Acoustic emission (AE) and Microseimsic (MS) activities are law-energy seismic events associated with a sudden inelastic deformation such as the sudden movement of existing fractures, the generation of new fractures or the propagation of fractures. These events rapidly increase before major failure and happen within a given rock volume and radiate detectable seismic waves. The main difference between AE and MS signals is that the seismic motion frequencies of AE signals are higher than those of MS signals. As the failure of geotechnical structures usually happens as a high velocity and small displacement, it is nat easy ta determine the precursor and initiation stress level of failure in displacement detection method. To overcame this problem, AE/MS techniques far detection of structure failure and damage have recently adapt in civil engineering. This study deal with the basic theory of AE/MS and state of arts in monitoring technique using AE/MS.
Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI) constructed the KURT (KAERI Underground Research Tunnel) to analyze the hydrogeological/geochemical characteristics of deep rock mass. Numerous boreholes have been drilled to conduct various field tests. The selection of suitable investigation intervals within a borehole is of great importance. When objectives are centered around hydraulic flow and groundwater sampling, intervals with sufficient groundwater flow are the most suitable. This study defines such points as hydraulic outliers and aimed to detect them using borehole geophysical logging data (temperature and EC) from a 1 km depth borehole. For systematic and efficient outlier detection, machine learning algorithms, such as DBSCAN, OCSVM, kNN, and isolation forest, were applied and their applicability was assessed. Following data preprocessing and algorithm optimization, the four algorithms detected 55, 12, 52, and 68 outliers, respectively. Though this study confirms applicability of the machine learning algorithms, it is suggested that further verification and supplements are desirable since the input data were relatively limited.
There is so much research effort for developing and implementing deep learning-based surveillance systems to manage health and safety issues in construction sites. Especially, the development of deep learning-based object detection in various environmental changes has been progressing because those affect decreasing searching performance of the model. Among the various environmental variables, the accuracy of the object detection model is significantly dropped under low illuminance, and consistent object detection accuracy cannot be secured even the model is trained using low-light images. Accordingly, there is a need of low-light enhancement to keep the performance under low illuminance. Therefore, this paper conducts a comparative study of various deep learning-based low-light image enhancement models (GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE) using the acquired construction site image data. The low-light enhanced image was visually verified, and it was quantitatively analyzed by adopting image quality evaluation metrics such as PSNR, SSIM, Delta-E. As a result of the experiment, the low-light image enhancement performance of GLADNet showed excellent results in quantitative and qualitative evaluation, and it was analyzed to be suitable as a low-light image enhancement model. If the low-light image enhancement technique is applied as an image preprocessing to the deep learning-based object detection model in the future, it is expected to secure consistent object detection performance in a low-light environment.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.03a
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pp.229-236
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2002
In this paper, a new novel technique of seismic survey is introduced to estimate the continuity of inclined pits filled with water, It was assumed that the pits would be connected to an abandoned railway tunnel that might be constructed in the past. Thus, detection of pit end was needed for the design of a new highway tunnel(Yukshimreong tunnel) that was likely to be met with a pit. In the beginning of exploration, no reliable, cost effective method was available. Hence, focus of interest moved toward the high impedance contrast(reflection coefficient k∼0.8) between water and rock. In this special model of sequence rock-water-rock, total reflection occurs and the seismic energy, when it is generated in the pit water, is nearly confined to the pit so that seismic waves can propagate much further within the pit. As a matter of convenience, this is called“tunnel channel wave”. With these considerations in mind, seismic detonator(2g) was used as a source at the entrance of pit, whereas hydrophone chain(hydrophone interval=1m) was placed on the bottom of pit. With this appropriate source-receiver arrangement, desirable down-going and up-going waves could be observed that will help conform the continuity of pits. After about one year, it was ascertained that the inclined pit of interest was just nearby crossed with the newly excavated tunnel, as it was predicted.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2002.03a
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pp.63-70
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2002
In tunnel construction, the information on the rock quality and the location of fault or fracture are crucial for economical design of support pattern and for safe construction of the tunnel. The grade of rock is commonly estimated through the observation with the naked eye of recovered cores in drilling or from physical parameters obtained by their laboratory test. Since drilling cost is quite expensive and terrains of planned sites for tunnel construction are rough in many cases, however, only limited information could be provided by core drilling Electrical resistivity and EM surveys may be a clue to get over this difficulty. Thus we have investigated electrical resistivity and EM field data providing regional Information of the rock Quality and delineating fault and fracture over a rough terrain. In this paper, we present some case histories using electrical resistivity and EM survey for the site investigation of tunnel construction. Through electrical resistivity and EM survey, the range and depth of coal seam was clearly estimated, cavities were detected in limestone area, and weak zones such as joint, fault and fracture have been delineated.
The particle size of microfine cement(MC) is so small that it can be injected into silt layer. But the more particle size is miniaturized, the more the cohesion increases. This phenomenon results in the decrease of the perviousness of MC. In this study, the grouting effects of microfine cement with superplasticizer to maintain cohesion low and that of normal cement were investigated in rock. To estimate the grouting effects, TCR/RQD test for rock quality, lugeon test, borehole loading test for coefficients of elastic and deformative stress, borehole shear test for shear stress, detection p~q~t(pressure~flow~time) chart tests were carried out. The results using MC show a better permeability, modulus of elasticity, deformation, charge per unit, and recover efficiency of grouting material than those of ordinary portland cement except shear stress.
In this study, a new approach using electrical resistivity measurement was proposed to detect grout penetration and to evaluate the grouting performance for such as waterproof efficiency in single rock fracture. For this purpose, an electrical resistivity monitoring system was designed to collect multi-channel data in real time. This was applied to a system for grout injection/penetration using a transparent fracture replica with various aperture sizes and water-cement mix ratio. The electrical resistivity was measured under various grout penetration conditions in real time, which results were directly compared to the visual observation images of grout penetration/distribution. Moreover, the grouting success status after the curing process was evaluated by measuring the electrical resistivity in relation to changes in frequency in fracture cells where grout injection and penetration were completed. Consequently, it was determined that the electrical resistivity monitoring system could be applied effectively to the detection of successful penetration of grouting into a target area and to actual field evaluation of the grouting performance and long-term stability of underground rock structures.
This study analyzed the development status and applications of collision avoidance systems for mine safety management. The definitions of collision avoidance system used in Australia and USA were compared. Sensing technologies utilized in the collision avoidance systems were reviewed. In addition, several collision avoidance systems developed in oversea mining company, such as $MineAlert^{TM}$ Collision Awareness System, Cat $MineStar^{TM}$, and Intelligent Proximity Detection, were reviewed. In the domestic mining industry, no collision avoidance system was used. However, similar systems were utilized in the construction and railroad industry. Collision avoidance system can prevent unexpected collision accident and thus improve worker's safety in mine. Therefore, it is necessary to analyze and apply sensors and system appropriate for the domestic mining environment via review of overseas collision avoidance system.
Alpha center theory which was first proposed by Stefanescu has been proved to be effective for the detection of the location of the conductive orebody. A numerical forward modeling was conducted to verify the effectiveness of this method. Field works were carried out along the three profiles in two different areas for the purpose of finding fractured zone which might be accompanied with the presence of the groundwater. And the results were modeled by alpha center method, which was later testified by wellproven 2-dimensional finite difference inversion scheme. Field data could be successfully modeled with this alpha center algorithm, especially for the smooth-varying resistivity models. For the abrupt change of the resistivity values, the alpha center coefficients have a tendency to be negative to simulate the steep resistivity gradients. This method is quite simple and easy for the future applications. The numerical calculation can be performed very quickly with the personal computers.
The susceptibility of five different marine fish to iridovirus IVS-1 infection was analyzed and found a higher the cumulative mortality in the order of rock bream (Oplegnathus fasciatus), red sea bream (Pagrus major), sea perch (Lateolabrax sp.), rockfish (Sebastes schlegeli) and black porgy (Acanthopagrus schlegeli). However, the concentrations of virus in the infected spleens of these species did not differ significantly. To determine the release of iridovirus from infected fish into culturing seawater, rock bream were challenged with iridovirus IVS-1 and the concentration of virus in the water was analyzed using PCR. Over the 10 days of the analysis, the linear relationship between the number of dead fish and viral DNA concentration found in culturing seawater should be considered direct evidence of horizontal iridovirus transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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