Yoo, Chung Sik;Kim, Joo Mi;Kim, Sun Bin;Jung, Hye Young
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1C
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pp.63-72
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2006
Due to rapid development of many cities in Korea, many public facilities are required to be built as well as complementary civil structures. Consequently, a number of tunnel constructions are currently carried out throughout the country, and many more tunnels are planned to be constructed in the near future. Tunnel excavation in a city often causes serious damage to above-ground structures and sewer system because of unexpected settlement. In order to prevent the destruction, the tunnel, which bypasses the center of a city, must be specially evaluated for its influence to other structure. In addition, since a slight disturbance of above-ground structure causes numerous public complaints and civil appeals, it must be approached with different method than the mountain tunnels. In this paper, the evaluation method using the Artificial Neural Network (ANN) has been studied. The method begins with an analysis of the minimal sectional area. If its result can be used to approximate the general influence of the whole section, the actual evaluation using ANN will take off. In addition, it also studies the construction management method which reflects the real time soil behavior and environment influence during construction using Geographic Information System (GIS).
In this paper, the effect of cumulative damage for reinforced concrete bridge piers subjected to both single and multiple earthquakes is investigated. For this purpose, selected are three set of accelerograms one of which represents the real successive input ground motions, recorded at the same station with three months time interval. The analytical predictions indicate that piers are in general subjected to a large number of inelastic cycles and increased ductility demand due to multiple earthquakes, and hence more damage in terms of stiffness degradation is expected to occur. In addition, displacement ductility demand demonstrates that inelastic seismic response of piers can significantly be affected by the applied input ground motion characteristics. Also evaluated is the effect of multiple earthquakes on the response with shear. Comparative studies between the cases with and without shear indicate that stiffness degradation and hence reduction in energy dissipation capacity of piers are pronounced due to the multiple earthquakes combined with shear. It is thus concluded that the effect of multiple earthquakes should be taken into account for the stability assessment of reinforced concrete bridge piers.
Low-velocity impact can cause various damages which are mostly hidden inside the laminates or occur in the opposite side. Thus, these damages cannot be easily detected by visual inspection or conventional NDT systems. And if they occurred between the scheduled NDT periods, the possibilities of extensive damages or structural failure can be higher. Due to these reasons, the built-in NDT systems such as real-time impact monitoring system are required in the near future. In this paper, we studied the impact monitoring system consist of impact location detection and damage assessment techniques for composite flat and stiffened panel. In order to acquire the impact-induced acoustic signals, four multiplexed FBG sensors and high-speed FBG interrogator were used. And for development of the impact and damage occurrence detections, the neural networks and wavelet transforms were adopted. Finally, these algorithms were embodied using MATLAB and LabVIEW software for the user-friendly interface.
In this study, sub-indicators, and thematic mid-indexes to evaluate the water use characteristics were selected through historical data analysis and factor analysis, and consisted of the subject approach framework. And the integrated index was developed to evaluate water use characteristics of the watershed. Using developed index, the water use characteristics were assessed for 812 standard basins with the exception for North Korea using data of 1990 to 2007 from the relevant agencies. A sensitivity analysis is conducted for this study to determine the proper way through various normalization and weighting methods. To increase the objectivity of developed index, the history of the damage indicators are excluded in the analysis. In addition, in order to ensure its reliability, results from index with and without consideration of the damage history were compared. Also, the index is also applied to real data for 2008 Gangwon region to verify its field applicability. Through the validation process this index confirmed the adequacy for the indicators selection and calculation method. The results of this study were analyzed based on the spatial and time vulnerability of the basin's water use, which can be applied to various parts such as priority decision-making for water business or policy, mitigations for the vulnerable components of the basin, and supporting measures to establishment by providing relevant information about it.
Kim, Jae-Ok;Lyu, Geun-Jun;Lee, Kyung-Sik;Kim, Jung-Hoon
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.24
no.5
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pp.10-19
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2020
Valve leak accidents in petrochemistry plants and gas utilities cause human and property damage. The main reason why happen gas inhalation, poisoning, fire and explosion accidents is gas valve leakage. To prevent gas leakage, inspectors check the facilities in the field. And they are at risk of gas leak accidents. So we applied IoT-based risk assessment, monitoring and automatic control system. It can detect both internal and external gas leakage, do real-time monitoring of industrial valve in the plant by using hybrid sensor. As the new safety management system for industrial valve is developed, it needs method to evaluate device performance and environmental components for the system. This study is about development of method to verify performance of the explosion-proofed hybrid sensing system include gas detector and optical fiber sensor supporting wire and wireless communication.
Han-bit Lee;Ju-Eun Kim;Moon-Seon Kim;Dong-Su Kim;Seung-Hwan Min;Tae-Ho Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_2
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pp.1615-1633
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2023
Sargassum horneri is one of the floating algae in the sea, which breeds in large quantities in the Yellow Sea and East China Sea and then flows into the coast of Republic of Korea, causing various problems such as destroying the environment and damaging fish farms. In order to effectively prevent damage and preserve the coastal environment, the development of Sargassum horneri detection algorithms using satellite-based remote sensing technology has been actively developed. However, incorrect detection information causes an increase in the moving distance of ships collecting Sargassum horneri and confusion in the response of related local governments or institutions,so it is very important to minimize false detections when producing Sargassum horneri spatial information. This study applied technology to automatically remove false detection results using the GOCI-II-based Sargassum horneri detection algorithm of the National Ocean Satellite Center (NOSC) of the Korea Hydrographic and Oceanography Agency (KHOA). Based on the results of analyzing the causes of major false detection results, it includes a process of removing linear and sporadic false detections and green algae that occurs in large quantities along the coast of China in spring and summer by considering them as false detections. The technology to automatically remove false detection was applied to the dates when Sargassum horneri occurred from February 24 to June 25, 2022. Visual assessment results were generated using mid-resolution satellite images, qualitative and quantitative evaluations were performed. Linear false detection results were completely removed, and most of the sporadic and green algae false detection results that affected the distribution were removed. Even after the automatic false detection removal process, it was possible to confirm the distribution area of Sargassum horneri compared to the visual assessment results, and the accuracy and precision calculated using the binary classification model averaged 97.73% and 95.4%, respectively. Recall value was very low at 29.03%, which is presumed to be due to the effect of Sargassum horneri movement due to the observation time discrepancy between GOCI-II and mid-resolution satellite images, differences in spatial resolution, location deviation by orthocorrection, and cloud masking. The results of this study's removal of false detections of Sargassum horneri can determine the spatial distribution status in near real-time, but there are limitations in accurately estimating biomass. Therefore, continuous research on upgrading the Sargassum horneri monitoring system must be conducted to use it as data for establishing future Sargassum horneri response plans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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