IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.9
no.4
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pp.219-227
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2014
Natural disasters such as a ground collapse and a landslide have broken out due to the climate change of the Korea and the reckless expansion of cities and roads. The climate changes and the reckless urbanization have made the ground weak. Thus, it is important to keep a close eye on the highly weakened landslide and to prevent its natural disasters. In order to prevent these disasters, this paper presents a system of recognizing the road slide condition by measuring the displacements using laser scanner instrument. The previous system of monitoring the road slide has some problems as inaccurate recognition due to using only images from a camera, or expensive system such as artificial satellites and aircraft systems. To solve this problem, our proposed system uses the 3D range data from the laser scanner for measuring the accurate displacement of the road slide and optical flows from the Lucas-Kanade algorithm for recognizing the road slide in the image.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.20
no.2
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pp.125-132
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2017
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
Disasters, including earthquakes and landslides, have enormous economic and social losses besides their impact on environmental disruption. Iran, and particularly its Western part, is known as an earthquake susceptible area due to numerous strong ground motions. Studying ecological changes due to climate change can improve the public and expert sector's awareness and response to future disastrous events. Synthetic Aperture Radar (SAR) data and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) technologies are appropriate tools for modeling and surface deformation modeling. This paper proposes an efficient approach to detect ground deformation changes using Sentinel-1A. The focal point of this research is to map the ground surface deformation modeling is presented using InSAR technology over Sarpol-e Zahab on 25th November 2018 as a study case. For surface deformation modeling and detection of the ground movement due to earthquake SARPROZ in MATLAB programming language is used and discussed. Results show that there is a general ground movement due to the Sarpol-e Zahab earthquake between -7 millimeter to +18 millimeter in the study area. This research verified previous researches on the advanced image analysis techniques employed for mapping ground movement, where InSAR provides a reliable tool for assisting engineers and the decision-maker in choosing proper policies in a time of disasters. Based on the result, 574 out of 682 damaged buildings and infrastructures due to the 2017 Sarpol-e Zahab earthquake have moved from -2 to +17 mm due to the 2018 earthquake with a magnitude of 6.3 Richter. Results show that mountainous areas have suffered land subsidence, where urban areas had land uplift.
It is of great importance to assess the residual displacement demand in the performance-based seismic design. In this paper, a hybrid deep learning model for predicting the residual displacement spectra under near-fault (NF) ground motions is proposed by combining the long short-term memory network (LSTM) and back-propagation (BP) network. The model is featured by its capacity of predicting the residual displacement spectrum under a given NF ground motion while considering the effects of structural parameters. To construct this model, 315 natural and artificial NF ground motions were employed to compute the residual displacement spectra through elastoplastic time history analysis considering different structural parameters. Based on the resulted dataset with a total of 9,450 samples, the proposed model was finally trained and tested. The results show that the proposed model has a satisfactory accuracy as well as a high efficiency in predicting residual displacement spectra under given NF ground motions while considering the impacts of structural parameters.
Researchers have recently begun using high spatial resolution remote-sensing data, which are automatically captured and georeferenced, to assess damage following natural and man-made disasters, in addition to, or instead of employing the older methods of walking house-to-house for surveys, or photographing individual buildings from an airplane. This research establishes quantitative relationships between the damage states observed at ground-level, and those observed from space using high spatial resolution remote-sensing data, for windstorms, for individual site-built one- or two-family residences (FR12). "Degrees of Damage" (DOD) from the Enhanced Fujita (EF) Scale were determined for ground-based damage states; damage states were also assigned for remote-sensing imagery, using a modified version of Womble's Remote-Sensing (RS) Damage Scale. The preliminary developed model can be used to predict the ground-level damage state using remote-sensing imagery, which could significantly lessen the time and expense required to assess the damage following a windstorm.
For the vast majority of geostationary satellites currently in orbit, station keeping activities including orbit determination and maneuver planning and execution are ground-directed and dependent on the availability of ground-based satellite control personnel and facilities. However, a requirement linked to satellite autonomy and survivability in cases of interrupted ground support is often one of the stipulated provisions on the satellite platform design. It is especially important for a geostationary military-purposed satellite to remain within its designated orbital window, in order to provide reliable uninterrupted telecommunications services, in the absence of ground-based resources due to warfare or other disasters. In this paper we investigate factors affecting the robustness of a geostationary satellite's orbit in terms of the maximum duration the satellite's station keeping window can be maintained without ground intervention. By comparing simulations of orbit evolution, given different initial conditions and operations strategies, a variation of parameters study has been performed and we have analyzed which factors the duration is most sensitive to. This also provides valuable insights into which factors may be worth controlling by a military or civilian geostationary satellite operator. Our simulations show that the most beneficial factor for maximizing the time a satellite will remain in the station keeping window is the operational practice of pre-emptively loading East-West station keeping maneuvers for automatic execution on board the satellite should ground control capability be lost. The second most beneficial factor is using short station keeping maneuver cycle durations.
Balun, Bilal;Nemutlu, Omer Faruk;Benli, Ahmet;Sari, Ali
Earthquakes and Structures
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v.18
no.2
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pp.223-231
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2020
Due to the fact that Bingöl province is at the intersection of the North Anatolian Fault and the Eastern Anatolian Fault, the seismicity of the region is important. In this study, probabilistic seismic hazard analyzes (PSHA) were conducted to cover the boundaries of Bingöl province. It occurred since 1900, the seismicity of the region was obtained statistically by considering the earthquake records with a magnitude greater than 4 and the Gutenberg-Richter correlation. In the study, magnitude-frequency relationship, seismic hazard and repetition periods were obtained for certain time periods (10, 20, 30, 40, 50, 75 and 100 years). Once a project area determined in this study, which may affect the peak ground acceleration according to various attenuation relationships are calculated and using the Turkey Earthquake Hazard Map, average acceleration value for Bingöl province were determined. As a result of the probabilistic seismic hazard analysis, the project earthquakes with a probability of exceeding 50 years indicate that the magnitude of the project earthquake is 7.4 and that the province is in a risky area in terms of seismicity. The repetition periods of earthquakes of 6.0, 6.5, 7.0 and 7.5 are 42, 105, 266 and 670 years respectively. Within the province of Bingöl; the probability of exceeding 50 years is 2%, 10% and 50%, while the peak ground acceleration values are 1.03 g, 0.58 g and 0.24 g. As a result, probabilistic seismic hazard analysis shows that the seismicity of the region is high and the importance of considering the earthquake effect during construction is emphasized for this region.
Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers C
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v.54
no.7
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pp.319-325
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2005
In order to analyze ground potential rise of grounding system installed in buildings, the hemispherical grounding simulation system has been designed and fabricated as substantial and economical measures. Ground potential rise(GPR) has been measured and analyzed for shapes of grounding electrode using the system in real time. The system is apparatus to have a free reduced scale for conductor size and laying depth of a full scale grounding system and is constructed so that a shape of equipotential surface is nearly identified a free reduced scale with a real scale when a current flows through grounding electrode. The system was composed of a hemispherical water tank, AC Power supply, a movable potentiometer, and test grounding electrodes. The test grounding electrodes were fabricated through reducing grounding electrode installed in real buildings such as rod type, mesh grid type. When a mesh grid type was associated with a rod type, GPR was the lowest value. The proposed results would be applicable to evaluate GPR in the grounding systems. and the analytical data can be used 0 stabilize the electrical installations and prevent the electrical disasters.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.4
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pp.73-79
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2007
In order to analyze the potential rise of grounding systems installed in buildings, a hemispherical grounding simulation system was studied. Potential rise was measured and analyzed regarding the shape and distance of the grounding electrodes by using this system. The system was composed of a hemispherical water tank, AC power supply, a movable potentiometer, and test grounding electrodes. The potential rise was measured in real time by the horizontal moving probe of be potentiometer. The test grounding electrodes were fabricated through reducing the grounding electrode installed in real buildings such as the ground rod, grounding grid and so on. The potential rise was displayed in a two-dimensional profile and was analyzed regarding the shapes of the ground electrodes. The potential rise of the grounding grid combined with a ground rod was the lowest of every grounding electrode tested. The proposed results can be applicable to evaluating ground potential rise in grounding systems, and the analytical data can be used to stabilize the electrical installations and prevent electrical disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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