Kim, Jin-Man;Kim, Kyung-Min;Choi, Bong-Hyuck;Lee, Dae-Yeong
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.24
no.10
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pp.113-120
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2008
It is difficult to acquire good-quality fill material for levee in field and it is the most important factor of levee construction technology to use the bed sediment for the safe and economic construction. So, it is necessary to evaluate geotechnical characteristics of bed sediment, design and construction method through field application tests. In this study geotechnical characteristics of Hyunpoong bed sediment (SP) in Daegu were analyzed, and laboratory/field compaction test for mixing granite weathered soil (SW) was performed. And field mixing method was suggested.
In recent years, the frequency of heavy rainfall associated with high rainfall intensity has been continuously increasing due to the effects of climate change; and thus also causes an increase in watershed soil erosion. The existing estimation techniques, used for the prediction of soil erosion in Korea have limitations in predicting the: average soil erosion in watersheds, and the soil erosion associated with abnormal short-term rainfall events. Therefore, it is necessary to consider the characteristics of torrential rainfall, and utilize physics-based model to accurately determine the soil erosion characteristics of a watershed. In this study, the rainfall kinetic energy equation, in the form of power function, is proposed by applying the probability density function, to analyze the rainfall particle distribution. The distributed rainfall-erosion model, which utilizes the proposed rainfall kinetic energy equation, was utilized in this study to determine the soil erosion associated with various typhoon events that occurred at Cheoncheon watershed. As a result, the model efficiency parameters of the model for NSE and RMSE are 0.036 and 4.995 ppm, respectively. Therefore, the suggested soil erosion model, coupled with the proposed rainfall-energy estimation, shows accurate results in predicting soil erosion in a watershed due to short-term rainfall events.
Dynamic soil properties are essential factors for predicting the detailed behavior of the ground. However, there are limitations to gathering soil samples and performing additional experiments. In this study, we used an artificial neural network (ANN) to predict dynamic soil properties based on static soil properties. The selected static soil properties were soil cohesion, internal friction angle, porosity, specific gravity, and uniaxial compressive strength, whereas the compressional and shear wave velocities were determined for the dynamic soil properties. The Levenberg-Marquardt and Bayesian regularization methods were used to enhance the reliability of the ANN results, and the reliability associated with each optimization method was compared. The accuracy of the ANN model was represented by the coefficient of determination, which was greater than 0.9 in the training and testing phases, indicating that the proposed ANN model exhibits high reliability. Further, the reliability of the output values was verified with new input data, and the results showed high accuracy.
This study was conducted to develope calculation method of standard rainfall, which was used for predicting the outbreaking time of disaster by using Tank model, on warning and evacuation for soil sediment disaster. We investigate adeption possibility of developed method through comparing storage function method with Tank model. We calculated storage amount rainfall by storage function method and Tank model with 36 hillslope failures which have record on outbreaking time of disaster. The result in case of Sedimentary (quarternary period) showed that the difference of outbreaking time was 1.6 hour in case of tank model, but 3.2 hour in case of storage function method. In addition, the deviation of the peak storage were 7% in case of tank model, but 63% in case of storage function method. Total evacuation period was analyzed by using observed 5 years (1993-1997) rainfall data as well as each standard rainfalls which were determinated by two methods. The result showed that evacuation time by storage function method was about twice as many as that by tank model. Therefore, we concluded that calculation by tank model for predicting the outbreaking time of disaster was more useful and accurate than storage function method.
Universal soil loss equation (USLE) has been frequently employed to estimate potential soil loss in land since it was developed based on the statewide data measured and collected in the United States. The equation is an empirical model mainly used for U.S. soil, thus it has been recently modified to reflect Korean soil conditions and named as Korean Soil Loss Equation (KORSLE). The modified equation was implemented in ArcGIS software, and used for estimation of potential soil loss from 2003 to 2016 in the thirty-eight Water Protection Districts. Five out of the thirty-eight districts were identified as the area of potential soil erosion most severly. In those five districts, potential soil erosion were estimated to be more than 50 Mg/ha/year that requires site investigation under supervision of the Korean Ministry of Environment. Distinctive site characteristics were found in the potential soil loss estimation such that the districts of low potential soil loss had low five factors in the aggregate. However, if one of more factors are dominantly large, the potential soil loss significantly increased. This study provides a useful tool to identify the potential areas for soil erosion and the important factors that play an important role in the estimation process.
Landslides are one of the most common natural hazards causing significant damage and casualties every year. In Korea, the increasing trend in landslide occurrence in recent decades, caused by climate change, has set off an alarm for researchers to find more reliable methods for landslide prediction. Therefore, an accurate landslide-susceptibility assessment is fundamental for preventing landslides and minimizing damages. However, analyzing the stability of a natural slope is not an easy task because it depends on numerous factors such as those related to vegetation, soil properties, soil moisture distribution, the amount and duration of rainfall, earthquakes, etc. A variety of different methods and techniques for evaluating landslide susceptibility have been proposed, but up to now no specific method or technique has been accepted as the standard method because it is very difficult to assess different methods with entirely different intrinsic and extrinsic data. Landslide prediction methods can fall into three categories: empirical, statistical, and physical approaches. This paper reviews previous research and surveys three groups of landslide prediction methods.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.10
no.1
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pp.35-42
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2017
This is a comparative study on the characteristics of excavated soils, which is proceeded using soil strength parameter by literature, geotechnical investigation, standard penetration test by drilling, and downhole test by borehole at six sites in urban areas. The results of these site surveys are used as basic data for the evaluation and development of prediction of ground subsidence risk. Geotechnical properties are estimated with the result of standard penetration test-N value and literature. The dynamic geotechnical characteristics are also estimated with top-down seismic exploration at borehole.
This study evaluated slope stability through a case study to determine the disaster risks associated with increased deforestation in structures, including schools and apartments, located in urban areas adjacent to slopes. The slope behind the ○○ High School in Gwangju, Korea, collapsed owing to heavy rain in August 2018. Historically, rainwater drained well around the slope during the rainy season. However, during the collapse, a large amount of seepage water flowed out of the slope surface and a shallow failure occurred along the saturated soil layer. To analyze the cause of the collapse, the images of the upper area of the slope, which could not be directly identified, were captured using unmanned aerial vehicles (UAVs). A digital elevation model of the slope was constructed through image analysis, making it possible to calculate the rainfall flow direction and the area, width, and length of logging areas. The change in the instability of the slope over time owing to rainfall lasting ten days before the collapse was analyzed through numerical analysis. Imaging techniques based on the UAV images were found to be effective in analyzing ground disaster risk maps in urban areas. Furthermore, the analysis was found to predict the failure before its actual occurrence.
This research was conducted to estimate the effect of C/N ratio control on composting of TNT (2,4,6 trinitrotoluene)-contaminated soil. Glucose or acetone was selected to control C/N ratio of the contaminated soil. The C/N ratios of the controlled experiment and no controlled one were 26.0 and 6.6, respectively. During 45days, the degradation efficiency (96.0 or 91.8%) of acetone or glucose C/N ratio controlled soil was higher than that (78.4%) of no C/N ratio controlled case. The first order degradation rate constant of glucose or acetone C/N ratio control was 0.0641 or 0.0820/day. This constant was over twice 0.0356/day of no C/N ratio control. The C/N ratio control with glucose or acetone also showed a rather high $CO_2$ evolution than that without C/N ratio control. It was proven that C/N ratio control for composting of TNT-contaminated soil improved the treatment efficiency.
Seong-Man Kim;Sung-Min Choi;Ye Jun Choe;Yun-Jin Shim;Joon-Woo Lee
Korean Journal of Agricultural Science
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v.49
no.4
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pp.809-819
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2022
This study was conducted to improve the stability of cut slopes of forest roads in granitic weathered soil areas. The study area is a national forest road (road length 28.48 km) in Pyeongchang-gun, Gangwon-do. After data collection, a statistical analysis was performed using IBM SPSS (Ver. 26.0). First, the correlation analysis showed that structure, slope position, soil erosion, slope, and aspect (N, S) were correlated with vegetation coverage (p < 0.05). Elapsed years, slope distance, and aspect (E, W) were found to have no correlation with vegetation coverage. (p > 0.05) Second, one-way ANOVA and Kruskal-Wallis test results showed that vegetation coverage was worse when the slope was located at the top or the middle of the slope than at the bottom of the slope. In addition, the site with sheathing and gabions showed good vegetation coverage when compared with the site without structures. In the case of soil erosion, areas with severe damage and moderate damage showed worse vegetation coverage. Therefore, it is necessary to strengthen the slope angle of the cut soil of the granitic weathered soil area from 1 : 0.5 - 1.2 to 1 : 0.8 - 1.5. In addition, structures such as sheathing and gabions should be installed on granitic weathered land.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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