• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.28 no.2
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• pp.75-93
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• 2012

The steel cargoes as the core raw materials for the manufacturing industry have important roles for increasing the handling volume of the port. In particular, steel cargoes are fundamental to vitalize Port of Incheon because they have recognized as the primary key cargo items among the bulk cargoes. In this respect, the IPA(Incheon Port Authority) ambitiously developed the port complex facilities including dedicated terminals and its hinterland in northern part of Incheon. However, these complex area has suffered from low cargo handling records and has faced operational difficulties due to decreased net profits. In general, the import and export steel cargo volumes are sensitively fluctuated followed by internal and external economy index. There is a scant of research for forecasting the steel cargo volume in Incheon port which used in various economy index. To fill the research gap, the aim of this research is to predict the steel cargoes of Port of Incheon using the well established methodology i.e. System Dynamics. As a result, steel cargoes volume dealt with in Incheon port is forecasted from about 8 million tons to about 10 million tons during simulation duration (2011-2020). The Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is measured as 0.0013 which verifies the model's accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.70-70
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• 2015

하천에서의 수문/수리적 특성은 주수로의 다양한 지형학적 형태로 나타난다. 특히 흐름과 수반된 유사량의 변화는 하천의 지형학적, 수리기하적 특성을 지배하며, 하도의 물리적 시스템을 변화시켜 동적 평형에 이르게 된다. 하천에서 하도 형성에 지배적인 역할을 하는 수리특성은 하도형성유량으로 지배유량이며, 보통 만제유량을 사용한다. Dunne and Leopold(1978)는 만제유량을 유사의 이송, 하천의 사행, 유선형의 변화 등 하천의 일반적인 형태를 변화시키며, 주수로의 특성을 형성하는 유량으로 정의하였다. 이와 같이 수리 지형학적 특성을 반영하는 만제유량은 하천의 특성을 나타내는 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 한강 수계 20개 하천, 27개 수위 관측소의 최소 10년 이상의 실측 자료를 기반으로 다년간의 연평균 실측유량을 산정하였으며, McCandless(2003)가 제시한 지형학적 만제지표를 이용하여 추정한 만제유량과의 상관성을 분석하였다. 추정된 만제유량은 HEC-RAS model을 이용하여 만제하폭, 만제수심, 만제 시 평균유속을 산정하였다. 27개 지점의 실측유량과 만제유량의 상관성 분석결과 만제유량은 연평균 일유량의 7.7배로 나타났다. 따라서 만제유량을 7일 평균유량(1 week mean discharge)으로 정의하였으며, 수정된 7일 유량과 만제유량의 RMSE는 13.90 m/s, MAPE는 9.94 %로 상관성이 매우 높게 나타났다. 또한 만제유량과 만제하폭, 만제수심, 평균유량, 구간경사와 상관성 분석결과 개별적으로의 상관성은 나타나지 않았으나, 만제하폭, 수심, 평균유량과 만제유량에 대한 회귀 분석을 실시한 결과 $R^2$는 0.911로 매우 높게 나타났으며, 구간경사를 추가하여 분석한 결과 $R^2$가 0.914로 증가하였다. 따라서 만제유량은 수리 기하학적 특성이 모두 반영된 하천 특성을 나타내는 복합적인 지표임을 확인하였다. 아울러 만제유량을 통해 추정된 연평균 유량($48{\cdot}Q_{bf}$)을 우리나라의 월간 유출량 분포 비율을 이용하여 일유량으로 배분/생성하였으며, 생성된 일유량을 통해 CCHE2D model을 이용하여 하상변동 모의를 수행하였다. 대상 구간은 병성천 최하류로부터 상류로 7 km 구간이며, 2013년 1월과 12월 측량 자료를 통한 1년간의 실제 하상 변동 자료와 2013년 실측 유량자료에 따른 하상변동 모의 결과 및 만제유량에 의해 배분/생성된 일유량에 따른 하상변동 모의 결과를 비교하였다. 비교 분석 결과 7일 평균 유량으로 정의된 만제유량을 통해 배분/생성된 유량의 수치모의 결과는 실제 측량자료 및 실측유량자료에 따른 하상변동 결과와 매우 일치하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.580-580
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• 2015

하천에서의 수문/수리적 특성은 주수로의 다양한 지형학적 형태로 나타난다. 특히 흐름과 수반된 유사량의 변화는 하천의 지형학적, 수리기하적 특성을 지배하며, 하도의 물리적 시스템을 변화시켜 동적 평형에 이르게 된다. 하천에서 하도 형성에 지배적인 역할을 하는 수리특성은 하도형성 유량으로 지배유량이며, 보통 만제유량을 사용한다. Dunne and Leopold(1978)는 만제유량을 유사의 이송, 하천의 사행, 유선형의 변화 등 하천의 일반적인 형태를 변화시키며, 주수로의 특성을 형성하는 유량으로 정의하였다. 이와 같이 수리 지형학적 특성을 반영하는 만제유량은 하천의 특성을 나타내는 중요한 요소이다. 따라서 본 연구에서는 한강 수계 20개 하천, 27개 수위 관측소의 최소 10년 이상의 실측 자료를 기반으로 다년간의 연평균 실측유량을 산정하였으며, McCandless(2003)가 제시한 지형학적 만제지표를 이용하여 추정한 만제유량과의 상관성을 분석하였다. 추정된 만제유량은 HEC-RAS model을 이용하여 만제하폭, 만제수심, 만제 시 평균유속을 산정하였다. 27개 지점의 실측유량과 만제유량의 상관성 분석결과 만제유량은 연평균 일유량의 7.7배로 나타났다. 따라서 만제유량을 7일 평균유량(1 week mean discharge)으로 정의하였으며, 수정된 7일 유량과 만제유량의 RMSE는 13.90m/s, MAPE는 9.94 %로 상관성이 매우 높게 나타났다. 또한 만제유량과 만제하폭, 만제수심, 평균유량, 구간경사와 상관성 분석결과 개별적으로의 상관성은 나타나지 않았으나, 만제하폭, 수심, 평균유량과 만제유량에 대한 회귀 분석을 실시한 결과 $R^2$는 0.911로 매우 높게 나타났으며, 구간경사를 추가하여 분석한 결과 $R^2$가 0.914로 증가하였다. 따라서 만제유량은 수리 기하학적 특성이 모두 반영된 하천 특성을 나타내는 복합적인 지표임을 확인하였다. 아울러 만제유량을 통해 추정된 연평균 유량($48{\cdot}Q_{bf}$)을 우리나라의 월간 유출량 분포 비율을 이용하여 일유량으로 배분/생성하였으며, 생성된 일유량을 통해 CCHE2D model을 이용하여 하상변동 모의를 수행하였다. 대상 구간은 병성천 최하류로부터 상류로 7 km 구간이며, 2013년 1월과 12월 측량 자료를 통한 1년간의 실제 하상 변동 자료와 2013년 실측 유량자료에 따른 하상변동모의 결과 및 만제유량에 의해 배분/생성된 일유량에 따른 하상변동 모의 결과를 비교하였다. 비교 분석 결과 7일 평균 유량으로 정의된 만제유량을 통해 배분/생성된 유량의 수치모의 결과는 실제 측량자료 및 실측유량자료에 따른 하상변동 결과와 매우 일치하는 것을 확인하였다.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.30 no.4
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• pp.393-400
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• 2021

Body weight of livestock is a crucial indicator for assessing feed requirements and nutritional status. This study was performed to estimate the body weight of Korean cattle (Hanwoo) using body volume determined from three-dimensional (3-D) image. A TOF camera with a resolution of 640×480 pixels, a frame rate of 44 fps and a field of view of 47°(H)×37°(V) was used to capture the 3-D images for Hanwoo. A grid image of the body was obtained through preprocessing such as separating the body from background and removing outliers from the obtained 3-D image. The body volume was determined by numerical integration using depth information to individual grid. The coefficient of determination for a linear regression model of body weight and body volume for calibration dataset was 0.8725. On the other hand, the coefficient of determination was 0.9083 in a multiple regression model for estimating body weight, in which the age of Hanwoo was added to the body volume as an explanatory variable. Mean absolute percentage error and root mean square error in the multiple regression model to estimate the body weight for validation dataset were 8.2% and 24.5kg, respectively. The performance of the regression model for weight estimation was improved and the effort required for estimating body weight could be reduced as the body volume of Hanwoo was used. From these results obtained, it was concluded that the body volume determined from 3-D of Hanwoo could be used as an effective variable for estimating body weight.

• Geomechanics and Engineering
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• v.35 no.2
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.