Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2000.03b
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pp.411-418
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2000
With the limited amount of budget and time, it is required to determine the priority of investment when there are a large number of hazardous slopes. In this paper, the Rock Slope Risk Rating System is developed based on the combination of the hazard of failure and the damage potential. By applying the proposed rating system to 253 rock slopes in Korean National Highway, it was possible to determine the priority of investment on road cut slopes.
Park, Yu Kyung;Chung, Hyun Jung;Kim, Young Ji;Kum, Ki Jung
International Journal of Highway Engineering
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v.14
no.6
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pp.93-101
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2012
PURPOSES : This study is to develop ISM for potential risk factor in School Zone. METHODS : Based on the literature review, the Analytic Hierarchy Process (AHP) has been used most widely. However, it is difficult to apply in practice because the AHP results have the characteristics of the independence between each element and the interlayer can not explain the interrelationship. The Network Analysis Process (ANP) is possible to analyze the relationship between the elements and the network through the feedback. But, the reliability of the analysis fall because of complicated pair of comparison, also it is difficult to solve the super matrix. In this study, the complicated relationship between each element is inquired through the Interpretive Structural Modeling (ISM). RESULTS : The methodology of ISM is developed to remove the children's potential risk factors in school zone. CONCLUSIONS : It is possible to remove the children's potential risk factors from low level to high level step by step and improve safety. Through this, risk factors can be removed from the low-level, and upper-level will automatically improve.
Kim, Tae-Woo;Yoon, Jin-Sung;Lee, Chang Min;Baek, Jongeun;Choi, Yeon-Woo
International Journal of Highway Engineering
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v.19
no.5
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pp.59-68
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2017
PURPOSES : The objective of this study is to evaluate the potential risk level of road cave-ins due to subsurface cavities based on the deflection basin measured with falling weight deflectometer (FWD) tests. METHODS: Ground penetrating radar (GPR) tests were conducted to detect road cavities. Then FWD tests were conducted on 13 pavement test sections with and without a cavity. FWD deflections and a deflection ratio was used to evaluate the effect of geometry of the cavity and pavement for road cave-in potentials. RESULTS : FWD deflection of cavity sections measured at 60 cm or a closer offset distance to a loading center were 50% greater than more robust sections. The average deflection ratio of the cavity sections to robust sections were 1.78 for high risk level cavities, 1.51 for medium risk level cavities, and 1.16 for low risk level cavities. The relative remaining service life of pavement with a cavity evaluated with an surface curvature index (SCI) was 8.1% for the high level, 21.8% for the medium level, and 89.8% compared to pavement without a cavity. CONCLUSIONS : FWD tests can be applied to detect a subsurface cavity by comparing FWD deflections with and without a cavity measured at 60 cm or a closer offset distance to loading center. In addition, the relative remaining service life of cavity sections based on the SCI can used to evaluate road cave-in potentials.
This research studied human health risk assessment of PAHs (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons) in road dust sediments collected from 6 sites in four different cities in Korea. PAHs are well known to be human carcinogens and toxic compounds that are commonly generated from incomplete combustion of fuels and energy products. Such compounds which is absorbed by atmospheric suspended dust can be emitted into air in gaseous form and often deposited on road dust sediments. The PAHs which is deposited on sediment particles can also be re-dispersed by vehicles or winds on the road surface. It can be harmful for humans when exposed via breathing, ingestion and dermal contact. This study examined human health risk assessment of PAHs in deposited road dust sediments. Results showed that the excess cancer risk estimates were above 1.0×10-6 at main traffic roads and resident area in Ulsan city. According to the result of deterministic risk assessment, dermal-contact was the major pathway, while the contribution of the risk from inhalation was less than 1%. The probabilistic risk assessment showed similar levels of cancer risk derived from the deterministic risk assessment. The result of sensitivity analysis reveal that exposure time is the most contributing factor (69%). Since the values of carcinogenic risk assessment were higher than 1.0 × 10-6, further detailed monitoring and refined risk assessment for PAHs may be required to identify more reliable and potential cancer risks for those who live in the study locations in Ulsan city.
Kim, Yongjae;Kim, Seungwon;Ann, Hojune;Kong, Jungsik;Park, Cheolwoo
International Journal of Highway Engineering
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v.19
no.6
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pp.105-115
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2017
PURPOSES : The occurrence of unexpected disasters, including fire events, increases as the road network becomes complicated and traffic volume increases. When a fire event occurs on and under bridges, the damage extensively influences direct damage to structures, vehicles, and human life and secondary socioeconomic issues owing to traffic blockage. This study investigated potential fire-hazard risks on bridges of the Korean national route road. METHODS : The investigation was conducted using field investigation and analysis with satellite pictures and road views from commercial websites and the Bridge Management System (BMS). From the filed investigation, various potential fire resources were identified. The satellite pictures and road views were helpful in measuring and recognizing conditions underneath bridges, stowage areas, etc. RESULTS : There are various potential fire resources underneath bridges such as piled agricultural products, parked petroleum tanks, construction equipment, and attached high-voltage cables. A total of 94.6% of bridges have underneath clearances of less than 15 m. A bridge underneath volume that can stow a potential fire hazard resource was $7,332m^3$ on average, and most bridges have about $4,000m^3$ of space. Based on the BMS data, the amounts of PSC and steel girders were 29% and 25%, respectively. CONCLUSIONS : It was found that the amount of stowed potential fire hazard resources was proportional to the underneath space of bridges. Most bridges have less than 15 m of vertical clearance that can be considered as a critical value for a bridge fire. The fire risk investigation results should be helpful for developing bridge fire-protection tools.
PURPOSES : This study is to suggest heavy snow risk analysis in Seoul. METHODS : Recently, the increase of extreme weather caused by global warming raises the occurrences of unpredictable natural disasters and the loss potential of human disasters by land use facilities accumulation. It is necessary to develop the risk analysis for the natural and human disasters. RESULTS : In this study, heavy snow risk analysis among natural disasters in Seoul was suggested. The spatial unit of risk analysis level was established for the lines and administrative districts. CONCLUSIONS : The risk analysis was performed using risk matrix of disaster occurrence score and disaster damage score. The components affecting the risk disaster analysis by types were analyzed and the application of heavy snow risk analysis was suggested.
Kyung-Su Choo;Dong-Ho Kang;Byung-Sik Kim;In-Jae Song
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.2
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pp.49-56
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2023
Impact based forecast refers to providing information on potential socioeconomic risks according to weather conditions, away from the existing weather factor-oriented forecast. Developed weather countries are investing manpower and finances in technology development to provide and spread impact information, but awareness of impact based forecasts has not spread in Korea. In addition, the focus is on disasters such as floods and typhoons, which cause a lot of damage to impact based forecasts, and research on evaluating the impact of vehicle risks due to strong winds in the transportation sector with relatively low damage is insufficient. In Korea, there are not many cases of damage to vehicle conduction caused by strong winds, but there are cases of damage and the need for research is increasing. Road vulnerability is required to evaluate the risk of vehicles caused by strong winds, and the purpose of this study was to calculate the criteria for road vulnerability. The road vulnerability evaluation was evaluated by the altitude of the road, the number of lanes, the type of road. As a result of the analysis, it was found that the vulnerable area was well reproduced. It is judged that the results of this study can be used as a criterion for preparing an objective evaluation of potential risks for vehicle drivers.
PURPOSES : The objective of this study is to establish the traffic volume-based warrants of right-turn lanes at unsignalized intersections and to introduce a risk probability methodology based on the warrants. METHODS : In this study, a risk probability of a potential rear-end collision is applied between a right-turn vehicle and the immediately following through vehicle. Using the shifted negative exponential model and the compound probability theorem, the risk probability can be expressed as the function of directional volumes and the percentage of right-turns for a two-lane and four-lane highway, respectively. RESULTS : Based on the risk probablity, guidelines for installing right-turn lanes on two-lane and four-lane highways were developed. The risk probability also showed rationality by comparing with right-turn same-direction conflicts observed in-situ. CONCLUSIONS : The results of our study define the total approaching volumes to encourage a right-turn lane as a function of operating speed, percentage of right-turn, and number of lanes.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.2
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pp.47-54
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2022
For safe driving of autonomous vehicles, road damage detection is very important to lower the potential risk. In order to ensure safety while an autonomous vehicle is driving on the road, technology that can cope with various obstacles is required. Among them, technology that recognizes static obstacles such as poor road conditions as well as dynamic obstacles that may be encountered while driving, such as crosswalks, manholes, hollows, and speed bumps, is a priority. In this paper, we propose a method to extract similarity of images and find damaged road images using OpenCV image processing and CNN algorithm. To implement this, we trained a CNN model using 280 training datasheets and 70 test datasheets out of 350 image data. As a result of training, the object recognition processing speed and recognition speed of 100 images were tested, and the average processing speed was 45.9 ms, the average recognition speed was 66.78 ms, and the average object accuracy was 92%. In the future, it is expected that the driving safety of autonomous vehicles will be improved by using technology that detects road obstacles encountered while driving.
Ryu, Seong-Eun;Kim, Hyun-Jin;Koo, Byung-Kook;Kwon, Hye-Jeong;Park, Roy C.;Chung, Kyungyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.11
no.9
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pp.1-6
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2020
In this study, we propose an association inference model based on data bias optimization for road hazard detection. This is a mining model based on association analysis to collect user's personal characteristics and surrounding environment data and provide traffic accident prevention services. This creates transaction data composed of various context variables. Based on the generated information, a meaningful correlation of variables in each transaction is derived through correlation pattern analysis. Considering the bias of classified categorical data, pruning is performed with optimized support and reliability values. Based on the extracted high-level association rules, a risk detection model for personal characteristics and driving road conditions is provided to users. This enables traffic services that overcome the data bias problem and prevent potential road accidents by considering the association between data. In the performance evaluation, the proposed method is excellently evaluated as 0.778 in accuracy and 0.743 in the Kappa coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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