Remotely sensed data have been utilized efficiently for damage detection immediately after the natural disaster since they provide valuable information on land cover change due to spatial synchronization and multitemporal observation over large areas. Damage information obtained at an early stage is important for rapid emergency response and recovery works. Many useful techniques to analyze the characteristics of the pre- and post-event satellite images in large-scale damage detection have been successfully investigated for emergency management. Since high-resolution satellite images provide a wealth of information on damage occurred in urban areas, they are successfully utilized for damage detection in urban areas. In this research, a method to perform automated damage detection is proposed based on the differences of the textural characteristics in pre- and post- high resolution satellite images.
Recent years, direct displacement-based design (DDBD) procedure is proposed for the design of un-bonded posttensioned (UPT) concrete wall systems. In the DDBD procedure, the determination of the equivalent viscous damping (EVD) ratio is critical since it would influence the strength demand of the UPT wall systems. Nevertheless, the influence of EVD ratio determination of the UPT wall systems were not thoroughly evaluated. This study was aimed to investigate the influence of different EVD ratio determinations on the DDBD procedure of UPT wall systems. Case study structures with four, twelve and twenty storeys have been designed with DDBD procedure considering different EVD ratio determinations. Nonlinear time history analysis was performed to validate the design results of those UPT wall systems. And the simulation results showed that the global responses of the case study structures were influenced by the EVD ratio determination.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.581-590
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2024
This study aims to extract key topics through text mining of incident records (incident history, post-incident measures, preventive measures) from construction safety accident case data available on the public data portal. It also seeks to provide fundamental insights contributing to the establishment of manuals for disaster prevention by identifying correlations between these topics. After pre-processing the input data, we used the LDA-based topic modeling technique to derive the main topics. Consequently, we obtained five topics related to incident history, and four topics each related to post-incident measures and preventive measures. Although no dominant patterns emerged from the topic pattern analysis, the study holds significance as it provides quantitative information on the follow-up actions related to the incident history, thereby suggesting practical implications for the establishment of a preventive decision-making system through the linkage between accident history and subsequent measures for reccurrence prevention.
Purpose This study aims to propose a framework for safety in domestic walking tourism, which defines the scope and type of safety information for tourists. Also, the framework provides a systematic classification for safety information in walking tourism. As the importance of safety in walking tourism due to the frequent occurrence of crimes and unexpected accidents increases, it is necessary to provide tourists with safety information on walking courses rapidly and systematically. However, most administrators (e.g., local governments) have mainly focused on providing tour information on walking courses through Internet websites or mobile apps, overlooking the safety issue. Besides, there is a lack of understanding of safety not only in walking tourism but also in the whole tourism industry. Design/methodology/approach This study proposes the framework that covers all possible safety-related information in walking tourism. Furthermore, to validate its availability, this study analyzes eight major platforms which offer tour information to tourists by applying the framework. Findings The major findings of this study are as follows. First, all platforms considered in this study do not provide any information on tourism safety, focusing on the provision of tour information. Second, three platforms currently provide an SOS function which means post-safety information. That is, no safety information is provided to prevent safety issues in advance. Finally, despite the increase of social concerns, all platforms do not provide safety information on public order and diseases in the social disaster classification as well as environmental pollution in the natural disaster classification. The details and implications of the findings are presented.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.34
no.4
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pp.391-402
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2016
Among the various remote sensing sensors compared to the electro-optical sensors, SAR (Synthetic Aperture Radar) is very suitable for assessing damaged areas induced by disaster events owing to its all-weather day and night acquisition capability and sensitivity to geometric variables. The conventional CD (Change Detection) method that uses two-date data is typically used for mapping damage over extensive areas in a short time, but because data from only two dates are used, the information used in the conventional CD is limited. In this paper, we propose a novel CD method that is extended to use data consisting of two pre-disaster SAR data and one post-disaster SAR data. The proposed CD method detects changes by using a similarity weight image derived from the neighborhood information of a pixel in the data from the three dates. We conducted an experiment using three single polarization ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array Type L-Band) data collected over Miyagi, Japan which was seriously damaged by the 2011 east Japan tsunami. The results demonstrated that the mapping accuracy for damaged areas can be improved by about 26% with an increase of the g-mean compared to the conventional CD method. These improved results prove the performance of our proposed CD method and show that the proposed CD method is more suitable than the conventional CD method for detecting damaged areas induced by disaster.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.295-298
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2014
In recently, a climatic change(such as subtropical climate and frequent unusual high temperature) and the open-trade policies of agricultural & livestock products are increasing the outbreak risk of highly pathogenic avian influenza(HPAI) and foot and mouth disease(FMD), and accordingly the socio-economic damage and impacts are also increasing due to the cases such as damage from the last 5 times of FMD outbreak(3,800 billion won), from 10 years public control cost of Pine Wilt Disease (PWD)(238.3 billion won), and from the increased invasive pests of exotic plant like isoptera. Therefore, the establishment of new operation strategy of IoT(Internet of Things) based satellite early warning system(SEWS) for plants and animals as a subsystem of national disaster response and management system is being required, where the forensic technology & measures should be applied as a government policy to estimate the post compensation and to carry out the legal responsibility.
It often occur to nature disaster that like earthquake, typhoon, etc. around KOREA. A Haiti and Chile also metropolitan area of KOREA occur earthquake. in result, People consider nature disaster. Structures of present age are easily affected by nature disaster. So we are important that warn of dangerous situation as soon as possible. On this study, I introduce Integrated Health Monitoring System for Infra-structure. I develop Structure Health Monitoring System on web-site. Administrator always monitor structure on real-time using internet network. As Administrator using mobile device like PDA, Administrator always monitor structure. As using this system, Damage of nature disaster is minimized and is prevented post damage.
Harris, William S.;Choi, Jin Ouk;Lim, Jaewon;Lee, Yong-Cheol
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.923-928
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2022
Wildfire disasters in the United States impact lives and livelihoods by destroying private homes, businesses, community facilities, and infrastructure. Disaster victims suffer from damaged houses, inadequate shelters, inoperable civil infrastructure, and homelessness coupled with long-term recovery and reconstruction processes. Cities and their neighboring communities require an enormous commitment for a full recovery for as long as disaster recovery processes last. State, county, and municipal governments inherently have the responsibility to establish and provide governance and public services for the benefit and well being of community members. Municipal governments' comprehensive and emergency response plans are the artifacts of planning efforts that guide accomplishing those duties. Typically these plans include preparation and response to natural disasters, including wildfires. The standard wildfire planning includes and outlines (1) a wildfire hazard assessment, (2) response approaches to prevent human injury and minimize damage to physical property, and (3) near- and long-term recovery and reconstruction efforts. There is often a high level of detail in the assessment section, but the level of detail and specificity significantly lessons to general approaches in the long-term recovery subsection. This paper aims to document the extent of wildfire preparedness at the county level in general, focusing on the long-term recovery subsections of municipal plans. Based on the identified challenges, the researchers provide recommendations for better longer-term recovery and reconstruction opportunities: 1) building permit requirements, 2) exploration of the use of modular construction, 3) address through relief from legislative requirements, and 4) early, simple, funding, and the aid application process.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.381-391
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2022
This paper is intended to find one of the prevailing deep learning models that are a type of AI (Artificial Intelligence) that helps rapidly detect damaged buildings where disasters occur. The models selected are SSD-512, RetinaNet, and YOLOv3 which are widely used in object detection in recent years. These models are based on one-stage detector networks that are suitable for rapid object detection. These are often used for object detection due to their advantages in structure and high speed but not for damaged building detection in disaster management. In this study, we first trained each of the algorithms on xBD dataset that provides the post-disaster imagery with damage classification labels. Next, the three models are quantitatively evaluated with the mAP(mean Average Precision) and the FPS (Frames Per Second). The mAP of YOLOv3 is recorded at 34.39%, and the FPS reached 46. The mAP of RetinaNet recorded 36.06%, which is 1.67% higher than YOLOv3, but the FPS is one-third of YOLOv3. SSD-512 received significantly lower values than the results of YOLOv3 on two quantitative indicators. In a disaster situation, a rapid and precise investigation of damaged buildings is essential for effective disaster response. Accordingly, it is expected that the results obtained through this study can be effectively used for the rapid response in disaster management.
The prestressed concrete (PSC) technology that was first developed by Freyssinet has significantly improved over the past century in terms of materials and structural design in order to build longer, slender, and more economic structures. The application of prestressing method in structures, which is determined by the pre-tension or post-tension processes, is also affected by the surrounding conditions such as the construction site, workforce skills, and local transportation regulations. This study proposes a prestressed concrete girder design based on a hybrid segment concept. The adopted approach combines both pre-tension and post-tension methods along a simple span bridge girder. The girder was designed using newly developed 2400 MPa PS strands and 60 MPa high-strength concrete. The new concept and high strength materials allowed longer span, lower girder depth, less materials, and slender design without affecting the lateral stability of the girder. In order to validate the applicability of the proposed hybrid prestressed segments girder, a full-scale 35 m girder was fabricated, and experimental tests were performed under various fatigue and static loading conditions. The experimental results confirmed the feasibility of the proposed long-span girder as its performance meets the railway girder standards. In addition, the comparison between the measured load-displacement curve and the simulation results indicate that simulation analysis can predict the behavior of hybrid segments girders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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