In this paper, we propose a GoogleNet transfer learning and CNN-LSTM combination method to improve the time-series prediction performance for crack detection using crack data captured inside the sewer pipes. LSTM can solve the long-term dependency problem of CNN, so spatial and temporal characteristics can be considered at the same time. The predictive performance of the proposed method is excellent in all test variables as a result of comparing the RMSE(Root Mean Square Error) for time series sections using the crack data inside the sewer pipe. In addition, as a result of examining the prediction performance at the time of data generation, the proposed method was verified that it is effective in predicting crack detection by comparing with the existing CNN-only model. If the proposed method and experimental results obtained through this study are utilized, it can be applied in various fields such as the environment and humanities where time series data occurs frequently as well as crack data of concrete structures.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.3
no.3
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pp.90-97
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2000
The study was aimed to extract the improvement measures for the problem on GIS application GIS for water supply and sewerage pipeline facility management in the Jechon city. For this, it performed of analysis of their working and modeling with other relational contents of the water and sewer facility management. As the results, the implementation of water and sewer facility management system by use of GIS has to applying development through relational analysis not only pipeline facility and leaking water protection, pipeline network analysis but also digital topography, drawing data, water user's information.
Hassan, Waqed Hammed;Nile, Basim Khalil;Al-Masody, Batul Abdullah
Environmental Engineering Research
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v.22
no.4
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pp.393-400
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2017
One of the big problems facing municipalities is the management and control of urban flooding where urban drainage systems are under growing pressure due to increases in urbanization, population and changes in the climate. Urban flooding causes environmental and infrastructure damage, especially to roads, this damage increasing maintenance costs. The aim of the present study is to develop a decision support tool to identify the performance of storm networks to address future risks associated with climate change in the Middle East region and specifically, illegal sewer connections in the storm networks of Karbala city, Iraq. The storm water management model has been used to simulate Karbala's storm drainage network using continuous hourly rainfall intensity data from 2008 to 2016. The results indicate that the system is sufficient as designed before consideration of extra sewage due to an illegal sewer connection. Due to climate changes in recent years, rainfall intensity has increased reaching 33.54 mm/h, this change led to flooding in 47% of manholes. Illegal sewage will increase flooding in the storm system at this rainfall intensity from between 39% to 52%.
Recently, as interest in Home networking is increased, research about multimedia clip service is gone. Because of the limit to bandwidth of home network, the problem of server traffic is increased by transferring many multimedia data through Client-Sewer Way for long. The data share network system applied is designed and implemented to solve this problem. P2P is connected directly between clients and exchanges data without going through a sewer. We implemented platform-independent System using Java and applied P2P skill to reduce server traffic.
Game software planning is divided into initial game software planning and detailed game software planning. Technique, design, marketing should be considered in initial game software planning. Especially, technical considerations, platform and game engine and sewer construction and sewer architecture should have effect on development cost and time. So, game software designer should choose technical consideration which is suitable for purpose of game software planning. In this paper, we researched technical considerations in initial game software planning, focusing on platform, game engine, game service, network infrastructure.
Kang, Dong-Han;Sajjad, Raja Umer;Kim, Keuktae;Lee, Chang-Hee
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.32
no.2
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pp.142-148
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2016
The characterization of stormwater runoff from mix land-use catchments with an inadequate sewer network is a challenge. This study focused on characterizing stormwater runoff from the Paldang watershed area based on land-use type and sewer system coverage. A total of 76 sites were monitored during wet weather from seven different counties within Paldang watershed. Public sewer system (PSS) was installed at 48 sites, while 28 sites had no or individual sewer system (ISS) coverage. The results indicated that the sites included in the ISS group with higher forest and paddy land-use percentage exhibit higher values of average event mean concentrations (EMCs) and first flush intensity for suspended solids (SS), total nitrogen (TN), and total phosphorous (TP). In addition, upgrading runoff interception system can capture 59 % of the TP load in the first 43% of runoff within these sites. Similarly, rainfall depth and storm duration showed a positive correlation (R > 0.6) with nutrient loads within ISS group sites, as compared to PSS group. Therefore, these sites are likely to contribute higher TP and TN loads during heavier storm events and should be selected as priority management areas to combat the problem of eutrophication in Paldang reservoir.
Both domestic and overseas urban drainage systems have been actively researched to solve the problems of urban flash floods and the flood damage that is caused by local downpours. Recent urban planning has been designed to better manage the floods of decentralized rainfall-management systems, and the installation of green infrastructure and low-impact development (LID) facilities at national ministries has been recommended. In this study, we use the EPA SWMM model to construct a decentralized rainfall-management network for each small watershed, and we analyze the effect of the drainage-capacity improvement from the installation of the LID technologies in vulnerable areas that replaces the network-expansion process. In the design of the existing urban piping systems, it is common to increase the pipe size due to the increment of the impervious area, the steep terrain, and the sensitive entrance-ramp junction; however, the installation of green infrastructure and LID facilities will be sufficient for the construction of a safe urban drainage system. The applications of LID facilities and green infrastructure in urban areas can positively affect the recovery of the corresponding water cycles to a healthy standard, and it is expected that further research will occur in the future.
The rainfall-runoff model made of sewer networks in the urban area is vast and complex, making it unsuitable for real-time urban flood forecasting. Therefore, the rainfall-runoff model is constructed and simplified using the sewer network of Daerim baisn. The network simplification process was composed of 5 steps based on cumulative drainage area and all parameters of SWMM were calculated using weighted area. Also, in order to estimate the optimal simplification range of the sewage network, runoff and flood analysis was carried out by 5 simplification ranges. As a result, the number of nodes, conduits and the simulation time were constantly reduced to 50~90% according to the simplification ranges. The runoff results of simplified models show the same result before the simplification. In the 2D flood analysis, as the simplification range increases by cumulative drainage area, the number of overflow nodes significantly decreased and the positions were changed, but similar flooding pattern was appeared. However, in the case of more than 6 ha cumulative drainage area, some inundation areas could not be occurred because of deleted nodes from upstream. As a result of comparing flood area and flood depth, it was analyzed that the flood result based on simplification range of 1 ha cumulative drainage area is most similar to the analysis result before simplification. It is expected that this study can be used as reliable data suitable for real-time urban flood forecasting by simplifying sewer network considering SWMM parameters.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.22
no.3
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pp.451-457
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2018
We propose an automatic detection and classification system of sewer damage database based on artificial intelligence and deep learning. In order to optimize the performance, we implemented a robust system against various environmental variations such as illumination and shadow changes. In our proposed system, a crack detection and damage classification method using a deep learning based Convolutional Neural Network (CNN) is implemented. For optimal results, 9,941 CCTV images with $256{\times}256$ pixel resolution were used for machine learning on the damaged area based on the CNN model. As a result, the recognition rate of 98.76% was obtained. Total of 646 images of $720{\times}480$ pixel resolution were extracted from various sewage DB for performance evaluation. Proposed system presents the optimal recognition rate for the automatic detection and classification of damage in the sewer DB constructed in various environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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