Lim, Ga Kyun;Jeung, Se Jin;Kim, Byung Sik;Chae, Soo Kwon
Journal of Korea Water Resources Association
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v.53
no.12
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pp.1193-1201
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2020
This study aims to develop a regression model that estimates a low-flow index that can be applied to ungauged basins. A total of 30 midsized basins in South Korea use long-term runoff data provided by the National Integrated Water Management System (NIWMS) to calculate average low-flow, average minimum streamflow, and low-flow index duration and frequency. This information is used in the correlation analysis with 18 basin factors and 3 climate change factors to identify the basin area, average basin altitude, average basin slope, water system density, runoff curve number, annual evapotranspiration, and annual precipitation in the low-flow index regression model. This study evaluates the model's accuracy by using the root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute error (MAE) for 10 ungauged, verified basins and compares them with the previous model's low-flow calculations to determine the effectiveness of the newly developed model. Comparative analysis indicates that the new regression model produces average low-flow, attributed to the consideration of varied basin and hydrologic factors during the new model's development.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.12
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pp.963-969
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2021
The wind data measured from local meteorological masts is used to evaluate wind speed distribution and energy production in the specified site for wind farm However, wind data measured from meteorological masts often contain missing information or insufficient desired height or data length, making it difficult to perform wind turbine control and performance simulation. Therefore, long-term continuous wind data is very important to assess the annual energy production and the capacity factor for wind turbines or wind farms. In addition, if seasonal influences are distinct, such as on the Korean Peninsula, wind data with seasonal characteristics should be considered. This study presents methodologies for generating synthetic wind that take into account fluctuations in both wind speed and direction using the hidden Markov model, which is a statistical method. The wind data for statistical processing are measured at Maldo island in the Kokunnsan-gundo, Jeonbuk Province using the Automatic Weather System (AWS) of the Korea Meteorological Administration. The synthetic wind generated using the hidden Markov model will be validated by comparing statistical variables, wind energy density, seasonal mean speed, and prevailing wind direction with measurement data.
Low flow affects various fields such as river water supply management and planning, and irrigation water. A sufficient period of flow data is required to calculate the Flow Duration Curve. However, in order to calculate the Flow Duration Curve, it is essential to secure flow data for more than 30 years. However, in the case of rivers below the national river unit, there is no long-term flow data or there are observed data missing for a certain period in the middle, so there is a limit to calculating the Flow Duration Curve for each river. In the past, statistical-based methods such as Multiple Regression Analysis and ARIMA models were used to predict sulfur in the unmeasured watershed, but recently, the demand for machine learning and deep learning models is increasing. Therefore, in this study, we present the DNN technique, which is a machine learning technique that fits the latest paradigm. The DNN technique is a method that compensates for the shortcomings of the ANN technique, such as difficult to find optimal parameter values in the learning process and slow learning time. Therefore, in this study, the Flow Duration Curve applicable to the unmeasured watershed is calculated using the DNN model. First, the factors affecting the Flow Duration Curve were collected and statistically significant variables were selected through multicollinearity analysis between the factors, and input data were built into the machine learning model. The effectiveness of machine learning techniques was reviewed through statistical verification.
Kim, Jaehwan;Park, Sangki;Jung, Kyu-San;Seo, Dong-Woo
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.15
no.3
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pp.79-88
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2022
Cable-supported bridges, as important large infrastructures, require a long-term and systematic maintenance strategy. In particular, various methods have been proposed to secure safety for the bridges, such as installing various types of sensor on members in the bridges, and setting management thresholds. It is evidently necessary to propose a strategic plan to efficiently manage increasing number of cable-supported bridges and data collected from a number of sensors. This study aims to develop an analysis tool that can automatically remove abnormal signals and calculate statistical results for the purpose of efficiently analyzing a wide range of data collected from a long span bridge measurement system. To develop the tool, basic information such as the types and quantity of sensors installed in long span bridges and signal characteristics of the collected data were analyzed. Thereafter, the Humpel filtering method was used to determine the presence or absence of an abnormality in the signal and then filtered. The statistical results with filtered data were shown. Finally, one cable-stayed bridge and one suspension bridge currently in use were chosen as the target bridges to verify the performance of the developed tool. Signal processing and statistical analysis with the tool were performed. The results are similar to the results reported in the existing work.
New building methods are needed to aid increased inner-city redevelopment and industrial construction. A particular area of improvement is the efficient use of cut slopes, with the minimization of associated problems. A retaining wall of precast panels can resist the horizontal earth pressure by increasing the shear strength of the ground and reinforcing it through contact with the panels. Precast panels allow quick construction and avoid the problem of concrete deterioration. Other problems to be solved include the digging of borrow pits, the disposal of material cut from the slope, and degradation of the landscape caused by the exposed concrete retaining wall.This study suggest the methods of improvement of an existing precast panel wall system by changing the appearance of the panels to that of natural rock and improving the process of adhering the panel to a vertical slope. The panels were tested in the laboratory and in the field. The laboratory test verified their specific strength and behavior, and the field test assessed the panels' ground adherence at a vertical cutting. Reinforcement of the cutting slope was also measured and compared with the results of 3D numerical analysis. The results of laboratory test, identified that the shear bar increase the punching resistance of panel. And as a results of test construction, identified the construct ability and field applicability of the panel wall system adhered to in-situ ground. In addition to that, extended measurement and numerical analysis, identified the long-term stability of panel wall system adhered to in-situ ground.
Enhanced oil recovery (EOR) technology coupled with underground carbon dioxide sequestration is introduced. $CO_2$ can be injected into an oil reservoir in order to enhance oil production rate and $CO_2$ EOR can be turned into CCS in a long term sense. Coupling $CO_2$ EOR with CCS may secure a large scale and consistent $CO_2$ source for EOR, and the $CO_2$ EOR can bring an additional economic benefit for CCS, since the benefit from enhanced oil production by $CO_2$ EOR will compensate costs for CCS implementation. In this paper, we introduced the characteristics of $CO_2$ EOR technology and its market prospect, and reviewed the Weyburn $CO_2$ EOR project which is the first large-scale $CO_2$ EOR case utilizing an anthropogenic $CO_2$ source. We also introduced geotechnical elements for a successful and economical implementation of $CO_2$ EOR with CCS and they were a miscroseismic monitoring during and after injection of $CO_2$, and determination of minimum miscible pressure (MMP) and maximum injection pressure (MIP) of $CO_2$.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.4
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pp.20-29
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2022
The operational modal analysis (OMA) technique, which extracts the modal parameters of a structural system using ambient vibrations, has been actively developed as a field of structural health monitoring of cable-supported bridges. In this paper, the short and long-term modal parameters of a cable-stayed bridge were evaluated using the acceleration data obtained from the two ambient vibration tests (AVTs) and three years of continuous measurements. A total of 27 vertical modes and 1 lateral mode in the range 0.1 ~ 2.5 Hz were extracted from the high-resolution AVTs which were conducted in the 6th and 19th years after its completion. Existing OMA methods such as Peak-Picking (PP), Eigensystem Realization Algorithm with Data Correlation (ERADC), Frequency Domain Decomposition (FDD) and Time Domain Decomposition (TDD) were applied for modal parameters extraction, and it was confirmed that there was no significant difference between the applied methods. From the correlation analysis between long-term natural frequencies and environmental factors, it was confirmed that temperature change is the dominant factor influencing natural frequency fluctuations. It was revealed that the decreased natural frequencies of the bridge were not due to changes in structural performance and integrity, but to the environmental effects caused by the temperature difference between the two AVTs. In addition, when the TDD technique is applied, the accuracy of extracted mode shapes is improved by adding a proposed algorithm that normalizes the sequence so that the autocorrelations at zero lag equal 1.
The mechanism of load transfer by punching shear in pile-supported embankments is investigated. Based on the geometric configuration of the punching shear observed in sand fills on soft ground, a theoretical analysis is carried out to predict the embankment loads transferred on a cap beam according to punching shear developed in pile-supported embankments. The equation presented by the theoretical analysis was able to consider the effect of various factors affecting the vertical loads transferred on the cap beam. The reliability of the presented theoretical equation is investigated by comparing it with the results of a series of model tests. The model tests were performed on cap beams, which had two types of width; one is narrow width and the other is wide width. Sand filling was performed through seven steps. Two types of loading pattern were applied at each filling step; one is the long-term loading, in which sand fills at each filling step were kept for 24 hours, the other is the short-term loading, in which sand fills at each filling step were kept for 2 hours. The vertical loads measured in all model tests show good agreement with the ones predicted by the theoretical equation. Finally, the predicted vertical loads also show good agreement with the vertical loads measured in a well-instrumented pile-supported embankment in field, where cap beams were placed on too wide space.
A survey was carried out on the larval anilsakids in anchovies (Engrnuyis jnponica) which were caught from April to .lune in 1993 at the southern and eastern sea in Korea. Anisakids in anchovies were morphological classified into Anisakis type I and II and Contracaecum type B and C, after fixation in 70% alcohol and clearing in lactophenol. A examined. The infection rates showed no relation with length of the anchovies. The numbers of anisakids by organs of anchovies were 96 (56.1%) from the muscle, 65 (38.0%) from the omentum, 7 (4.1%) from the intestine, 2 (1.7%) from the stomach and 1 (0.6%) from the testis. Infection rates of anchovies with anisakids by localities were 5.1% at Taebyon, 8.0% at Sokcho and 9.2% at Chungmu. The larval uisikids in anchovies may infect humans who often eat raw anchovies.
For railway bridges, serviceabilities such as passenger comfort and train riding safety are important design requirements as well as the structural safety of the bridge. In this paper, dynamic responses of a steel box girder bridge by actual passing trains were measured and analyzed by probabilistic method. Deflections and accelerations data at center of side span were collected for about a month by various types of actual passenger and freight trains. Effects by axle weights, types of trains were analyzed. 100 and 200 years maximum values were estimated by Gumbel probability paper and compared with corresponding requirements in the current design code. Except for some cases of accelerations, estimated values were well below the criteria and exceedance probabilities were very low. More data for longer term and other types of bridges are needed to perform comprehensive analysis on the serviceability of railway bridges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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