Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.2
no.1
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pp.80-90
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2009
The purpose of this study is to investigate the characteristics of the mind maps which were drawn with pencil or color pens by elementary students. For this study, 31 students of the 6th grade were selected and trained mind mapping. After training, the subjects had drawn mind maps with color pens about the ROCK for 15minutes and drew mind maps with pencil after 2days of mind mapping using color pens. In addition to activities of mind mapping, the students handed in their papers which were written one's impression of drawing two kinds of mind mapping. The results were follows: First, in central circle which was linked words connected firstly with ROCK as key word, the difference of 2kinds mind maps were little showed in the quantity and quality of the words, branches and their adequacy. Second, the mind maps using pencils had more words, branches and images than mind maps of using color pens in the whole assessment. Third, the most students suggested that the mind mapping using pencil were advantage to economy of time, retouching words and branches, also the mind mapping using pencil made the students relax the strain for drawing it because of retouching possibility. Consequently, the results of this study suggest the mind mapping using pencil has advantage effect on the purpose of gaining students' thinking abundantly and economy of time in elementary science classes.
This study was carried out to develop Tablet PC based customizing system for fine mapping of forest cover type. The major contents and characteristics of FIS developed in this study were as follows. Field Investigation System (FIS) has a merit of accessibility to display exact location in various spatial data with position information received from the GPS. FIS can be used to record and manage many field information on which field investigation is done, with the help of the memo tool, field-sheet tool, calculating distance and area with measuring tool as well as editing forest type. It is possible to do field investigation effectively using FIS developed in this study. Accordingly, investigation and time costs can be reduced and field-work productivity will be improved.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2003.03a
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pp.265-272
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2003
In this study, the rock mass classification results from the face mapping and the resistivity inversion data are compared and analyzed for the reliability investigation of the determination of the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system based on RMR(rock mass rating) are calculated. Kriging method as a post processing technique for global optimization is used to improve its resolution. The result of correlation analysis shows that the geological condition estimated from 2D electrical resistivity survey is coincident globally with the trend of rock type except for a few local areas. The correlation between the results of 3D electrical resistivity survey and the rock mass classification turns out to be very high. It can be concluded that 3D electrical resistivity survey is powerful to set up the reliable rock support type.
Kim Kwang-Yeom;Kim Chang-Yeng;Yim Sung-Bin;Yun Hyun-Seok;Seo Yong-Seok
The Journal of Engineering Geology
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v.16
no.3
s.49
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pp.265-273
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2006
Face mapping during tunnel construction is useful and critical to predict the characteristics and stability condition of following tunneling sections and to select optimum support pattern. Therefore, a detailed geological survey of the tunnel faces, as important as a routine underground survey and a RMR evaluation, should provide critical information of the tunnel face condition in terms of the engineering geological condition and the safety of working environment for the following tunneling section. But the results of the face investigation have not been applied satisfactorily during tunneling due to limitation of technique, experience and time. This study analyze problems of face mapping in tunnel construction site by using statistical results of face mapping sheets obtained from completed tunnels, and suggest several opinions to improve face mapping during tunnel construction.
Purpose: The purpose of this study is to propose an educational program for enhance safety capability of elementary and middle school students through community mapping application. Method: Developed and utilized a community mapping application that can be easily used for research. After participating in 425 elementary and middle school students, This study analyzed the change of safety competency through survey. Results: Through the community mapping activities, it was possible to derive the actual life surrounding risk factors of the earthy life, and it was found through the questionnaire before and after the activity that the safety competence of the participants improved. Conclusion: Investigation of similar related cases of Public Participant Safety Mapping Tool and analysis of their functionalities are conducted, and user demanded functionalities with improved usability accessability expandability are derived. Also, the system applied the test to elementary and middle school students and the survey showed that the safety capacity was improved according to Safety Mapping activities. This is proposed as a safety education program.
The global occurrence of myriad natural disasters and incidents, catalyzed by climate change and extreme meteorological conditions, has engendered substantial human and material losses. International organizations such as the International Charter have established an enduring collaborative framework for real-time coordination to provide high-resolution satellite imagery and geospatial information. These resources are instrumental in the management of large-scale disaster scenarios and the expeditious execution of recovery operations. At the national level, the operational deployment of advanced National Earth Observation Satellites, controlled by National Geographic Information Institute, has not only catalyzed the advancement of geospatial data but has also contributed to the provisioning of damage analysis data for significant domestic and international disaster events. This special edition of the National Disaster Management Research Institute delineates the contemporary landscape of major disaster incidents in the year 2023 and elucidates the strategic blueprint of the government's national disaster safety system reform. Additionally, it encapsulates the most recent research accomplishments in the domains of artificial satellite systems, information and communication technology, and spatial information utilization, which are paramount in the institution's disaster situation management and analysis efforts. Furthermore, the publication encompasses the most recent research findings relevant to data collection, processing, and analysis pertaining to disaster cause and damage extent. These findings are especially pertinent to the institute's on-site investigation initiatives and are informed by cutting-edge technologies, including drone-based mapping and LiDAR observation, as evidenced by a case study involving the 2023 landslide damage resulting from concentrated heavy rainfall.
In this paper, under some new appropriate conditions imposed on the parameter and mappings involved in the resolvent operator associated with a P-accretive mapping, its Lipschitz continuity is proved and an estimate of its Lipschitz constant is computed. This paper is also concerned with the construction of a new iterative algorithm using the resolvent operator technique and Nadler's technique for solving a new system of generalized multi-valued resolvent equations in a Banach space setting. The convergence analysis of the sequences generated by our proposed iterative algorithm under some appropriate conditions is studied. The final section deals with the investigation and analysis of the notion of H(·, ·)-co-accretive mapping which has been recently introduced and studied in the literature. We verify that under the conditions considered in the literature, every H(·, ·)-co-accretive mapping is actually P-accretive and is not a new one. In the meanwhile, some important comments on H(·, ·)-co-accretive mappings and the results related to them appeared in the literature are pointed out.
Drone mapping systems can be applied to many fields such as disaster damage investigation, environmental monitoring, and construction process monitoring. To integrate individual sensors attached to a drone, it was essential to undergo complicated procedures including time synchronization. Recently, a variety of composite sensors are released which consist of visual sensors and GPS/INS. Composite sensors integrate multi-sensory data internally, and they provide geotagged image files to users. Therefore, to use composite sensors in drone mapping systems, mapping accuracies from composite sensors should be examined. In this study, we analyzed the mapping accuracies of a composite sensor, focusing on the data acquisition area and pre-calibration effect. In the first experiment, we analyzed how mapping accuracy varies with the number of ground control points. When 2 GCPs were used for mapping, the total RMSE has been reduced by 40 cm from more than 1 m to about 60 cm. In the second experiment, we assessed mapping accuracies based on whether pre-calibration is conducted or not. Using a few ground control points showed the pre-calibration does not affect mapping accuracies. The formation of weak geometry of the image sequences has resulted that pre-calibration can be essential to decrease possible mapping errors. In the absence of ground control points, pre-calibration also can improve mapping errors. Based on this study, we expect future drone mapping systems using composite sensors will contribute to streamlining a survey and calibration process depending on the data acquisition circumstances.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.14
no.4
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pp.357-374
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2012
Considerable uncertainties are included in ground properties used for tunnel designs due to the limited investigation and tests. In this study, a back analysis was performed to find optimal ground properties based on artificial neural network using both face mapping data and convergence measurement data. First of all, the rock class of a study tunnel is determined from face mapping data. Then the possible ranges of ground properties were selected for each rock class through a literature review on the previous studies and utilized to establish more precise learning data. To find an optimal training model, a sensitivity analysis was also conducted by varying the number of hidden layers and the number of nodes more minutely than the previous study. As a result of this study, more accurate ground properties could be obtained. Therefore it was confirmed that the accuracy of the results could be increased by making use of not only convergence measurement data but also face mapping data in tunnel back analyses using artificial neural network. In future, it is expected that the methodology suggested in this study can be used to estimate ground properties more precisely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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