well.
A major problem with high-mast light poles is the effects that wind vortex shedding can have on the pole itself because of the lock-in phenomenon. It is desired that the coefficients in the AASHTO Standard Specifications ($5^{th}$ edition) for Structural Supports for Highway Signs, Luminaries, and Traffic Signals be analyzed and refined. This is for the belief that the span of the shapes of poles for which the coefficients are used is much too broad and a specific coefficient for each different shape is desired. The primary objective of this study is to develop wind vortex shedding coefficient for a multisided shape. To do that, an octagonal shape was used as the main focus since octagonal cross sectioned high-mast light poles are one of the most common shapes in service. For the needed data, many wind parameters, such as the static drag coefficient, the slope of aerodynamic lift coefficient, Strouhal number, the lock-in range of wind velocities producing vibrations, and variation of amplitude of vortex-induced vibration with Scruton number are needed. From wind tunnel experiments, aerodynamic parameters were obtained for an octagonal shape structure. Even though aerodynamic coefficients are known from past test results, they need to be refined by conducting further wind tunnel tests.
In this study, ground vibrations of a surface blasting for golf links and a tunnel blasting for highway construction were measured to investigate the effect of blasting conditions such as total charge and distance from blasting point. In surface blasting, site factor K and n were 74.1 and -1.37, respectively, which were analyzed by means of cube root scaled distance. The more were measuring distance, the higher were absolute value of K and n. Principal frequency was in range of 5~60 Hz in surface blasting, where that of 80 percent was in range of 10~30 Hz. On the other hand it was in range of 25~98 Hz in tunnel blasting, which showed higher than of surface blasting.
This paper is proposed to algorithm for measuring traffic information automatically, for example, volume count, speed and occupancy rate, from CCTV camera images installed on highway, add to function of image detectors which can be collected the traffic information. Recently the method of traffic informations are counted in lane one by one, but this manner is occurred critical errors by occlusion frequently in case of passing larger vehicles(bus, truck etc.) and is impossible to measure in the 8 lanes of highway. In this paper, installed the detection area include with all lanes, traffic informations are collected using tracking algorithm with passing vehicles individually in this detection area, thus possible to detect all of 8 lanes. The experiment have been conducted two different real road scenes for 20 minutes. For the experiments, the images are provided with CCTV camera which was installed at Kiheung Interchange upstream of Kyongbu highway, and video recording images at Chungkye Tunnel. For image processing, images captured by frame-grabber board 30 frames per second, $640{\times}480$ pixels resolution and 256 gray-levels to reduce the total amount of data to be interpreted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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