The representation of point-observed environmental variables in Geographic Information Systems(GIS) has often been inadequate to meet the need of regional-scale ecological and environmental applications. To create a map of continuous surface that would represent more reliable spatial variations for these applications, I present three spatial estimation methods. Using a secondary variable of the proximity to coast line together with rainfall acidity data collected at the 63 acid rain monitoring stations in Korea, average rainfall acidity map was cteated using co-kriging. For comparison, two other commonly used interpolation methods (inverse distance weighting and kriging) were also applied to rainfall acidity data without reference to the secondary variable. These estimation methods were evaluated by both visual assessments of the output maps and the quantitative comparison of error measures that were obtained from cross validation. The co-kriging method produced a rainfall acidity map that showed noticeable improvement in repoducing the inherent spatial pattern as well as provided lower statistical error as compared to the methods using only the primary variable.
Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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v.7
no.3
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pp.279-286
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2019
In this study, an experimental study on the tensile properties of steel fiber-reinforced ultra high strength concrete(UHSC) with a standard compressive strength of 180MPa was performed. Steel fibers with a volume ratio of 1% were mixed to prepare direct tensile strength specimens and prism specimens for the three-point bending test. The fabricated specimens were set up in the middle section of the specimen to induce cracks, and the test was carried out according to each evaluation method. First, the stress-strain curves were analyzed by performing direct tensile strength tests to investigate the behavior characteristics of concrete after cracking. In addition, the load-CMOD curve was obtained through the three-point bending test, and the inverse analysis was performed to evaluate the stress-strain curve. Tensile behavior characteristics of the direct tensile test and the three-point bending test of the indirect test were similar. In addition, the tensile stress-strain curve modeling presented in the SC structural design guidelines was performed, and the comparative analysis of the measured and predicted values was performed. When the material reduction factor of 1.0 was applied, the predicted value was similar to the measured value up to the strain of 0.02, but when the material reduction factor of 0.8 was applied, the predicted value was close to the lower limit of the measured value. In addition, when the strain was greater than 0.02, the predicted value by SC structural design guideline to underestimated the measured value.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.12
no.2
s.25
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pp.107-113
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2006
Water treatment plant sludge occurred in sedimentation and inverse wash process is generally disposed by ocean dumping or reclamation after dehydration processing using mechanical or natural dry method. Recently, ocean dumping of sludge is limited actually by London Convention. Physical, chemical, and geotechnical characteristics of water treatment plant sludge were analyzed by experiments. The possibilities for recycling of the dehydration sludges as materials for covering sanitary landfill were examined. Experiments performed with sludges mixed with general soil to improved the sludge properties are the hydrometer analysis, the liquid and plastic limit test, the specific gravity test, the compaction test, and the unconfined compression test. The value of ${\gamma}_{dmax}$ is increased and OMC(Optimum Moisture Content) is lessened with mixed sludge. The value of maximum compressive strength and friction angle are increased and the cohesion is decreased with mixed sludge. The ratio between sludge and soil in mixed sludge was 3:7 and the strength of mixed sludge showed $3.6kg/cm^2$. These results satisfy the regulation of U.S. E.P.A regarding materials for covering sanitary landfill.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.4
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pp.425-433
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2019
In this paper, the RCS analysis of the 10m unmanned surface vehicles was performed, and the factors of RCS increase were analyzed. Modeling techniques by transforming a geometric shape can reduce the RCS area, which can be used to develop stealth unmanned surface vehicles. In order to reduce the RCS, the existing Top Mast part was moved 1m to the tail part, the 5 degree tilt angle was moved below 0.5 m, and additional guided walls were installed to minimize the influence on the center and surrounding corner reflecting structures. As a result of comparing and analyzing the RCS analysis value with the existing model, it can be seen that the reduced countermeasure model is -3.79 dB lower than the existing model for all elevations. In particular, it can be seen that the strong scattering phenomenon is substantially removed in the region except the sacrificial angle region. In addition, it can be seen that in the case of -5m to 2m where the guide wall is added, the reflected signal is improved up to 20 to 40 dB or more, so that it does not appear on the 2D ISAR image. RCS analysis of unmanned surface vehicles explained the process of analyzing and identifying problem location through distance profile analysis and ISAR image analysis.
As the dependence of technology on the economic structure increases, the importance of National Core Technology is increasing. However, due to the nature of the technology itself, it is difficult to determine the scope of the technology to be protected because the scope of the relation is abstract and information disclosure is limited due to the nature of the National Core Technology. To solve this problem, we propose the most appropriate literature type and method of analysis to distinguish important technologies related to National Core Technology. We conducted a pilot test to apply TF-IDF, and LDA topic modeling, two techniques of text mining analysis for big data analysis, to four types of literature (news, papers, reports, patents) collected with National Core Technology keywords in the field of Display industry. As a result, applying LDA theme modeling to patent data are highly relevant to National Core Technology. Important technologies related to the front and rear industries of displays, including OLEDs and microLEDs, were identified, and the results were visualized as networks to clarify the scope of important technologies associated with National Core Technology. Throughout this study, we have clarified the ambiguity of the scope of association of technologies and overcome the limited information disclosure characteristics of national core technologies.
Background: The coronavirus disease (COVID-19) has caused changes in human activity, and these changes may possibly increase or decrease exposure to fine dust (PM2.5). Therefore, it is necessary to evaluate the exposure to PM2.5 in relation to the outbreak of COVID-19. Objectives: The purpose of this study was to compare and evaluate the exposure to PM2.5 concentrations by the variation of dynamic populations before and after the outbreak of COVID-19. Methods: This study evaluated exposure to PM2.5 concentrations by changes in the dynamic population distribution in Guro-gu, Seoul, before and after the outbreak of COVID-19 between Jan and Feb, 2020. Gurogu was divided into 2,204 scale standard grids of 100 m×100 m. Hourly PM2.5 concentrations were modeled by the inverse distance weight method using 24 sensor-based air monitoring instruments. Hourly dynamic population distribution was evaluated according to gender and age using mobile phone network data and time-activity patterns. Results: Compared to before, the population exposure to PM2.5 decreased after the outbreak of COVID-19. The concentration of PM2.5 after the outbreak of COVID-19 decreased by about 41% on average. The variation of dynamic population before and after the outbreak of COVID-19 decreased by about 18% on average. Conclusions: Comparing before and after the outbreak of COVID-19, the population exposures to PM2.5 decreased by about 40%. This can be explained to suggest that changes in people's activity patterns due to the outbreak of COVID-19 resulted in a decrease in exposure to PM2.5.
The purpose of our research is to efficiently deform a 3D models which is composed of a triangular mesh and a skeleton. We designed a novel inverse kinematics (IK) solver that calculates the updated positions of mesh vertices with fewer computing operations. Through our user interface, one or more markers are selected on the surface of the model and their target positions are set, then the system updates the positions of surface vertices to construct a deformed model. The IK solving process for updating vertex positions includes many computations for obtaining transformations of the markers, their affecting joints, and their parent joints. Many of these computations are often redundant. We precompute those redundant terms in advance so that the 3-nested loop computation structure was improved to a 2-nested loop structure, and thus the computation time for a deformation is greatly reduced. This novel IK solver can be adopted for efficient performance in various research fields, such as handling 3D models implemented by LBS method, or object tracking without any markers.
Several additives are used to enhance the geotechnical properties (e.g., shear wave velocity, shear modulus) of soils to provide sustainable, economical and eco-friendly solutions in geotechnical and geo-environmental engineering. In this study, piezoelectric ring actuators are used to measure the shear wave velocity of unreinforced, fiber, cemented, and fiber reinforced cemented Toyoura sand. One dimensional oedometer tests are performed on medium dense specimens of Toyoura sand-cement-fiber-silica flour mixtures with different percentages of silica flour (0-42%), fiber and cement (e.g., 0-3%) additives. The experimental results indicate that behavior of the mixtures is significantly affected by the concentration of silica flour, fiber and cement additives. Results show that with the addition of 1-3% of PVA fibers, the shear wave velocity increases by only 1-3%. However, the addition of 1-4% of cement increases the shear wave velocity by 8-35%. 10.5-21% increase of silica flour reduces the shear wave velocity by 2-5% but adding 28-42% silica flour significantly reduces the shear wave velocity by 12-31%. In addition, the combined effect of cement and fibers was also found and with only 2% cement and 1% fiber, the shear wave velocity increase was found to be approximately 24% and with only 3% cement and 3% fibers this increased to 35%. The results from this study for the normalized shear modulus and normalized mean effective stress agree well with previous findings on pure Toyoura sand, Toyoura silty sand, fiber reinforced, fiber reinforced cemented Toyoura sand. Any variations are likely due to the difference in stress history (i.e., isotropic versus anisotropic consolidation) and the measurement method. In addition, these small discrepancies could be attributed to several other factors. The potential factors include the difference in specimen sizes, test devices, methods of analysis for the measurement of arrival time, the use of an appropriate Ko to convert the vertical stresses into mean effective stress, and sample preparation techniques. Lastly, it was investigated that there is a robust inverse relationship between α factor and 𝞫0 exponent. It was found that less compressible soils exhibit higher 𝜶 factors and lower 𝞫0 exponents.
Gichun Kang;Hyejeong Park;Seong-kyu Yun;Jiseong Kim
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.22
no.3
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pp.97-103
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2023
Recently, research on the lateral resistance of pile foundations has been actively conducted. In experimental studies on the lateral resistance of pile foundations, displacement control or load control methods are used. However, in the case of the displacement control method, the lateral resistance of the pile varies depending on the rate of the load applied to the pile. Therefore, this study seeks to determine the change in lateral resistance of pile foundations according to lateral loading rate through model experiments. The experimental results showed that the lateral resistance of the pile tended to decrease as the lateral loading rate applied to the pile head increased. In order to confirm this, a model experiment of the side change of the ground and pile according to the loading rate was additionally conducted. Through inverse analysis, the change in the depth of the rotation point according to the lateral loading rate was identified. Through the change in the lateral resistance of the pile foundation and the depth of the rotating point according to the lateral loading rate, it was proposed to test the loading rate within 1.5 mm/min during the lateral loading test of the pile.
As the role of water distribution networks (WDNs) becomes more important, identifying abnormal events (e.g., pipe burst) rapidly and accurately is required. Since existing approaches such as field equipment-based detection methods have several limitations, model-based methods (e.g., machine learning based detection model) that identify abnormal events using hydraulic simulation models have been developed. However, no previous work has examined the impact of data uncertainties on the results. Thus, this study compares the effects of measurement error-induced pressure data uncertainty in WDNs. An artificial neural network (ANN) is used to predict nodal pressures and measurement errors are generated by using cumulative density function inverse sampling method that follows Gaussian distribution. Total of nine conditions (3 input datasets × 3 output datasets) are considered in the ANN model to investigate the impact of measurement error size on the prediction results. The results have shown that higher data uncertainty decreased ANN model's prediction accuracy. Also, the measurement error of output data had more impact on the model performance than input data that for a same measurement error size on the input and output data, the prediction accuracy was 72.25% and 38.61%, respectively. Thus, to increase ANN models prediction performance, reducing the magnitude of measurement errors of the output pressure node is considered to be more important than input node.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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