This study simulated the flood inundations of the Nakdong River catchment running through Yangsan, a small city located in the south eastern area of Korea by using the depth averaged two-dimensional hydrodynamic numerical model. The numerical model employs the staggered grid system including moving boundary and a finite different method to solve the Saint-Venant equations. A second order upwind scheme is used to discretize the nonlinear convection terms of the momentum equations, whereas linear terms are discretized by a first order leap-frog scheme(Cho and Yoon, 1998). The numerical model was applied to a real topography to simulate the flood inundation of the Yangsan basin. The numerical results for urban district are visualized in three dimension. These results can be essentially utilized to construct the three dimensional inundation map after building the GIS-based database in local public organizations in order to protect the life and property safely.
In this paper, a hysteretic model of rectangular hollow section (RHS) columns that includes the deteriorating range caused by local buckling is proposed. The proposed model consists of the skeleton curve, the Bauschinger part that appears before reaching the maximum strength, the strength increasing part of the deteriorating range, and the unloading part. Of these, the skeleton curve, including the deterioration range caused by local buckling, which is considered to be equivalent to the load-deformation relationship under monotonic loading, is obtained through an analytical method. Bi-linear hysteretic models based on experimental results are applied to the Bauschinger part and the strength increasing part. The elastic stiffness is applied to the unloading part. The proposed model is verified by comparing with experimental results of RHS columns under monotonic and cyclic loading.
The combined method utilizing airborne LiDAR and GIS data is suggested to extract 3-dimensional hybrid city model including roads and buildings. Combining the two types of data is more efficient to estimate the elevations of various types of roads and buildings than using either LiDAR or GIS data only. This method is particularly useful to model the overlapped roads around the so called spaghetti junction. The preliminary model is constructed from the LiDAR data, which can give wrong information around the overlapped parts. And then, the erratic vertex points are detected by imposing maximum vertical grade allowable on the elevated roads. For the purpose of efficiency, the erratic vertex points are corrected through linear interpolation method. To avoid the erratic treatment of the LiDAR data on the facades of buildings 2 meter inner-buffer zone is proposed to efficiently estimate the height of a building. It is validated by the mean value(=5.26 %) of differences between estimated elevations on 2 m inner buffer zone and randomly observed building elevations.
Dynamic and static analyses of existing structures are very important to obtain reliable information relating to actual structural properties. For this purpose a series of material test, dynamic test and static collapse test of the existing two brick chimneys, in Tokoname, are carried out. From the material tests, Young's modulus and compressive strength of the brick used for these chimneys are estimated to be 3200 MPa and 7.5 MPa, respectively. The results of static collapse test of the existing two brick chimneys are discussed in this paper and composed with the results from FEA (Finite Element analysis). From the results of dynamic tests, the fundamental frequencies of Howa and Iwata brick chimneys are estimated to be about 2.69 Hz and 2.93 Hz, respectively. Their natural modes are identified by ARMAV (Autoregressive Moving Average Vectors) model. On the basis of the static and dynamic experimental tests, a numerical model has been prepared. According to the European code (Eurocode n. 8: "Design of structures for earthquake resistance") non-linear static (Pushover) analysis of the two chimneys is carried out and they seem to be vulnerable to earthquakes with 0.25 to 0.35 g.
5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.
전단강도는 암반 비탈면 안정성 평가에서 가장 중요한 지표이다. 일반적으로 기존 문헌자료, 역해석, 실험 등의 결과를 비교하여 산정한다. 암반 비탈면에서의 전단강도는 불연속면의 상태와 관련된 변수를 추가로 고려해야 한다. 이 변수들은 시추조사를 통해 여부를 파악하는 것이 어려울뿐더러 전단강도와의 정확한 관계를 찾아내기도 어렵다. 본 연구에서는 역해석을 통해 산정된 데이터를 이용했다. 기존 고려되었던 변수들의 관계를 딥러닝에 접목시켜 전단강도 산정에 적합한지 그 가능성을 모색하였다. 비교를 위해 기존에 사용되는 간단한 선형회귀(Linear Regression) 모델과 딥러닝 알고리즘인 심층인공신경망(DNN) 모델을 사용하였다. 각 분석 모델은 비슷한 예측결과를 도출해내었지만 미세한 차이로 DNN의 설명력이 개선된 결과를 나타내었다.
PURPOSES : Pavement Management System contains the data that describe the condition of the road. Under limited budget, the data can be utilized for efficient plans. The objective of this research is to develop a mixed integer program model that maximizes remaining durable years (or Lane-Kilometer-Years) in road maintenance planning. METHODS : An optimization model based on a mixed integer program is developed. The model selects a cluster of sectors that are adjacent to each other according to the road condition. The model also considers constraints required by the Seoul Metropolitan Facilities Management Corporation. They select two lanes at most not to block the traffic and limit the number of sectors for one-time construction to finish the work in given time. We incorporate variable cost constraints. As the model selects more sectors, the unit cost of the construction becomes smaller. The optimal choice of the number of sectors is implemented using piecewise linear constraints. RESULTS : Data (SPI) collected from Pavement Management System managed by Seoul Metropolitan City are fed into the model. Based on the data and the model, the optimal maintenance plans are established. Some of the optimal plans cannot be generated directly in existing heuristic approach or by human intuition. CONCLUSIONS:The mathematical model using actual data generates the optimal maintenance plans.
Since climate change increases the risk of extreme rainfall events, concerns on flood management have also increased. In order to rapidly recover from flood damages and prevent secondary damages, fast collection and treatment of flood debris are necessary. Therefore, a quick and precise estimation of flood debris generation is a crucial procedure in disaster management. Despite the importance of debris estimation, methodologies have not been well established. Given the intrinsic heterogeneity of flood debris from local conditions, a regional-scale model can increase the accuracy of the estimation. The objectives of this study are 1) to identify significant damage variables to predict the flood debris generation, 2) to ascertain the difference in the coefficients, and 3) to evaluate the accuracy of the debris estimation model. The scope of this work is flood events in Ulsan city region during 2008-2016. According to the correlation test and multicollinearity test, the number of damaged buildings, area of damaged cropland, and length of damaged roads were derived as significant parameters. Key parameters seems to be strongly dependent on regional conditions and not only selected parameters but also coefficients in this study were different from those in previous studies. The debris estimation in this study has better accuracy than previous models in nationwide scale. It can be said that the development of a regional-scale flood debris estimation model will enhance the accuracy of the prediction.
The purpose of this paper is to establish a method estimating the daily urban water demand using statistical analysis that is used for developing the efficient management and operation of the water supply facilities, and accurary of the model is verified by error rate and F-value. The data used in this study were the daily urban water use, the weather conditions such as temperature, precipitation, relative humidity, etc, and the day of The week. The case study was taken placed for the city of Namwon in Korea. The raw data used in this study were rearranged either by month or by season for analysis purpose, and the statistical analysis was applied to the data to obtain the regression model As a result of this study, the linear regression model was developed to estimate the daily urban water use with weather condition. The regression constant and coefficients of the model were determined for each month of a year. The accuracy of the model was within 3% of average error and within 11% of maximum error. The resulting model was found to he useful to the practical operation and management of the water supply facilities.
The urban park has important functions as a habitat for wildlife as well as open space of rest and community for people. This study was carried out to find what factors of structure and vegetation of urban parks could affect forest bird species diversity in Cheonan city. The study surveyed bird and vegetation species in 26 urban parks, Cheonan city. A correlation analysis and multiple linear regressions were performed to test whether habitat structure and vegetation were the major correlate with species diversity. The results showed the Dujeong park was the most high bird species diversity (H' = 2.13), and the Dujeong-8 park (H' = 2.02) and the Cheongsa park (H' = 1.73) were considerably higher than the other urban parks. The variables that were strongly correlated with bird species diversity were park area, number of subtree species, canopy of shrub, number of shrub species, shape index, canopy of subtree, canopy of tree, and impervious surface ratio. The regression of bird species diversity against the environmental variables showed that 3 variables of park area, canopy of subtree, and canopy of tree were included in the best model. Model variable selection was broadly similar for the 5 optimal models. It means park area and multi-layer vegetation were the most consistent and significant predictor of bird species diversity, because urban parks were isolated by built-up areas. Especially the subtree coverage that provides shelter and food for forest birds was an important variable. Therefore, to make parks circular-shaped and abundant multi-layer vegetation, which could be a buffer to external disturbances and improve the quality of habitats, may be used to enhance species diversity in creation and management of urban parks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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