Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.4
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pp.225-235
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2020
Ultrasonic investigation of damage detection has been widely used for non-destructive testing of various concrete structures. This study focuses on damage detection analysis with the aid of wave propagation in two-phase composite concrete with aggregate (inclusion) and mortar (matrix). To fabricate a realistic simulation model containing a variety of irregular aggregate shapes, the mesh generation technique using an image processing technique was proposed. Initially, the domains and boundaries of the aggregates were extracted from the digital image of a typical concrete cut-section. This enables two different domains: aggregates and mortar in heterogeneous concrete sections, and applied the grids onto these domains to discretize the model. Subsequently, finite element meshes are generated in terms of spatial and temporal requirements of the model size. For improved analysis results, all meshes are designed to be quadrilateral type, and an additional process is conducted to improve the mesh quality. With this simulation model, wave propagation analyses were conducted with a central frequency of 75 kHz of the Mexican hat incident wave. Several void damages, such as needle-shaped cracks and void-shaped holes, were artificially introduced in the model. Finally, various formats of internal damage were detected by implementing energy mapping based signal processing.
The volcanic ash can spread out over hundreds of kilometers in case of large volcanic eruption. The deposition of volcanic ash may induce damages in urban area and transportation facilities. In order to respond volcanic hazard, it is necessary to estimate efficiently the diffusion area of volcanic ash. The purpose of this study is to compare in-situ volcanic deposition and satellite images of the volcanic eruption case. In this study, we used Near-Infrared (NIR) channels 7 and 8 of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) images for Mt. Aso eruption in 16:40 (UTC) on October 7, 2016. To estimate deposit area clearly, we applied Principal Component Analysis (PCA) and a series of morphology filtering (Eroded, Opening, Dilation, and Closing), respectively. In addition, we compared the field data from the Japan Meteorological Agency (JMA) report about Aso volcano eruption in 2016. From the results, we could extract volcanic ash deposition area of about $380km^2$. In the traditional method, ash deposition area was estimated by human activity such as direct measurement and hearsay evidence, which are inefficient and time consuming effort. Our results inferred that satellite imagery is one of the powerful tools for surface change mapping in case of large volcanic eruption.
Recently, the spatiotemporal patterns of flood disasters have become more complex and unpredictable due to climate change. Flood hazard map including information on flood risk level has been widely used as an unstructured measure against flooding damages. In order to product a high-precision flood hazard map by combination of hydrologic and hydraulic modeling, huge digital information such as topography, geology, climate, landuse and various database related to social economic are required. However, in some areas, especially in developing countries, flood hazard mapping is difficult or impossible and its accuracy is insufficient because such data is lacking or inaccessible. Therefore, this study suggests a method to delineate large scale flood-prone area based on topographic factors produced by linear binary classifier and ROC (Receiver Operation Characteristics) using globally-available geographic data such as ASTER or SRTM. We applied the proposed methodology to five different countries: North Korea Bangladesh, Indonesia, Thailand and Myanmar. The results show that model performances on flood area detection ranges from 38% (Bangladesh) to 78% (Thailand). The flood-prone area detection based on the topographical factors has a great advantage in order to easily distinguish the large-scale inundation-potent area using only digital elevation model (DEM) for ungauged watersheds.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.19-27
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2017
This research was aimed to analyze landslide susceptibility and compare the prediction accuracy using ensemble frequency ratio (FR) and logistic regression at the Inje area, Korea. The landslide locations were identified with the before and after aerial photographs of landslide occurrence that were randomly selected for training (70%) and validation (30%). The total twelve landslide-related factors were elevation, slope, aspect, distance to drainage, topographic wetness index, stream power index, soil texture, soil sickness, timber age, timber diameter, timber density, and timber type. The spatial relationship between landslide occurrence and landslide-related factors was analyzed using FR and ensemble model. The produced LSI maps were validated and compared using relative operating characteristics (ROC) curve. The prediction accuracy of produced ensemble LSI map was about 2% higher than FR LSI map. The LSI map produced in this research could be used to establish land use planning and mitigate the damages caused by disaster.
Recent interest in geological heritage has been increased in that it can be used as a basic data onto predicting the global environmental change of its containing information about past global environment. In addition, due to the characteristics of the geological heritage, it is easy to damage and difficult to recover without continuous preservation and management. However, there are more damages occurring because of the sporadic spatial distribution and ambiguous management authority of geological heritage. Therefore, an integrated management system is needed by determining the spatial distribution of geological heritage preferentially. In this study, the detailed criteria for assessment of value from the preliminary studies were applied and the geological heritage grade distribution map was generated by using geospatial data in Seoul metropolitan area. For this purpose, the list of geological heritage sites in the Seoul metropolitan area, which is the study area, were complied through a literature review. The geospatial database was designed and constructed by applying the detailed criteria for assessment of value from the preliminary studies. After the construction of the spatial database, a grade map of the geological heritage was created. As a result of the geological heritage grade map in the Seoul metropolitan area, there were more than 35% of the geological heritage in northern Gyeonggi provinces such as Yeoncheon city (18.8%), Pocheon city (10.6%) and Paju city (6.3%). It is followed by 18.1% in Incheon and 8.1% in Ansan, which is approximately 26.2% in western Gyeonggi Province. The geological age of the geological heritage was the highest at in the fourth stage of the Cenozoic era of 16.9%. Through the results of this study, the geological heritage data of the Seoul metropolitan area were extracted from existing literature data and converted into spatial information. It enables comparing the geological features with the spatial distribution of geological heritage. In addition, a management system has been established based on spatial information of constantly building geological heritage data. This provides the integrated management system of the geological heritage to manage authority so that it can be used as a basis for the development of the geological park. Based on the results of this study, it is considered to be possible to systematically construct and utilize the geological heritage across the country.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.1
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pp.43-52
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2016
Due to the characteristics of microwave signals, Radar satellite image has been used for flood detection without weather and time influence. The more methods of flood detection were developed, the more detection rate of flood area has been increased. Since flood causes a lot of damages, flooded area should be distinguished from non flooded area. Also, the detection of flood area should be accurate. Therefore, not only image resolution but also the filtering process is critical to minimize resolution degradation. Although a resolution of radar images become better as technology develops, there were a limited focused on a highly suitable filtering methods for flood detection. Thus, the purpose of this study is to find out the most appropriate filtering method for flood detection by comparing three filtering methods: Lee filter, Frost filter and NL-means filter. Therefore, to compare the filters to detect floods, each filters are applied to the radar image. Comparison was drawn among filtered images. Then, the flood map, results of filtered images are compared in that order. As a result, Frost and NL-means filter are more effective in removing the speckle noise compared to Lee filter. In case of Frost filter, resolution degradation occurred severly during removal of the noise. In case of NL-means filter, shadow effect which could be one of the main reasons that causes false detection were not eliminated comparing to other filters. Nevertheless, result of NL-means filter shows the best detection rate because the number of shadow pixels is relatively low in entire image. Kappa coefficient is scored 0.81 for NL-means filtered image and 0.55, 0.64 and 0.74 follows for non filtered image, Lee filtered image and Frost filtered image respectively. Also, in the process of NL-means filter, speckle noise could be removed without resolution degradation. Accordingly, flooded area could be distinguished effectively from other area in NL-means filtered image.
Rhizoctonia solani [Thanatephorus cucumeris (frank) Donk], one of the major soil-borne plant pathogens with world-wide distribution, can cause great damages on various crops. In Korea, sheath blight on rice caused by this pathogen is the major concern, and active studies on this pathogen have been performed. However, most of these studies were concerned with pathogenicity of the isolates instead of molecular analyses of different AGs of R. solani. Therefore, in this study, thirty isolates of Rhizoctonia solani collected from various sources were used for the analyses of genetic relationships among themselves and for the rapid anastomosis grouping with RAPD method. As a result, thirty isolates of known and unknown AGs were grouped into five subgroups and each group included AG-1, AG-2, AG-3, AG-4, and AG-5. RS-1 isolate was found to be closely related to AG-5. Isolates RS-4, RS-14, RS-17, and RS-16 were found to be closely related to AG-2-2(III B). Isolate RS-13 was closely related to AG-4, isolates RS-8 and RS-10 were closely related to AG-1(I B), and isolates RS-7 and RS-21 were closely related to AG-2-2(IV). Isolate RS-19 was closely related to AG-1(I C), and isolates RS-3, RS-5, RS-18, RS-6, and RS-15 were found to be closely related to AG-1.
The 2016 Gyeongju Earthquake ($M_L$ 5.8) (occurred on September 12, 2016) and the 2017 Pohang Earthquake ($M_L$ 5.4) (occurred on November 15, 2017) caused unprecedented damages in South Korea. It is necessary to establish basic data related to earthquake-induced mountainous sediment-related disasters over worldwide. In this study, we analyzed previous international studies on the earthquake-induced mountainous sediment-related disasters, then classified research areas according to research themes using text-mining and co-word analysis in VOSviewer program, and finally examined spatio-temporal research trends by research area. The result showed that the related-researches have been rapidly increased since 2005, which seems to be affected by recent large-scale earthquakes occurred in China, Taiwan and Japan. In addition, the research area related to mountainous sediment-related disasters induced by earthquakes was classified into four subjects: (i) mechanisms of disaster occurrence; (ii) rainfall parameters controlling disaster occurrence; (iii) prediction of potential disaster area using aerial and satellite photographs; and (iv) disaster risk mapping through the modeling of disaster occurrence. These research areas are considered to have a strong correlation with each other. On the threshold year (i.e., 2012-2013), when cumulative number of research papers was reached 50% of total research papers published since 1987, proportions per unit year of all research areas should increase. Especially, the proportion of the research areas related to prediction of potential disaster area using aerial and satellite photographs is highly increased compared to other three research areas. These trends are responsible for the rapidly increasing research papers with study sites in China, and the research papers examined in Taiwan, Japan, and the United States have also contributed to increases in all research areas. The results are could be used as basic data to present future research direction related to mountainous sediment-related disasters induced by earthquakes in South Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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