Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.333-338
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2007
The concept of "Allowable Load Set (ALS)" introduced by the author allows an easy understanding of load and strength characteristics of a structure in relation to its integrity under uncertainties. Two criteria of safety are introduced: A relative safety index denotes the distance to the boundary of the ALS and a normalized safety index is a distance in terms of functional value. They have been utilized in several examples, including multi-body mechanical systems such as a biomechanical system. Both formulations amount to robust designs in the sense that designs most insensitive to uncertainties are obtained in the context of newly defined safety indices, without using any input probability information.
Isil Sanri Karapinar;Ayse E. Ozsoy Ozbay;Emin Ciftci
Structural Engineering and Mechanics
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v.91
no.3
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pp.279-289
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2024
The purpose of this study is to represent a useful alternative for the preliminary seismic vulnerability assessment of existing reinforced concrete buildings by introducing a statistical approach employing the binary logistic regression technique. Two different predictive statistical models, namely full and reduced models, were generated utilizing building characteristics obtained from the damage database compiled after 1999 Düzce earthquake. Among the inspected building parameters, number of stories, overhang ratio, priority index, soft story index, normalized redundancy ratio and normalized lateral stiffness index were specifically selected as the predictor variables for vulnerability classification. As a result, normalized redundancy ratio and soft story index were identified as the most significant predictors affecting seismic vulnerability in terms of life safety performance level. In conclusion, it is revealed that both models are capable of classifying the set of buildings being severely damaged or collapsed with a balanced accuracy of 73%, hence, both are able to filter out high-priority buildings for life safety performance assessment. Thus, in this study, having the same high accuracy as the full model, the reduced model using fewer predictors is proposed as a simple and viable classifier for determining life safety levels of reinforced concrete buildings in the preliminary seismic risk assessment.
For the safety of sea, it is important to monitor sea fog, one of the dangerous meteorological phenomena which cause marine accidents. To detect and monitor sea fog, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data which is capable to provide spatial distribution of sea fog has been used. The previous automatic sea fog detection algorithms were focused on detecting sea fog using Terra/MODIS only. The improved algorithm is based on the sea fog detection algorithm by Wu and Li (2014) and it is applicable to both Terra and Aqua MODIS data. We have focused on detecting spring season sea fog events in the Yellow Sea. The algorithm includes application of cloud mask product, the Normalized Difference Snow Index (NDSI), the STandard Deviation test using infrared channel ($STD_{IR}$) with various window size, Temperature Difference Index(TDI) in the algorithm (BTCT - SST) and Normalized Water Vapor Index (NWVI). Through the calculation of the Hanssen-Kuiper Skill Score (KSS) using sea fog manual detection result, we derived more suitable threshold for each index. The adjusted threshold is expected to bring higher accuracy of sea fog detection for spring season daytime sea fog detection using MODIS in the Yellow Sea.
It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.
This study investigates the geomorphic changes and Bed Relief Index of the river downstream of the Yeongju Dam by Nays2DH, a two-dimensional numerical model, in order to grasp the dynamics of the downstream river while applying various flow patterns such as pulse discharge. It shows that the geomorphic and the bed elevations changes are the largest under the condition of the normalized pulse discharge. The total change in the riverbed is 29.88 m for uniform flow, 27.46 m for normalized hydrograph, 29.63 m for pulse flow and 31.87 m for pulse flow with normalized hydrograph which result in the largest variation in scour and deposition. The Bed Relief Index (BRI) increases with time under conditions of uniform flow, pulse flow and pulse flow with normalized hydrograph. However, BRI increased rapidly until 30 hrs after the peak flow (14 hrs), but decreased from 56 hrs under the condition of normalized hydrograph. Therefore, the condition of normalized hydrograph gives greater dynamics than the condition of a single flood or constant flow, and the dynamics increase downstream than upstream, resulting in an effect on improving the environment of the river downstream of the dam.
Kim, Ji-Young;Lee, Jae-Bin;Lee, Won-Hee;Yu, Ki-Yun
ETRI Journal
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v.32
no.3
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pp.430-439
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2010
Inundation of roads by heavy rainfall has attracted more attention than traffic accidents, traffic congestion, and construction because it simultaneously causes travel delays and threatens driver safety. For these reasons, in this paper, we propose an inundation hazard index (IHI) of road links, which shows the possibility of inundation of road links caused by rainfall. To generate the index, we have used two key data sources, namely the digital elevation model (DEM) and past rainfall records of when inundation has occurred. IHI is derived by statistically analyzing the relationships between the normalized relative height of the road links calculated from DEM within the watershed and past rainfall records. After analyzing the practical applicability of the proposed index with a commercial car navigation system through a set of tests, we confirmed that the proposed IHI could be implemented to choose safer routes, with reduced chances of encountering roads having inundation risks.
The Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a multispectral sensor that has been actively researched in various fields using diverse land and atmospheric products. MODIS was first launched over 20 years ago, and the demand for novel sensors that can produce data comparable to that obtained using MODIS has continuously increased. In this study, land products obtained using the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) of the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) satellite launched in 2011 were introduced, including land surface temperature and vegetation indices such as the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. These land products were compared with existing data obtained using MODIS to verify their local applicability in South Korea. Based on spatiotemporal monitoring of an extreme drought period in South Korea and the application of VIIRS land products, our results indicate that VIIRS can effectively replace MODIS multispectral sensors for agricultural drought monitoring.
Shin, Sang Yeol;Lee, Ji In;Chung, Woon Jin;Cho, Sung-Hoon;Choi, Yong Gyu
Current Optics and Photonics
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v.3
no.5
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pp.415-422
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2019
Retroreflection of vehicle headlights, as induced by spherical glass beads, is a key optical phenomenon that provides road-surface markings with greatly enhanced visibility, thus better securing a driver's safety in the nighttime as well as in unclear daytime. Retroreflectance of glass beads is a quite sensitive function of their refractive index, so that measurement of the refractive index of glass specifically in the shape of spherical beads needs to be performed within a reasonable uncertainty that is tolerable for road-marking applications. The Becke line method has been applied in assessing refractive index of such glass beads as e.g. an industrial standard in the Republic of Korea; however, the reference refractive-index liquids are not commercially available these days for refractive index greater than 1.80 due to the toxicity of the constituent materials. As such, high-refractive-index glass beads require an alternate method, and in this regard we propose a practically serviceable technique with uncertainty tantamount to that of the Becke line method: Based on comparison of calculated and measured retroreflectance values of commercial glass beads, we discover that their refractive index can be determined with reasonable precision via the retroreflectance measurement. Specifically, in this study the normalized retroreflectance originating from a single glass sphere is computed as a function of refractive index using the Fresnel equations, which is then validated as coinciding well with retroreflectance values measured from actual specimens, i.e. glass-bead aggregates. The uncertainties involved are delineated in connection with radius and imperfections of the glass beads.
Many agricultural reservoirs in South Korea, constructed before 1970, have become aging facilities. The majority of small-scale reservoirs lack measurement systems to ascertain basic specifications and water levels, classifying them as unmeasured reservoirs. Furthermore, continuous sedimentation within the reservoirs and industrial development-induced water quality deterioration lead to reduced water supply capacity and changes in reservoir morphology. This study utilized Light Detection And Ranging (LiDAR) sensors, which provide elevation information and allow for the characterization of surface features, to construct high-resolution Digital Surface Model (DSM) and Digital Elevation Model (DEM) data of reservoir facilities. Additionally, bathymetric measurements based on multibeam echosounders were conducted to propose an updated approach for determining reservoir capacity. Drone-based LiDAR was employed to generate DSM and DEM data with a spatial resolution of 50 cm, enabling the display of elevations of hydraulic structures, such as embankments, spillways, and intake channels. Furthermore, using drone-based hyperspectral imagery, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Water Index (NDWI) were calculated to detect water bodies and verify differences from existing reservoir boundaries. The constructed high-resolution DEM data were integrated with bathymetric measurements to create underwater contour maps, which were used to generate a Triangulated Irregular Network (TIN). The TIN was utilized to calculate the inundation area and volume of the reservoir, yielding results highly consistent with basic specifications. Considering areas that were not surveyed due to underwater vegetation, it is anticipated that this data will be valuable for future updates of reservoir capacity information.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.62
no.6
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pp.1-9
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2020
Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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