Flowability and strength with curing time of controlled low-strength material (CLSM) are required differently according to the construction purpose. In this paper, the flowability and strength were estimated from the mixing ratio of CLSM using multiple regression analysis to design the CLSM. The flow values and strength at 12 hrs and 7days were measured in accordance with the mixing ratio of CLSM which consists of 7 different materials, such as CSA expansive agent, ordinary Portland cement, fly ash, sand, silt, water, and accelerator. The multiple regression was performed with the proportions of each material of CLSM as independent variables and the measured properties as dependent variables using SPSS Statistics 23 which is a statistical analysis program. The regression coefficients were estimated from the first to third order equation models for the materials. From the results, the third order model for the flow values and the first order models for 12hrs and 7days strength are the most appropriate models. This study suggests that the mixing ratio required for constructions may be effectively estimated from the regression models about the characteristics of CLSM, before performing experimental tests.
Urbanization from agricultural/forest areas has been causing increased runoff and pollutant loads from it. Thus, numerous models have been developed to estimate NPS loading from urban area and Long-Term Hydrologic Impact Analysis (L-THIA) model has been used to evaluate effects of landuse changes on runoff and pollutant loads. However, the L-THIA model could not consider rainfall intensity in runoff evaluation. Therefore, the L-THIA model, capable of simulating runoff using 10-minute rainfall data, was applied to the study areas for evaluation of estimated runoff and NPS. The estimated Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) values were over 0.6 for runoff, BOD, TN, and TP for most sites and watershed. The calibrated model was further extended to other counties for pollutant load potential evaluation. Pollutant load potential maps were developed and target areas were identified. As shown in this study, the L-THIA 2012 can be used for evaluation runoff and pollutant loads with limited data sets and its estimation could be used in identifying pollutant load hot spot areas for implementation of site-specific Best Management Practices.
Hydrologic models, as a useful tool for understanding the hydrologic phenomena in the watershed, have become more complex with the increase of computer performance. The hydrologic model, with complex configurations and powerful performance, facilitates a broader understanding of the effects of climate and soil in hydrologic partitioning. However, the more complex the model is, the more effort and time is required to drive the model, and the more parameters it uses, the less accessible to the user and less applicable to the ungauged watershed. Rather, a parsimonious hydrologic model may be effective in hydrologic modeling of the ungauged watershed. Thus, a semi-distributed hydrologic partitioning model was developed with minimal composition and number of parameters to improve applicability. In this study, the validity and performance of the proposed model were confirmed by applying it to the Namgang Dam, Andong Dam, Hapcheon Dam, and Milyang Dam watersheds among the Nakdong River watersheds. From the results of the application, it was confirmed that despite the simple model structure, the hydrologic partitioning process of the watershed can be modeled relatively well through three vertical layers comprising the surface layer, the soil layer, and the aquifer. Additionally, discussions were conducted on antecedent soil moisture conditions widely applied to stormwater estimation using the soil moisture data simulated by the proposed model.
This study aims at the decision of geomorphologic instantaneous unit hydrograph(GIUH) model parameter fore the ungaged or the data deficiented Basin, to analyze rainfall runoff relation in river basin by applying queueing theory with geomorphologic factors.The concept of GIUH model is based upon the principle of queueing theory of rain drops which may follow many possible routes during rainfall period within watershed system to ist outlet. Overland flow and stream flow can be simulated, respectively, by linear reservoir and linear channel conceptual models. Basically, the model is a mon-lineal and time variant hydrologic system model. The techniques of applying are adopted subarea method and mean-value method, the watershed is divided according to its stream number and order. To prove it to be applicable, the GIUH model is applied to the Wi-Stream basin of Nak-Dong River(Basin area; 475.53$\textrm{km}^2$), southen part of Korea. The simulated and the observed direct runoff hydrographs are compared with the peak discharge, times to peak and coefficients of efficiency, respectively, and the results show quite satisfactory.Therefore, th GIUH model can be extensively applied for the runoff analysis in the ungaged and the data deficiented basin.
Park, Kyunghee;Junheon Youn;Daeil Kang;Lee, Choong;Lee, Dongsoo;Jaeryoung Oh;Sunghwan Jeon;Jingyun Na
Proceedings of the Korea Society of Environmental Toocicology Conference
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2003.05a
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pp.149-149
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2003
To understand environmental paths of the transport and accumulation of endocrine disrupting chemicals (EDCs), a single cell multimedia fate model has been constructed and evaluated. The EDCs of concern were PAHs, Organochlorine Pesticides (OCPs), PCBs, Alkyl phenols, and phthalates. An evaluation model was designed for the multimedia distribution, including air, water, soil, sediment and vegetation. This model was verified using reported values and via monitoring data. Based on collected data, the distribution trends of EDCs with respect to environmental media were analyzed. Those results have applied to the model for the prediction of the spatial and temporal distribution of EDCs in Seoul. Especially, phenol compound, phthalates, PAHs, PCBs and organochlorine pesticides were estimated and the model was verified. This model was successfully conducted to environmental media, such as air (vapor and suspended particles), soils (forest soil, bare soil, and cement-concrete covered soil), water (dissolved and suspended solids), sediment, trees (deciduous and coniferous). The discrepancies between the model prediction and the measured data are approximately within or near a factor of 10 for the PAHs of three rings through that of six rings, implying that multimedia distribution of the PAHs could be predicted with a factor of 10. Concerning about the air equilibrium may be assumed, a fugacity at steady state is similar in all environmental media. Considering the uncertainties of this model, the use of equilibrium models may be sufficient for assessing chemical fates. In this study, a suggestion was made that modeling and estimation of chemicals in environmental multimedia be rigorously evaluated using the measured flux data. In addition, these data should be obtained, for example, from the precise and standardized inventory of the target chemicals. The model (EDC Seoul) will be refined in an on-going research effort and will be used to support decision-making concerning the management of EDCs.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.21
no.4
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pp.153-161
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2017
Liquid storage tank is one of the major infrastructures and generally used to store gases, drinking and utilizing water, dangerous fluids, fire water and so on. According to the recent reports and experiences, the tank structures are damaged in many earthquakes due to their low energy dissipating capacity. Therefore, many researchers have been tried to know the dynamic properties of the tanks including liquids. However, vary limited experimental studies are carried out using relatively small tank models. In this study, a series of shaking table tests are performed with maximum 2 m cubic rectangular liquid storage tanks made of steel to measure the natural frequency and estimate damping coefficient of impulsive and convective mode of the tanks. Especially, the damping values under different shapes and excitation methods are estimated by logarithmic decrement method and half power band-pass method and compared with current design code and standards such as ASCE 7, Eurocode 8 and NZS. Test results show that the impulsive mode damping is around 2% which is proposed by general standards and codes but the impulsive mode damping is 0.13% average that is slightly lower than the code recommendation.
In this study, digital elevation models(DEM) of tidal flat, according to different times, was produced by means of the Drone and commercial software in order to measure seawater change during high tide at water-channel in the Hampyung Bay. To correct the produced DEMs of the tidal flat where is inaccessible to collect control points, the DEM matching method was applied by using the reference DEM, that is previously obtained, instead of the survey. After the ortho-image was made from the corrected DEM, the land cover classified image was produced. The changes of seawater amount according to the times were analyzed by using the classified images and DEMs. As a result, it was confirmed that the amount of water rapidly increased as the time passed during high tide.
Precipitation simulation for making the data size larger is an important task for hydrologic analysis. The simulation can be divided into two major categories which are the parametric and nonparametric methods. Also, precipitation simulation depends on time intervals such as daily or hourly rainfall simulations. So far, Markov model is the most favored method for daily precipitation simulation. However, most models are consist of state transition probability by using the homogeneous Markov chain model. In order to make a state vector, the small size of data brings difficulties, and also the assumption of homogeneousness among the state vector in a month causes problems. In other words, the process of daily precipitation mechanism is nonstationary. In order to overcome these problems, this paper focused on the nonparametric method by using uni-variate and multi-variate when simulating a precipitation instead of currently used parametric method.
To characterize historical droughts in the conterminous United States (CONUS), we estimated the actual evapotranspiration ($ET_a$) in the CONUS using the generalized complementary relationship (GCR) for 1895-2016. The $ET_a$ estimates were compared against simulations from the Noah land surface model (LSM). In this study, the evapotranspiration (ET) deficit defined as the difference between the wet-environment ET ($ET_w$) and $ET_a$ was then normalized to calculate the Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI) across the CONUS for the years 1895-2016. The SEDI was compared to the Standard Precipitation Index (SPI) at various time scales. The results showed that the GCR $ET_a$ was slightly higher than the Noah LSM-simualted $ET_a$. As time scales increased, the correlation between the SEDI and the SPI was higher. This study suggests that the GCR has promise as a tool in the estimation of $ET_a$ and SEDI can be useful for the drought characterization.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.125-125
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2020
European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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