The undrained shear strength is widely acknowledged as a fundamental mechanical property of soil and is considered a critical engineering parameter. In recent years, researchers have employed various methodologies to evaluate the shear strength of soil under undrained conditions. These methods encompass both numerical analyses and empirical techniques, such as the cone penetration test (CPT), to gain insights into the properties and behavior of soil. However, several of these methods rely on correlation assumptions, which can lead to inconsistent accuracy and precision. The study involved the development of innovative methods using extreme gradient boosting (XGB) to predict the pile set-up component "A" based on two distinct data sets. The first data set includes average modified cone point bearing capacity (qt), average wall friction (fs), and effective vertical stress (σvo), while the second data set comprises plasticity index (PI), soil undrained shear cohesion (Su), and the over consolidation ratio (OCR). These data sets were utilized to develop XGBoost-based methods for predicting the pile set-up component "A". To optimize the internal hyperparameters of the XGBoost model, four optimization algorithms were employed: Particle Swarm Optimization (PSO), Social Spider Optimization (SSO), Arithmetic Optimization Algorithm (AOA), and Sine Cosine Optimization Algorithm (SCOA). The results from the first data set indicate that the XGBoost model optimized using the Arithmetic Optimization Algorithm (XGB - AOA) achieved the highest accuracy, with R2 values of 0.9962 for the training part and 0.9807 for the testing part. The performance of the developed models was further evaluated using the RMSE, MAE, and VAF indices. The results revealed that the XGBoost model optimized using XGBoost - AOA outperformed other models in terms of accuracy, with RMSE, MAE, and VAF values of 0.0078, 0.0015, and 99.6189 for the training part and 0.0141, 0.0112, and 98.0394 for the testing part, respectively. These findings suggest that XGBoost - AOA is the most accurate model for predicting the pile set-up component.
동적 지반-구조물해석과정에는 수많은 불확실성 요소가 내재되어 있다. 이러한 요소는 입력운동의 정의, 지반-구조물시스템의 모델작성, 해석기법 등에 포함된다. 이 논문은 점탄성 층상지반상의 원자로건물의 지진응답에 대한 매개변수해석을 수행한 결과를 제시한 것이다. 많은 매개변수 중에 입력운동의 정의위치, 구조물의 묻힘정도, 상부토층의 두께와 지반의 강성을 선택하여 지진응답에 미치는 영향을 중점적으로 이 연구에서 다루었다. 해석방법은 진동수에 무관한 지반임피던스를 사용하는 부분구조법인 시간영역에서의 모드중첩법이다. 지반-구조물시스템의 모드감쇠값은 각 모드에 대해 변형에너지에 대한 소멸에너지의 비를 구하여 결정되었다. 이 연구결과로부터 부분구조법에 의한 지반-구조물상호작용해석법의 실용적 이용에 참고할 수 있는 지진응답에 미치는 각 파라메터의 민감도가 제시되었다.
DAWAST model considering the meteorologic and geographic characteristics of the Korean watersheds was newly developed to simulate the daily streamflow. From the condition of soil water storage just before the storm event from DAWAST model, realtime flood can be forecasted by FLOCON model. The purpose of study is that Umax and FC of DAWAST model parameter is obtained by the soil physical characteristics.
한국지진공학회 1997년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 1997
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pp.257-264
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1997
Seismic responses of the Hualien large scale seismic test model on a layered soil site are estimated for two recorded earthquakes and the analysis results are then compared and evaluated with the recorded responses. The method adopted for the analysis is based on substructuring method using a lumped parameter model in both the frequency and time domain. the study results indicate that the proposed method can reasonably estimate the earthquake responses of a soil-structure interaction system for engineering purposes.
The effectiveness of fluid viscous dampers (FVDs) on dynamic response mitigation of coupled two adjacent structures was investigated, considering soil-structure interaction (SSI) effects under earthquake excitation. A numerical procedure was employed to evaluate system response. The finite elements were used for the numerical treatment of the adjacent buildings and soil region. Viscous boundary conditions were used as special non-reflecting boundaries on the edges of finite soil region. According to the results, the FVDs were found to be very effective for dynamic response mitigation of the adjacent buildings, even if considering the soil medium. The results showed that the most affecting parameter on the system response was found to be soil type. It was also concluded that when adjacent structures coupled by FVDs, the maximum values of the roof displacements, the base shear forces, and the base bending moments could decrease up to around 50%. Changing in lateral stiffness of the one building has minor effects on the effectiveness of viscous dampers.
본 연구에서는 초분광 근적외선 영상을 이용하여 광역지역의 흙의 함수비 변화를 간편한 방법으로 예측하기 위해 수행되었다. 근적외선(VNIR) 영역대에서 변화되는 함수비 별로 모래, 화강풍화토(우면산, 구룡산, 대모산, 황령산), 카오리나이트를 초분광 카메라로 촬영하여 반사율을 추출하였고, 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수를 찾기 위하여 선정된 매개변수와 함수비를 변수로하여 Partial Least Square Regression(PLSR) 분석을 이용하여 함수비 예측모델을 구축하였다. 함수비 예측모델을 구축한 결과, 흙의 종류에 관계없이 Area of reflectance(Near-infrared, NIR)의 매개변수가 흙의 함수비와 가장 연관성 높은 매개변수임을 확인하였고, 모든 흙에서 예측모델의 정확도(R2)는 0.9 이상임을 확인하였다. 또한 흙의 실제 함수비와 비교 검증해본 결과, 평균절대백분율(mean absolute percentage error, MAPE)이 15%이내로 확인되었다. 따라서 대상 흙들에서 50% 이내에서 변화되는 함수비 예측 가능성을 확인하였다. 본 연구를 통해 초분광 근적외선 영상을 이용하여 모래, 화강풍화토, 카오리나이트의 함수비 예측 가능성을 확인하였고, 모델의 정확도 개선 및 더 높은 범위의 함수비 예측을 위해서는 흙의 분류모델 개발이 추가적으로 필요하다고 판단된다.
Harmonized World Soil Database (HWSD) including the global soil information has been implemented to the runoff analysis in many watersheds of the world. However, its accuracy can be a critical issue in the modeling because of the limitation the low resolution reflecting the physical properties of soil in a watershed. Accordingly, this study attempted to assess the effect of HWSD in modeling by comparing parameters of the rainfall-runoff model using HWSD with the detailed soil map. For this, Grid based Rainfall-runoff Model (GRM) was employed in the Hyangseok watershed. The results showed that both of two soil maps in the rainfall-runoff model are able to well capture the observed runoff. However, compared with the detailed soil map, HWSD produced more uncertainty in the GRM parameters related to soil depth and hydraulic conductivity during the calibrations than the detailed soil map. Therefore, the uncertainty from the limited information on soil texture in HWSD should be considered for better calibration of a rainfall-runoff model.
Petroleum-contaminated soil is considered among the most important potential anthropogenic atmospheric methane sources. Additionally, various rhizoremediation factors can affect methane emissions by altering soil ecosystem carbon cycles. Nonetheless, greenhouse gas emissions from soil have not been given due importance as a potentially relevant parameter in rhizoremediation techniques. Therefore, in this study we sought to investigate the effects of different plant and soil amendments on both remediation efficiencies and methane emission characteristics in diesel-contaminated soil. An indoor pot experiment consisting of three plant treatments (control, maize, tall fescue) and two soil amendments (chemical nutrient, compost) was performed for 95 days. Total petroleum hydrocarbon (TPH) removal efficiency, dehydrogenase activity, and alkB (i.e., an alkane compound-degrading enzyme) gene abundance were the highest in the tall fescue and maize soil system amended with compost. Compost addition enhanced both the overall remediation efficiencies, as well as pmoA (i.e., a methane-oxidizing enzyme) gene abundance in soils. Moreover, the potential methane emission of diesel-contaminated soil was relatively low when maize was introduced to the soil system. After microbial community analysis, various TPH-degrading microorganisms (Nocardioides, Marinobacter, Immitisolibacter, Acinetobacter, Kocuria, Mycobacterium, Pseudomonas, Alcanivorax) and methane-oxidizing microorganisms (Methylocapsa, Methylosarcina) were observed in the rhizosphere soil. The effects of major rhizoremediation factors on soil remediation efficiency and greenhouse gas emissions discussed herein are expected to contribute to the development of sustainable biological remediation technologies in response to global climate change.
In this study, a numerical method for soil-pile-structure interaction problems in multi-layered half-plane is developed. The total soil-pile-structure interaction system is divided into two parts namely, nonlinear structure part and linear soil-pile interaction parts. In the structure field, the general finite element method is introduced to solve the dynamic equation of motion for the structure. In the soil-pile structure interaction part, physical model consisting of lumped parameter, which is frequency dependent coefficient and determined by rigorous analysis method is introduced. Using proposed analysis procedure, the nonlinear behavior of structure considering soil-structure interaction can be efficiently determined in time domain and the analysis cost is dramatically reduced.
Soil contains the several kinds of metal oxides. Magnetite in soil may contribute the generation of secondary waste during the decontamination of soil by citric acid. Dissolution of magnetite powders by citric acid was investigated in the pH range between 2.0 and 5.0. The dissolution behaviour of magnetite was well described by the equation, A[1 - $e^{-B(x-c)}$]. The parameters of the equation were optimized by the iteration method, and the physical meaning of each parameter was explained. Concentration of each of the dissociated chemical species of citric acid was calculated using the ionization constants. The dissolution reaction was explained by the concentration of the dissociated chemical species of citric acid.d.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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