Frost heave is one of the representative engineering characteristics in cold regions. In South Korea, which is located in seasonal frost area, structural damage caused by frost heave and thaw happens and the need for research on the frost heave is increasing. In this paper, newly developed transparent temperature-controllable cell is used to focus on the frost heave. Frost susceptible artificial soil is used to analyze water intake rate which is one of the important factors in frost susceptibility criteria. Frost heave rate and water intake rate have similar behavior after heave by freezing of pore water converges. O-ring installed in the upper pedestal to measure water intake rate generates side friction between the inner wall of the freezing cell and O-ring, thereby hindering frost heave. Therefore, the frost susceptibility criteria using the water intake rate is not reliable. It is appropriate to use frost heave rate which has similar behavior with water intake rate. Frost heave tests were performed under two different specimen heights. Overburden pressure, temperature gradient and dry unit weight were set under similar state. Based on laboratory testing results, frost heave is independent on the specimen height.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.3
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pp.419-432
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2019
Most of deep learning model training was proceeded by supervised learning, which is to train labeling data composed by inputs and corresponding outputs. Labeling data was directly generated manually, so labeling accuracy of data is relatively high. However, it requires heavy efforts in securing data because of cost and time. Additionally, the main goal of supervised learning is to improve detection performance for 'True Positive' data but not to reduce occurrence of 'False Positive' data. In this paper, the occurrence of unpredictable 'False Positive' appears by trained modes with labeling data and 'True Positive' data in monitoring of deep learning-based CCTV accident detection system, which is under operation at a tunnel monitoring center. Those types of 'False Positive' to 'fire' or 'person' objects were frequently taking place for lights of working vehicle, reflecting sunlight at tunnel entrance, long black feature which occurs to the part of lane or car, etc. To solve this problem, a deep learning model was developed by simultaneously training the 'False Positive' data generated in the field and the labeling data. As a result, in comparison with the model that was trained only by the existing labeling data, the re-inference performance with respect to the labeling data was improved. In addition, re-inference of the 'False Positive' data shows that the number of 'False Positive' for the persons were more reduced in case of training model including many 'False Positive' data. By training of the 'False Positive' data, the capability of field application of the deep learning model was improved automatically.
It is necessary to set a management period by analyzing growth trends for individual species because the time taken for planted trees to become established differs by species. The purpose of this study was to suggest an appropriate management period through the analysis of the annual growth of Pinus densiflora planted in the riverine eco belt. The average annual growth before planting was 0.6cm. The growth after planting showed an increase of 0.3cm in the 1st and 2nd year, 0.5cm in the 3rd and 4th year, and 0.7cm after the 5th year. Since P. densiflora was confirmed to go through poor growth stages in the 1st and 2nd year, a recovery stage in the 3rd and 4th year, and a normal growth stage in the 5th year, management should pay more attention to improve inappropriate environmental conditions until at least the 4th year, unlike the growth of hardwood. Since the period required for activation by species may vary, the management period of each species will need to be set through growth research.
The environmental impact assessment(EIA) project in Korea has undergone changes and revisions in various evaluation items for about 30 years after the introduction of the Environmental Conservation Act (1997). However, despite the importance of land use evaluation items under the current EIA Act, there are insufficient studies to consider. Therefore, this study focused on the land-use evaluation items based on the EIA guidelines, reviewed 90 of the evaluation documents and consultation documents, and tried to suggest implications and supplementary points forthe domestic EIA land-use evaluation items. As a result, the paradigm was changing from land efficiency centered on development in the past to land efficiency centered on the natural environment and resource conservation. However, in spite of the manual for fitting the paradigm change, opinions on the conservation of the natural environment are still being drawn in the consultation document, so it needs improvement. Two improvements in the impact assessment process suggested in this study are the establishment of standardized spatial data and a quantitative impact and reduction method evaluation tool based on it. In particular, there is a need for a plan evaluation tool for land use arrangement and distribution that can solve the needs of minimizing damage to the natural environment and securing green space and a green network.
This study was conducted to establish a Habitat Suitability index (HSI) based on literature research and field surveys on ecology and habitat of 'Hynobius leechii'. And this study will be used as basic data for qualitative evaluation of habitat environment. The survey sites were divided into natural habitats close to the prototype habitat and artificial restoration areas where Hynobius leechii was monitored. So the types of habitats were diversified. Hynobius leechii is a vulnerable species to climate change because it is affected by the microhabitat and has low mobility. HSI variables of Hynobius leechii were extracted through domestic and overseas literature, and standards were extracted from literature research and field survey. The standards were presented as a value of the physical allowable category in consideration of realization. To verify the study, an in-depth consultation was conducted by amphibians experts. HSI variables of Hynobius leechii were included 9 variables such as Overstory canopy cover(%), Understory cover(%), Water-pH, Soil-pH, Soil relative humidity(%), Leaf litter depth(cm), Rock substrates (%), Type of Coarse woody, Distance from Street or Pollutant(m).
Han, Sun-Jin;Lee, Jungmin;Kim, Min-Seok;Kim, Jae-Hyun;Kim, Kang Su;Oh, Young-Hun
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.3
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pp.77-84
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2021
In this study, flexural tests of prestressed high strength spun concrete (PHC) piles reinforced with infilled concrete and longitudinal rebars were conducted, where the longitudinal rebar ratio and the presence of sludge formed on the inner surface of PHC pile were set as key test variables. A total of six PHC pile specimens were manufactured, and their flexural behaviors including failure mode, crack pattern, longitudinal strain distribution in a section and end slip between external PHC pile and infilled concrete were measured and discussed in detail. The test results revealed that the flexural stiffness and strength increased as the longitudinal rebar ratio became larger, and that the sludge formed on the inner surface of PHC pile did not show any detrimental effect on the flexural performance. In addition to the experimental approach, this study presents a nonlinear flexural analysis model considering compatibility conditions and strain and stress distributions of the PHC piles and infilled concrete. The rationality of the nonlinear flexural analysis model was verified by comparing it with test results, and it appeared that the proposed model well evaluated the flexural behavior of PHC piles reinforced with infilled concrete and longitudinal rebars with a good accuracy.
The World Health Organization declared COVID-19 a pandemic on March 11. South Korea recorded 27,000 cases of the coronavirus illness, and more than 50 million coronavirus cases were confirmed all over the world. An epidemiological investigation becomes important once again due to the spread of COVID-19 infections. However, there were a number of confirmed coronavirus cases from Deagu and Gyeongbuk. Limitations of the epidemiological investigation methods were recognized. The Korea Disease Control and Prevention Agency developed the Epidemiological Investigation Support System(EISS) to utilize the smart city data hub technology and utilized the system in the epidemiological investigation. As a part of EISS, The proposed system is big-data bsed epidemiological investigation support system processing mobile network data. The established system is the epidemiological investigation support system based on big data to process mobile carriers' big data. Processing abnormal values of mobile carriers' data which was impossible with existing staff or creating hotspot regions where more than two people were in contact with an infected person were realized. As a result, our system processes outlier of mobile network data in 30 seconds, while processes hotspot around in 10 minutes. as a first time to adapt and support bigdata system into epidemiological investigation, our system proposes the practical utilizability of big-data system into epidemiological investigation.
This study attempted to identify the information gap about Internet of Things (IoT) devices and services in the era of digital transformation. To this end, we analyzed differences in perception of predicting future issues about IoT devices and services, and analyzed differences in the need for digital technology and help in life according to perceptions and experience of using IoT devices and services. Also, the level of education and demand for education were analyzed. A survey was conducted from February 15th to March 7th, 2021 for residents in Gwangju Metropolitan City and Jeollanam-do, and 232 respondents responded. Analysis was performed using SPSS 21.0, and all statistical values were presented as average values. The results of the study are as follows. First, the future issues of the intelligent information society according to the recognition of the intelligent information society, the help of life provided by artificial intelligence devices and services, and the need for intelligent information technology were presented. Second, the difference in Life help provided by artificial intelligence according to the recognition and use experience of artificial intelligence devices was presented. Third, the difference in life help provided by artificial intelligence according to the recognition and use experience of artificial intelligence service was presented. Fourth, the difference in necessity according to artificial intelligence technology recognition and use experience was presented. Fifth, the educational level and educational demand of the intelligent information society were investigated and presented. Through the results of this study, a suggestion for resolving the information gap in the era of digital transformation was suggested.
This study aims to present reference data necessary for developing evaluation indicators to analyze the actual resilience of purchased land by investigating the factors that affect the restoration of the purchased land in the riparian zone and quantitatively calculating its importance. The main results are as follows. Firstly, this study identified 34 potential resilience factors through a literature review encompassing domestic and overseas studies and derived seven ecological responsiveness factors, six physical responsiveness factors, and four managerial responsiveness factors through the Delphi survey. Secondly, reliability analysis and Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis derived the following important factors: structural stability of the vegetation restored in the purchased land, species diversity of wildlife, structural stability of wildlife, the size of restored wetland after purchase, number of plant species, and the land cover status adjacent to the purchased land. The study results are expected to be helpful information for ecological restoration and management plans reflecting reinforcing factors for resilience at each stage of land purchase, restoration, and management.
Jo, Young;Jung, Aram;Oh, Cheol;Park, Jaehong;Yun, Dukgeun
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.2
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pp.183-200
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2022
A variety of simulation approaches based on automated driving technologies have been proposed to develop traffic operations strategies to prevent traffic crashes and alleviate congestion. The maneuver of simulated autonomous vehicles (AVs) needs to be realistic and be effectively differentiated from the behavior of manually driven vehicles (MVs). However, the verification of simulated AV maneuvers is limited due to the difficulty in collecting actual AVs trajectory and interaction data with MVs. The purpose of this study is to develop a methodology to evaluate the suitability of AV maneuvers based on both driving and traffic simulation experiments. The proposed evaluation framework includes the requirements for the behavior of individual AVs and the traffic stream performance resulting from the interactions with surrounding vehicles. A driving simulation approach is adopted to evaluate the feasibility of maneuvering of individual AVs. Meanwhile, traffic simulations are used to evaluate whether the impact of AVs on the performance of traffic stream is reasonable. The outcome of this study is expected to be used as a fundamental for the design and evaluation of transportation systems using automated driving technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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