Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.10
no.1
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pp.75-84
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2017
This study is concerned with the estimation of daily instantaneous maximum wind velocity in the meteorological major cities (selected each 17 points) during the yearly 1973-2016. The purpose of this paper is to present the turbulence statistic characteristics (probability distribution, correlation coefficient, turbulency intensity, shear velocity, roughness length, turbulence integral length, skewness, and kurtosis) of the daily instantaneous maximum wind velocity. In the processes of analysis, used observations data obtained at Korea Meteorological Adminstration (KMA). The estimation of non-Gaussian load effects for design applications has often been treated tacitly by invoking a conventional wind design load on the basis of Gaussian processes. This assumption breaks down when the instantaneous wind velocity processes exhibits non-Gaussianity. From the analysis results, the probability distribution of the daily instantaneous maximum wind velocity shows a very closed with non-Gaussian in the ensemble population 748, the correlation coefficient shows larger at inland area more than coastal area.
The quantitative assessment of the seismic collapse risk of a structure requires the usage of an optimal intensity measure (IM) which can adequately characterise the severity of the ground motion. Research suggests that the average spectral acceleration ($Sa_{avg}$) may be an efficient and sufficient alternate IM as compared to the more traditional first mode spectral acceleration, $Sa(T_1)$, particularly during seismic collapse risk estimation. This study primarily presents a comparative evaluation of the sufficiency of the average spectral acceleration with respect to ground motion duration, and secondarily assesses the impact of ground motion duration on collapse risk estimation. By assembling a suite of 100 historical ground motions, incremental dynamic analysis of 60 different inelastic single-degree-of-freedom (SDF) oscillators with varying periods and ductility capacities were analysed, and collapse risk estimates obtained. Linear regression models are used to comparatively quantify the sufficiency of $Sa_{avg}$ and $Sa(T_1)$ using four significant duration metrics. Results suggests that an improved sufficiency may exist for $Sa_{avg}$ when the period of the SDF system increases, particularly beyond 0.5, as compare to $Sa(T_1)$. In reference to the ground motion duration measures, results indicated that the sufficiency of $Sa_{avg}$ is more sensitive to significant duration definitions that consider almost the full wave train of an accelerogram ($SD_{a5-95}$ and $SD_{v5-95}$). In order to obtain a reduced variability of the collapse risk estimate, the 5-95% significant duration metric defined using the Arias integral ($SD_{a5-95}$) should be used for seismic collapse risk estimation in conjunction with $Sa_{avg}$.
In sonar systems, the passive ranging of a target is an active research area. This paper analyzed the performance of passive ranging based on an array invariant method for different environmental and sonar parameters. The array invariant developed for source range estimation in shallow water. The advantages of this method are that detailed environmental information is not required, and the real-time ranging is possible since the computational burden is very small. Simulation was performed to verify the algorithm. And this method is applied to sea-going experimental data in 2013 near Jinhae port. This study shows the performance of ranging for source orientation, transmission signal length, and length of a receiver through numerical simulation experiments. Also, the results using nested array and uniform line arrays are compared.
Slope failure analysis entails proper understanding of various factors as well as the characteristics of ground conditions, which are difficult to achieve due to technological limits. Despite a number of past studies to clarify possible factors triggering slope failures, the impact of rainfall characteristics and infiltration rate, which are the key to estimation of slope stability in wet condition, on slope failures still remains unclear. This study has estimated permeability against various unit weights of soil based on constant head permeability tests using Jumunjin standard silica sand. One dimensional infiltration tests were conducted to estimate the infiltration capacity and the amount of infiltration taking into account the permeability and rainfall intensity. The applicability of existing empirical equations for the estimation of infiltration to granular soils was verified on the basis of the test results.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.2B
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pp.131-139
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2009
Recently frequent occurrences of heavy rainfall and increases of rainfall intensity resulted in severe flood damage in Korea. In order to mitigate the vulnerability of flood, it is necessary to estimate proper design rainfalls considering the increasing trend of extreme rainfalls for hydrologic planning and design. This study focused the estimation of design rainfalls in a design target year. Tests of trend indicated that there are 7 sites showing increasing trends among 56 sites which have hourly data more than 30 years in Korea. This study analyzed the relationship between mean of annual maximum rainfalls and parameters of the Gumbel distribution. Based on the relationship, this study estimated the probability density function and design rainfalls in a design target year, and then constructed the rainfall-frequency curve. The proposed method estimated the design rainfalls 6-20% higher than those from the stationary rainfall frequency analysis.
Blur variation caused by camera de-focusing provides a proper cue for depth estimation. Depth from Defocus (DFD) technique calculates the blur amount present in an image considering that blur amount is directly related to scene depth. Conventional DFD methods use two defocused images that might yield the low quality of an estimated depth map as well as a reconstructed infocused image. To solve this, a new DFD methodology based on infocused and defocused images is proposed in this paper. In the proposed method, the outcome of Subbaro's DFD is combined with a novel edge blur estimation method so that improved blur estimation can be achieved. In addition, a saliency map mitigates the ill-posed problem of blur estimation in the region with low intensity variation. For validating the feasibility of the proposed method, twenty image sets of infocused and defocused images with 2K FHD resolution were acquired from a camera with a focus control in the experiments. 3D stereoscopic image generated by an estimated depth map and an input infocused image could deliver the satisfactory 3D perception in terms of spatial depth perception of scene objects.
When simulating the daily rainfall amount by existing Markov Chain model, it is general to simulate the rainfall occurrence and to estimate the rainfall amount randomly from the distribution which is similar to the daily rainfall distribution characteristic using Monte Carlo simulation. At this time, there is a limitation that the characteristics of rainfall intensity and distribution by time according to the rainfall duration are not reflected in the results. In this study, 1-day, 2-day, 3-day, 4-day rainfall event are classified, and the rainfall amount is estimated by rainfall duration. In other words, the distributions of the total amount of rainfall event by the duration are set using the Kernel Density Estimation (KDE), the daily rainfall in each day are estimated from the distribution of each duration. Total rainfall amount determined for each event are divided into each daily rainfall considering the type of daily distribution of the rainfall event which has most similar rainfall amount of the observed rainfall using the k-Nearest Neighbor algorithm (KNN). This study is to develop the limitation of the existing rainfall estimation method, and it is expected that this results can use for the future rainfall estimation and as the primary data in water resource design.
Seo, Tae-Gun;Lim, Bong-Gi;Kim, Seock-Hyun;Kim, Jae-Chul
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.597-600
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2009
Sound transmission loss (TL) is experimently investigated on the multi-layered panel used for the floor of a tilting train. Measurement of the intensity transmission loss is performed according to ASTM E 2249-02. The floor structure consists of corrugated steel panel, glass wool, plywood and cover. On the corrugated steel panel, TL drop by local resonance is considered and the TL improvement effect by damping treatment is estimated. Total sound transmission loss of the entire floor structure is obtained and the contribution of each layer is examined.
A linear reservoir rainfall-runoff system was developed as a rainfall-runoff event simulation model. It was achieved from large modification of runoff function method. There are six parameters in the model. Hydrologic losses consist of some quantity of initial loss and some ratio of rainfall intensity followed by initial loss. The model has analytical routing equations. Hooke and Jaeves algorithm was used for model calibration. Parameters were estimated for flood events from '84 to '89 at Seomyeon and Munmak stream gauges, and the trends of major parameters were analyzed. Using the trends, verifications were performed for the flood event in September 1990. Because antecedent rainfalls affect initial loss, future researches are required on such effects. The estimation method of major parameters should also be studied for real-time forecasting.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.5
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pp.481-485
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2014
In service robots, a number of human movements are analyzed using a variety of sensors. Vibration signals from walking movements of a human provide useful information about the distance and the movement direction of the human. In this paper, we measure the intensity of vibrations and detect both human walking pace and direction. In our experiments, vibration signals detected by microphone sensors provide good estimation of the distance and direction of a human movement. This can be applied to HRI (Human-Robot Interaction) technology.
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