A three layered neural network model was developed using back propagation algorithm to estimate the UU undrained shear strength of Korean soft soil based on the database of actual undrained shear strengths and piezocone measurements compiled from 8 sites over the Korea. The developed model was validated by comparing model predictions with measured values about new piezocone data, which were not previously employed during development of model. Performance of the neural network model was also compared with conventional empirical methods. It was found that the number of neuron in hidden layer is different for the different combination of transfer functions of neural network models. However, all piezocone neural network models are successful in inferring a complex relationship between piezocone measurements and the undrained shear strength of Korean soft soils, which give relatively high coefficients of determination ranging from 0.69 to 0.72. Since neural network model has been generalized by self-learning from database of piezocone measurements and undrained shear strength over the various sites, the developed neural network models give more precise and generally reliable undrained shear strengths than empirical approaches which still need site specific calibration.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.23
no.6
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pp.723-730
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2012
The radar cross section(RCS) of a trihedral corner reflector(TCR) should be accurately computed when it is used as an external calibration target for a satellite synthetic aperture radar(SAR) calibration campaign. This paper presents the RCS analysis on a trihedral corner reflector which is installed on a calibration site, using the wave reflection from the rough surface and the wave diffraction from the TCR edges. The results in this paper show quantitatively the effect of the front surface on the RCS of a TCR. The difference of the RCS between a TCR in air and a TCR on a ground surface is computed by including the interaction term which consists of the edge diffraction from the TCR edges and the surface reflection from the front rough surface. The reflection coefficient of a randomly rough surface is a function of the surface roughness and dielectric constant of the surface. The RCS of $10{\lambda}$ size TCR on a ground is 0.46 dB higher than TCR in air at 9.65 GHz, and this can reach at maximum 1.55 dB depending on a surface condition and TCR size. The effect of the front surface on the RCS of a TCR increases, as the surface roughness decreases, the soil moisture increases, and the size of TCR in wavelength decreases.
Kim, Young Eun;Kim, Seon Wook;Lim, Da Jung;Kim, In Seon
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.39
no.3
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pp.214-221
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2020
BACKGROUND: The demand for pesticide registration has kept increasing for minor crop cultivation in greenhouse since Positive List System (PLS) has been launched. Thus, much study on the evaluation of pesticide residues in minor crops is required to examine the demand. In this study, we evaluated residues of acetamiprid, boscalid, imidacloprid and pyraclostrobin in the minor crop mustard green to provide the potential data for their registration. METHODS AND RESULTS: Pesticide granule formulations of acetamiprid, boscalid, imidacloprid and pyraclostrobin were incorporated into soil and applied onto field soil surface at rates of 3 kg/10a, 6 kg/10a, 3 kg/10a and 6 kg/10a, respectively. The pesticides were also applied at the two times higher than the rates to compare the residues between the application rates. Mustard green seeds were sown 1 day after pesticide application and cultivated under greenhouse conditions. LC/MS/MS analyses coupled with a modified QuEChERs method were employed for determination of the pesticides in plant samples. The method limits of quantitation (LOQ) of the pesticides were 0.01 mg/kg, and the matrix calibration curves of the pesticides showed linearity with coefficient values of determination (r2) greater than 0.995. The average recovery values of the pesticides fortified in control samples at rates of LOQ and 10LOQ ranged from approximately 77.5% to 101.2% with relative standard deviation values lower than 14%. The pesticides in the mustard green samples cultivated for 53 days after sown were determined to be lower than the LOQ level. CONCLUSION: Acetamiprid, boscalid, imidacloprid and pyraclostrobin were found at a level lower than 0.01 mg/kg in the minor crop mustard green. Thus, their residues in mustard green would not violate PLS under greenhouse conditions.
Laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) is a recently developed analytical technique that is based upon the measurement of emission lines generated by atomic species close to the surface of the sample, thus allowing their chemical detection, identification and quantification. With powerful advantages of LIBS compared to the conventional analytical methodology, this technique can be applied in the detection of heavy metals in the field. LIBS allows the rapid analysis by avoiding laborious chemical steps. LES have already been applied for the determination of element concentration in a wide range of materials in the solid, liquid and gaseous phase with simplicity of the instrument and diversity of the analytical application. These feasibility of rapid multi elemental analysis are appealing proprieties for the in-situ analytical technique in geochemical investigation, exploration and environmental analysis. There remain still some limitations to be solved for LIBS to be applied in soil environment as an in-situ analytical technology. We would like to provide the basic principle related to the plasma formation and laser-induced breakdown of sample materials. In addition, the matrix effect, laser properties and the various factors affecting on the analytical signal of LIBS was dealt with to enhance understanding of LIBS through literature review. Ultimately, it was investigated the feasibility of LIBS application in soil environment monitoring by considering the basic idea to enhance the data quality of LIBS including the calibration method for the various effects on the analytical signal of LIBS.
Journal of The Geomorphological Association of Korea
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v.27
no.2
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pp.65-80
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2020
This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.
Park, Youn Shik;Kum, Donghyuk;Lee, Dong Jun;Choi, Joongdae;Lim, Kyoung Jae;Kim, Ki-sung
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.32
no.1
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pp.108-114
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2016
Sediment-laden water leads to water quality degradation in streams; therefore, best management practices must be implemented in the source area to control nonpoint source pollution. Field monitoring was implemented to measure precipitation, direct runoff, and sediment concentrations at a control plot and straw-applied plot to examine the effect on sediment reduction in this study. A hydrology model, which employs Curve Number (CN) to estimate direct runoff and the Universal Soil Loss Equation to estimate soil loss, was selected. Twenty-five storm events from October 2010 to July 2012 were observed at the control plot, and 14 storm events from April 2011 to July 2011 at the straw-applied plot. CN was calibrated for direct runoff, and the Nash-Sutcliffe efficiency and coefficient of determination were 0.66 and 0.68 at the control plot. Direct runoff at the straw-applied plot was calibrated using the percentage direct runoff reduction. The estimated reduction in sediment load by direct runoff reduction calibration alone was acceptable. Therefore, direct runoff-sediment load behaviors in a hydrology model should be considered to estimate sediment load and the reduction thereof.
The sediment delivery ratio (SDR) is widely used to estimate sediment loads by multiplying soil loss through the Revised Universal Equation (RUSLE). In this study, the SDR equation was developed for the Lake Imha watershed using soil loss calculated by RUSLE and sediment loads by the calibrated Hydrological Simulation. Program Fortran (HSPF). The ratio of watershed relief and channel length ($R_f/L_{ch}$), the ratio of watershed relief and watershed length ($R_f/L_b$), curve number (CN), area (A), and channel slope ($SLP_{ch}$) demonstrated strong correlations with SDR. SDR equations were developed by a combination of subwatershed parameters by referring to the correlation analysis. The area based power functional SDR developed in this study showed significant errors at the point right after entering major tributaries, because SDR was unrealistically reduced when the watershed area increased significantly. The $SLP_{ch}$-based power functional SDR also showed extraordinary values when the channel slope was gradual. The SDR equation that showed the highest value of the coefficient of determination also presented unrealistic changes in the sediment loads within a relatively short river distance. The SDR equation $SDR=0.0003A^{0.198}R_f/L{_w}^{1.167}$ was recommended for application to the Lake Imha watershed. Using this equation, sediment loads at the outlet of the Lake Imha watershed were calculated, and the HSPF parameters related to sediment in the uncalibrated subwatersheds were determined by referring to the sediment loads calculated with the SDR equation.
This paper mainly deals with the analysis of probabilistic characteristics of the disturbed function proposed to predict dynamic behavior of Geosynthetic-soil interface as the lining and cover systems used in waste landfills. Calibration and statistical property estimation of the parameters in the disturbed function model were first performed using many experimental data obtained from a new multi-purpose interface apparatus (M-PIA). In order to analyze the effect due to changes in chemical degradation and normal loads condition, probabilistic properties such as mean, coefficient of variation and distribution type of the disturbed function were evaluated using both the LHS method known to be a very efficient sampling scheme and the estimated statistical property of A and Z. As a result, variation of the disturbed function is found to range approximately from 10~28% according to the level of ${\xi}_D$ and Weibull appears to be the most adequate distribution type at almost all levels of ${\xi}_D$. It is concluded that a probabilistic safety assessment method for Geosynthetic-soil interface considering uncertainty in shear strength can be developed by utilizing probabilistic properties of the disturbed function obtained in this study.
Most of the soil used for reclamation is marine clay generated from dredging construction.The soft ground made of dredged clay has high water content and high compressibility, so the bearing capacity of the ground is very weak and it is difficult to enter the ground improvement equipment. Therefore, surface hardening treatment method is used to enter equipment prior to full-scale civil engineering work, and stabilizer is mainly used for cement series. Cement-based stabilizers have the advantage of improving the ground in a short period of time and have excellent economic efficiency, but they are disadvantageous in that they cause environmental problems due to leaching of heavy metals such as hexavalent chromium. In this study, environmental effects evaluation of dredged clay mixed with normal portland cement and environmentally friendly stabilizer was evaluated, and uniaxial compressive strength test and indoor model test were conducted to confirm the bearing capacity characteristics of the solidified layer.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.2
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pp.3-10
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2008
The main objectives of this study are to calibrate the RICEWQ model with Korean field data and then analyse the sensitivity of the parameters to identify sensitive parameters. The RICEWQ is widely used to predict pesticide fate in a paddy plot. An experimental paddy plot of 0.2 ha($100{\times}20\;m$) at Seobyeon-dong, Daegu, Korea was selected, and field observations for water and pesticide balance were performed from 4 June to 2 September 2006. The molinate, which is a herbicide widely used for weed control in rice culture, was selected. The RICEWQ model was successfully calibrated both for the water and pesticide mass balance. The calibrated model showed a RMSE of 0.537 cm for ponded water depths and a RMSE of 0.036 mg/L for the molinate concentrations in the ponded water. The most sensitive parameters for molinate concentrations in ponded water were the metabolism degradation rate in water, volatilization coefficient, and release rate for slow release formulation. In contrast, the RICEWQ model was not sensitive to parameters such as hydrolysis degradation rate in water and degradation rate in unsaturated soil.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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