Since the generalized Hoek-Brown criterion (GHB) provides an efficient way of identifying its strength parameter values with the consideration of in-situ rock mass condition via Geological Strength Index (GSI), this criterion is recognized as one of the standard rock mass failure criteria in rock mechanics community. However, the nonlinear form of the GHB criterion makes its mathematical treatment inconvenient and limits the scope of its application. As an effort to overcome this disadvantage of the GHB criterion, the explicit approximate analytical equations for the minimum principal stress, which is associated with the maximum principal stress at failure, are formulated based on the Taylor polynomial approximation of the original GHB criterion. The accuracy of the derived approximate formula for the minimum principal stress is verified by comparing the resulting approximate minimum principal stress with the numerically calculated exact values. To provide an application example of the approximate formulation, the equivalent friction angle and cohesion for the expected plastic zone around a circular tunnel in a GHB rock mass are calculated by incorporating the formula for the approximate minimum principal stress. It is found that the simultaneous consideration of the values of mi, GSI and far-field stress is important for the accurate calculation of equivalent Mohr-Coulomb parameter values of the plastic zone.
Purpose: This study develops a risk prediction model that predicts the risk of a fire site by using initial information such as building information and reporter acquisition information, and supports effective mobilization of fire fighting resources and the establishment of damage minimization strategies for appropriate responses in the early stages of a disaster. Method: In order to identify the variables related to the fire damage scale on the fire statistics data, a correlation analysis between variables was performed using a machine learning algorithm to examine predictability, and a learning data set was constructed through preprocessing such as data standardization and discretization. Using this, we tested a plurality of machine learning algorithms, which are evaluated as having high prediction accuracy, and developed a risk prediction model applying the algorithm with the highest accuracy. Result: As a result of the machine learning algorithm performance test, the accuracy of the random forest algorithm was the highest, and it was confirmed that the accuracy of the intermediate value was relatively high for the risk class. Conclusion: The accuracy of the prediction model was limited due to the bias of the damage scale data in the fire statistics, and data refinement by matching data and supplementing the missing values was necessary to improve the predictive model performance.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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제25권6호
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pp.193-198
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2021
In this study, the rheological characteristics and of 3D printing composite materials and the compressive strength characteristics according to the lamination patterns were evaluated. As a result of rheology test, rapid material change was observed after 60 minutes of extrusion, yielding stress 1.4 times higher than immediately after mixing, and plastic viscosity was 14.94-25.62% lower. The compressive strength of the specimens manufactured in the mold and the laminated specimens were compared, and the lamination pattern of the laminated specimens were 0°, 45°, and 90° as variables. The compressive strength of the mold casting specimen and the laminated specimen from 1 to 28 days of age showed similar performance regardless of the lamination pattern. In particular, at the age of 28 days, the modulus of elasticity, maximum compressive strength, and strain at maximum stress of all specimens were almost the same. In order to analyze the interface of the laminated specimens, X-ray CT analysis of the specimen whose compressive strength were measured was performed. Through CT analysis, it was confirmed that cracks did not occur at the lamination interface, which can be judged that the interface in the laminated specimen behaved in an integrated manner.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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제10권4호
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pp.539-546
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2022
The current 「Detailed guidelines for the safety and maintenance of facilities (performance Evaluation)」 prescribes that the durability of surface concrete is evaluated by comparing the measuring the surface rebound value between sound parts and non-sound parts that have surface damage due to winter rain or leakage on concrete. However, this evaluation method was proposed by analyzing the correlation with an experimental DB obtained under freeze-thaw simulation promoting the environment without reviewing on-site applicability. Therefore, this study reviewed on-site application appropriateness of the concrete freeze-thaw damage evaluation method for the 21 concrete bridges in Korea. From the results, it was clearly confirmed that there was a difference in the surface rebound value between the sound part and the non-sound on the concrete surface; the current evaluation method is considered appropriate for application at the site. In addition, the necessity of adding a specific method and a measurement position of surface rebound value were also analyzed, and the effectiveness of the current evaluation method was also analyzed when targeting the entire concrete bridge, not the evaluation of some sections.
This study was carried out to evaluate bending property on principal domestic species such as sargent cherry(Prunus sargentii), bitter wood(Picrasma quassioides), horn beam(Carpinus laxiflora), cork oak(Quercus variabilis), birch(Betula schmidtii), painted maple(Acer mono), basswood(Tilia amurensis), red pine(Pinus densiflora), pitch pine(Pinus rigtda), royal pawlonia(Paulownia tomentosa) by microwave heating. In this study, radius of curvature(ROC) for bending process was classified by radius of curvature(ROC) of bending plate such as 4 cm, 6 cm, and 10 cm, and thickness of metal-strap(TMS) was 0.6 mm and 0.8 mm. Bending process was successfully operated for 100 percent in bitter wood, horn beam, birch and painted maple. On the other hand, there was a success rate of 58 percent in sargent cherry and 83 percent in cork oak and 29 percent in basswood and 8 percent in royal pawlonia which is the worst bending property. All specimens of basswood and royal pawlonia were broken at 4 cm of ROC. Success rate of bending property was shown 44 percent in red pine and 56 percent in pitch pine. TMS has an effect on only drying speed in drying process than difficulty and facility of bending property. It was considered that the thinner TMS in drying process is the faster in drying speed of bent wood.
For high school students in Jeonbuk, this study aims to identify the problems caused by outflow of local youth population and their preference factors to enter university in Seoul-metropolitan area, and to draw out the direction of local human resources program, through questionnaire investigation and focused group interview. The main findings are as follows: First, 68.8% of high school students, especially the top grade students prefer to enter university in metropolitan area. The metropolitan cultural characteristics, such as reputation of universities and ranking, openness and anonymity, and urban infrastructure attract students. Second, there is a close relationship between the individual background, growth area - enrollment area - employment area, and the location dependency without return migration is very strong. Third, local human resources program was evaluated as a meaningful activity for high school students, in order to understand the further education and career, and have an interest in local universities. Therefore, it is necessary to discover industries consistent with local identity, create networks, develop and implement programs considering the actual educational conditions. The gender-free program, supplement program for the integrated curriculum, and contents that to supplement science subjects should be developed. Additionally, this issue could be resolved expanding the perspective of balanced national development and improve the local environment to enhance the urban attraction points.
Baek, Seong Chae;Seo, Im Ki;Kim, Jeong Hyun;Park, Je Jin
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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제42권3호
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pp.417-425
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2022
Interest in micro cars is growing around the world, and policy support for micro cars has been increasing in Korea. It is important to meet minimum safety standards for the operation of micro cars on roads due to concerns around micro car safety and the limited driving range of micro cars. In this study, visibility experiments that included safety identification of micro cars were conducted to try and prevent a decrease in driver reaction time. Safety identification lights were installed to the rear of a micro car, and the visibility and discomfort of the vehicle were evaluated to determine whether the micro car was safe to drive on an expressway. As a result, the installation effect of Micro car which install safety identification lamp was found when joining the point at an acceleration lane of the grade separation intersection, and that light on/off could be effective when entering an expressway. If the micro car operation plan proposed in this study is applied, the safety of micro cars on expressways can be increased by improving the visibility of micro car.
Seungoh Seo;Yonggu Lee;Sehoon Lee;Seongyeol Oh;Junyoung Son
Journal of Aerospace System Engineering
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제17권4호
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pp.133-143
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2023
As drones (also known as UAV) become popular with advanced information and communication technology (ICT), they have been utilized for various fields (agriculture, architecture, and so on). However, malicious attackers with advanced drones may pose a threat to critical national infrastructures. Thus, anti-drone systems have been developed to respond to drone threats. In particular, remote identification data (R-ID)-based UAV detection and identification systems that detect and identify illegal drones with R-ID broadcasted by drones have been developed, and are widely employed worldwide. However, this R-ID-based UAV detection/identification system is vulnerable to security due to wireless broadcast characteristics. In this paper, we analyze the security vulnerabilities of DJI Aeroscope, a representative example of the R-ID-based UAV detection and identification system, and propose a replay-attack-based neutralization method using the analyzed vulnerabilities. To validate the proposed method, it is implemented as a software program, and verified against four types of attacks in real test environments. The results demonstrate that the proposed neutralization method is an effective neutralization method for R-ID-based UAV detection and identification systems.
Sanguk HAN;Jungseok SEO;Sri Utami Purwaningati;Sri Utami Purwaningati;Jeongseob KIM
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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제26권2호
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pp.55-67
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2023
This study aims to develop a model that can automatically identify the rooftop shape of apartment buildings using GIS and machine learning algorithms, and apply it to analyze the relationship between rooftop shape and characteristics of apartment complexes. A database of rooftop data for each building in an apartment complex was constructed using geospatial data, and individual buildings within each complex were classified into flat type, tower type, and mixed types using the random forest algorithm. In addition, the relationship between the proportion of rooftop shapes, development density, height, and other characteristics of apartment complexes was analyzed to propose the potential application of geospatial information in the real estate field. This study is expected to serve as a basic research on AI-based building type classification and to be utilized in various spatial and real estate analyses.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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제43권5호
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pp.667-674
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2023
In the event of a disaster occurring within a building, the prompt and efficient evacuation and rescue of occupants within the building becomes the foremost priority to minimize casualties. For the purpose of such rescue operations, it is essential to ascertain the distribution of individuals within the building. Nevertheless, there is a primary dependence on accounts provided by pertinent individuals like building proprietors or security staff, alongside fundamental data encompassing floor dimensions and maximum capacity. Consequently, accurate determination of the number of occupants within the building holds paramount significance in reducing uncertainties at the site and facilitating effective rescue activities during the golden hour. This research introduces a methodology employing computer vision algorithms to count the number of occupants within distinct building locations based on images captured by installed multiple CCTV cameras. The counting methodology consists of three stages: (1) establishing virtual Lines of Interest (LOI) for each camera to construct a multi-camera network environment, (2) detecting and tracking people within the monitoring area using deep learning, and (3) aggregating counts across the multi-camera network. The proposed methodology was validated through experiments conducted in a five-story building with the average accurary of 89.9% and the average MAE of 0.178 and RMSE of 0.339, and the advantages of using multiple cameras for occupant counting were explained. This paper showed the potential of the proposed methodology for more effective and timely disaster management through common surveillance systems by providing prompt occupancy information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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