Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1998.10a
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pp.395-400
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1998
This paper presents a geotechnical information system(HGIS) developed for Korea Highway Corporation. To make a database for boring information, characterization study of boring data is carried out. Based on tile study, the HGIS database is developed as a relational database. The HGIS database consists of 23 tables including 13 reference tables. For an effective database management, a boring log program called GEOLOG is developed. GEOLOG can print boring log and store those data to tile HGIS database.
The process of constructing the DB in the current geotechnical information DB system needs a lot of human and time resource consumption. In addition, it causes accuracy problems frequently because the current input method is a person viewing the PDF and directly inputting the results. Therefore, this study proposes building an automatic digital DB using AI (artificial intelligence) of boring logs. In order to automatically construct DB for various boring log formats without exception, the boring log forms were classified using the deep learning model ResNet 34 for a total of 6 boring log forms. As a result, the overall accuracy was 99.7, and the ROC_AUC score was 1.0, which separated the boring log forms with very high performance. After that, the text in the PDF is automatically read using the robotic processing automation technique fine-tuned for each form. Furthermore, the general information, strata information, and standard penetration test information were extracted, separated, and saved in the same format provided by the geotechnical information DB system. Finally, the information in the boring log was automatically converted into a DB at a speed of 140 pages per second.
Boring logs are essential for the evaluation of ground stability in abandoned mine areas, representing geomaterial and subsurface structure information. However, because boring logs are maintained in various analog formats, extracting useful information from them is prone to human error and time-consuming. Therefore, this study develops an algorithm to efficiently manage and analyze boring log data for abandoned mine ground investigation provided in PDF format. For this purpose, the EfficientNet deep learning model was employed to classify the boring logs into five types with a high classification accuracy of 1.00. Then, optical character recognition (OCR) and PDF text extraction techniques were utilized to extract text data from each type of boring log. The OCR technique resulted in many cases of misrecognition of the text data of the boring logs, but the PDF text extraction technique extracted the text with very high accuracy. Subsequently, the structure of the database was established, and the text data of the boring logs were reorganized according to the established schema and written as structured data in the form of a spreadsheet. The results of this study suggest an effective approach for managing boring logs as part of the transition to digital mining, and it is expected that the structured boring log data from legacy data can be readily utilized for machine learning analysis.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.1191-1198
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2005
To designer and builder because drilling log, last accomplishment of boring, is made by subsurface expbration of site person in charge base information intermediate delivered by unified style as is concise be. However, make and is using drilling log that is dissimilar in each engine without style or creation standard unified in the case of domestic. Civil engineers lose an opportunity that can get more informations thereby or problem of inappropriate design, construction often happens. In this study, analyzed drilling log style examination of inside and outside of the country and merits and demerits to solve problem of these design and construction. And study improvement item on recording contents and suggested consistent drilling log standard illustration plan.
This paper describes an effective utilization method of well logging data and boring cores for understanding the geology of Keoje-do area. Six holes were drilled in 1988-1989, and all rock cores were recovered. Nevertheless, seven kinds of logs were carried out in each borehole. The geologic situations of the drilling sites are accurately evaluated from a comparison between core descriptions and well logging data. Porosities and clay contents of sedimentary rocks can be calculated using the data of density and gamma-ray logs. Fractured zones are easily detected from the change in inside diameter of borehole by caliper log. Sonic, density and gamma-ray logging data clearly indicate alternated and dyke zones; the former can be detceted from an acoustic wave attenuation and a decline of compaction by sonic and density logs, the latter can be detected from the amount of potassium contents of bed rock and dyke by gamma-ray log.
Yu, Hwang Bin;Jung, Young Hak;Lee, Sang Myeong;Choo, Ho Yul;Lee, Dong Woon
The Korean Journal of Pesticide Science
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v.20
no.4
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pp.361-368
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2016
Japanese pine sawyer (JPS), Monochamus alternatus is a vector insect of pine wood nematode, Bersaphlenchus xylophilus in Korea and Japanese pine forest. This study was to evaluate the possibility of biological control of JPS with Korean entomopathogenic nematodes (EPNs). Korean EPNs (Heterorhabditis sp. Gyeongsan, Steinernema carpocapsae GSN1, S. glaseri Dongrae and S. longicaudum Nonsan strain) were infested bate insect, Galleria mellonella in log of dead pine tree. Result showed that, S. carpocapsae GSN1 strain has the highest pathogenicity. Heterorhabditis sp. Gyeongsan and S. carpocapsae GSN1 had infested bate insect, which located in 7.5 cm depth of pine log. EPN has pathogenicity against larva and adult of JPS. Spray application of EPNs against adult of JPS, Heterorhabditis sp. Gyeongsan strain showed higher pathogenicity than S. carpocapsae GSN1 strain. EPN infested larva of JPS was detected on bark spray treatment with S. carpocapsae GSN1 strain in dead pine log that naturally infested larva of JPS however, no EPN infested JPS was detected on soaking of pine log with suspension of S. carpocapsae GSN1 strain. Though EPN had found with low efficacy against JPS but still possible to apply to control the boring insect pest as they can control log dwelling insect.
The principle and applications of GPR(Ground Penetrating Radear) are familiar to engineering geologists and geophsicists as very attractive technique for continuous high resolution images of the subsurface. However, the main limitation of GPR is obviously related to presence of clayey or silty conductive soils, resulting in complete attenuation of radar signals. This difficulty gives hesitation for the exploration of the deeper targets for example detecting bedrock, particularly in Korean situation that most regions have conductive overburden. In order to prove usefulness of geological survey with GPR in that situation, the technique was tried to investigate depth of bedrock under thick conductive overburden and the other geolocgical informations for the constructionof foundation in the Dongbu apartment site, Kimhae. The reflection patterns on the processed GPR sections are well correlated with the geotechnical units-bedrock, alluvium, landfill unit and their internal layer-boundaries of boring data before GPR survey, except upper contact of bedrock. The isopach maps of the geotechnical units for the 3-D interpretations are made from GPR sections. The maps provided useful geological information that bedrock was distributed as plain and valley with 22~27m depth under alluvium unit (this depth is 5~8 m deeper than drill log) and sedimentary layers subsided and bended along growth fault with NNE strike/15$^{\circ}$SE dip in alluvium unit.
For the purpose of research study, a vertical shaft of 98m in length and 3.05m in diameter was constructed in the layer of conglomerate by using the Raise Boring Machine (RBM). In order to estimate the net penetration rate of the RBM, which can be used in the stage of design, the in-situ test results were analysed and correlated to data from the boring log in situ and laboratory testing. Its average net penetration rate is 2.233mm/rev while its average advance rate is 0.382m/hr, which is lower than that of TBM(Tunnel Boving Machine). It turns out that the net penetration rate increases with the increase of strength characteristics in rock mass (e.g., uniaxial compression strength, tensile strength, etc.). Similarly, the net penetration rate increases linearly with the hardness of rock mass. These results are contrary to the results of the previous construction sites where the TBM was generally used in the layer of hard rock. However, the trend obtained in this study is in accordance with the findings of Barton suggesting the relationship between Q$_TBM$ and penetration rate in the layer of soft rock. Thus, the trend is valid in soft and/or weathered rocks.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.13
no.4
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pp.170-180
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2010
With development of the earth's subsurface space, the need for a reliable subsurface spatial model such as a cross-section, boring log is increasing. However, the ground mass was essentially uncertain. To generate model was uncertain because of the shortage of data and the absence of geotechnical interpretation standard(non-statistical uncertainty) as well as field environment variables(statistical uncertainty). Therefore, the current interpretation of the data and the generation of the model were accomplished by a highly trained experts. In this study, a geotechnical ontology model was developed using the current expert experience and knowledge, and the information content was calculated in the ontology hierarchy. After the relative distance between the information contents in the ontology model was combined with the distance between cluster centers, a cluster analysis that considered the geotechnical semantics was performed. In a comparative test of the proposed method, k-means method, and expert's interpretation, the proposed method is most similar to expert's interpretation, and can be 3D-GIS visualization through easily handling massive data. We expect that the proposed method is able to generate the more reasonable subsurface spatial information model without geotechnical experts' help.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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