Park, Du-Hee;Park, Jong-Bae;Kim, Sang-Yeon;Park, Yong-Boo
Land and Housing Review
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v.4
no.3
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pp.271-277
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2013
The BNWF (Beam on Nonlinear Winkler Foundation) model is one of the simplest idealizations for a pile embedded in soil as it ignores the continuity of the soil. This method is difficult to model the behavior of pile group foundation subjected to lateral loading. The limitation can be overcome with the utilization of the finite element method (FEM) or finite different method (FDM) to represent a pile element embedded in a soil medium. Both the ground and piles are modeled with soild elements. The solid elements, which do not have rotational degree of freedom, is not appropriate for modeling piles. It can be overcome by substantially increasing the number of elements, which can be prohibitive for 3D modeling. This paper used the beam element and rigid link incorporated in the OpenSees to model the pile. The accuracy of the model is validated through comparison with lateral load test and BNWF analysis. It is shown that the method can capture the measured behavior accurately. It is therefore recommended to be used in group pile analyses.
Duncan & Chang(1970) proposed the Duncan-Chang model that a linear relation of transformed stress-strain plots was reconstituted from a nonlinear relation of stress-strain curve of triaxial compression test using hyperbolic theory so as to estimate an initial tangent modulus and ultimate deviator stress for the soil specimen. Although the transformed stress-strain plots show a linear relationship theoretically, they actually show a nonlinearity at both low and high values of strain of the test. This phenomenon indicates that the stress-strain curve is not a complete form of a hyperbola. So, if linear regression analyses for the transformed stress-strain plot are performed over a full range of strain of a test, error in the estimation of their linear equations is unavoidable depending on ranges of strain with non-linearity. In order to reduce such an error, a modified regression analysis method is proposed in this study, in which linear regression analyses for transformed stress-strain plots are performed over the entire range of strain except the range the non-linearity is shown around starting and ending of the test, and then the initial tangent modulus and ultimate deviator stresses are calculated. Isotropically consolidated-drained triaxial compression tests were performed on compacted weathered soil with a modified Proctor density to obtain their model parameters. The modified regression analyses for transformed stress-strain plots were performed and analyzed results are compared with results estimated by 2 points method (Duncan et al., 1980). As a result of analyses, initial tangent moduli are about 4.0% higher and ultimate deviator stresses are about 2.9% lower than those values estimated by Duncan's 2 points method.
The characteristics of the skin shear stress distribution for the fixed length of the ground anchor are extremely nonlinear and the engineering mechanisms are complex relatively. So it is difficult to design the anchors simulating the actual behavior by considering various soil conditions and nonlinear behavior. Due to these limits, constant skin shear stress distributions for the whole fixed length of the ground anchor are usually assumed in the design for the sake of convenience. In this study, to assess the pull-out behavior of the tension-type ground anchors, the in-situ pull-out tests in weathered-soil conditions were carried out. Based on the test results, the skin shear behaviors for the fixed length of tension-type ground anchors were established and the multi-linear slip shear model predicting this behavior and an analytical technique applying this model were proposed. From the similarity between the results of the in-situ pull-out tests and those of the analytical technique, the applicability and availability of the multi-linear slip shear model and the proposed analytical technique were verified. The maximum shear stress was developed at the start point of the fixed length acting with the smaller load than the maximum pull-out load but the minimum shear stress was developed at the start point of the fixed length and the maximum shear stress was developed at the point apart from the start point of the fixed length after the maximum pull-out load.
Kim, Ho-Rim;Yu, Soonyoung;Yun, Seong-Taek;Kim, Kyoung-Ho;Lee, Goon-Taek;Lee, Jeong-Ho;Heo, Chul-Ho;Ryu, Dong-Woo
Economic and Environmental Geology
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v.55
no.4
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pp.353-366
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2022
Spatial estimation of geoscience data (geo-data) is challenging due to spatial heterogeneity, data scarcity, and high dimensionality. A novel spatial estimation method is needed to consider the characteristics of geo-data. In this study, we proposed the application of Gaussian Mixture Model (GMM) among machine learning algorithms with multivariate data for robust spatial predictions. The performance of the proposed approach was tested through soil chemical concentration data from a former smelting area. The concentrations of As and Pb determined by ex-situ ICP-AES were the primary variables to be interpolated, while the other metal concentrations by ICP-AES and all data determined by in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) were used as auxiliary variables in GMM and ordinary cokriging (OCK). Among the multidimensional auxiliary variables, important variables were selected using a variable selection method based on the random forest. The results of GMM with important multivariate auxiliary data decreased the root mean-squared error (RMSE) down to 0.11 for As and 0.33 for Pb and increased the correlations (r) up to 0.31 for As and 0.46 for Pb compared to those from ordinary kriging and OCK using univariate or bivariate data. The use of GMM improved the performance of spatial interpretation of anthropogenic metals in soil. The multivariate spatial approach can be applied to understand complex and heterogeneous geological and geochemical features.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.21
no.2
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pp.95-103
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2017
In order to modeling seismic isolation system such as lead-rubber bearing (LRB), bilinear model is widely used by many researchers. In general, an actual force-displacement relationship for LRB has a smooth hysteretic shape. So, Bouc-Wen model with smooth hysteretic shape represents more accurately actual hysteretic shape than bilinear model. In this study, seismic responses for seismically isolated nuclear power plant (NPP) with LRB modelled by Bouc-Wen and bilinear models are compared with those of NPP without seismic isolation system. To evaluate effect of earthquake characteristics for seismic responses of NPP isolated by LRB, 5 different site class earthquakes distinguished by Geomatrix 3rd Letter Site Classification and artificially generated earthquakes corresponding to standard design spectrum by Reg. Guide 1.60 are used as input earthquakes. From the seismic response results of seismically isolated NPP, it can be observed that maximum displacements of seismic isolation modelled by Bouc-Wen model are larger than those by bilinear model. Seismic responses of NPP with LRB is significantly reduced than those without LRB. This reduction effect for seismic responses of NPP subjected to Site A (rock) earthquakes is larger than that to Site E (soft soil) earthquakes.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.E
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pp.33-46
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1990
Abstract Over 700/0 of the rural land area in Korea is mountainous and small watersheds provide most of the water resources for agricutural use. To provide an appropriate tool for the agricultural water resource development project, SNUA2, a mathematical model for simulating the physical processes governing the precipitation-runoff relationships and predicting the storm and long-term runoff quantities from the small mountainous watersheds was developed. The hydrological characteristics of small mountainous watersheds were reviewed to select appropriate theories for the simulation of the runoff processes, and a deterministic and distributed model was developed. In this, subsurface flows are routed by solving Richard's two dimensional equation, the dynamics of soil moisture contents are simulated by the consideration of phenological factors of canopy plants and surface flows are routed by solving the kinematic wave theory by numerical analysis. As a result of an application test of the model to the Sanglim watershed, peak flow rates of storm runoff were over-estimated by up to 184.2%. The occurence time of peak flow and total runoff volume of storm runoffs simulated were consistent with observed values and the annual runoff volumes were simulated in the error range of less than 5.8%.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.53
no.5
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pp.35-42
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2011
This study is to check the applicability of SWAT-APEX (Soil and Water Assessment Tool-Agricultural Policy / Environmental eXtender) model as combined watershed and field models by applying the APEX to paddies in a watershed (465.1 $km^2$) including Yedang reservoir. Firstly, the SWAT were calibrated with 3 years (2000~2002) daily streamflow and monthly water quality (T-N and T-P) data, and validated for another 3 years (2003~2005) data. The average Nash-Sutcliffe model efficiency (ME) of streamflow during validation was 0.73, and the coefficient of determination ($R^2$) of T-N and T-P were 0.77 and 0.73 respectively. Next, running the SWAT-APEX model with the SWAT calibrated parameters for paddies, the $R^2$ of T-N and T-P were 0.80 and 0.76 respectively. The results showed that SWAT-APEX model was more correctly predicted for T-N and T-P loads than SWAT model. The difference results between watershed and field models was predicted to have substantial impact on NPS loads, especially on T-N and T-P loads. Therefore, to improve negative NPS load simulations should be considered the model characteristics as simulating mechanism to properly select the NPS model for agricultural watershed.
This thesis is results of experimental works on the behavior of the cut-and-cover tunnel. Centrifuge model tests were performed to simulate the behavior of the cut-and-cover tunnels having cross sections of national road and subway tunnels. Model experiments were carried out with changing the cut slope and the slope of filling ground surface. Displacements of tunnel lining resulted from artificially accelerated gravitational force up to 40g of covered material used in model tests, were measured during centrifuge model tests. In model tests, Jumunjin Standard Sand with the relative density of 80 % and the zinc plates were used for the covered material and the flexible tunnel lining, respectively. Basic soil property tests were performed to obtain it's the property of Jumumjin Standard Sand. Shear strength parameters of Jumunjin Standard Sand were obtained by performing the triaxial compression tests. Direct shear tests were also carried out to find the mechanical properties of the interface between the lining and the covered material. Compared results model tests estimation with respect to displacements of the lining.
An elasto-plastic constitutive model was proposed, in which the behavior at small-to-large strain level can be modeled. The proposed model is based on the anisotropic hardening description with the generalization of isotropic hardening rule and the total stress concept. From a mathematical approach it was proved that the model includes the previous successful models. The model was verified by a series of resonant column tests, torsional shear tests and triaxial tests, and the proposed model predicted small-to-large strain behavior more consistently and accurately than the hyperbolic model and the Ramberg-Osgood model for a weathered granitic soil. In addition, the nonlinearity under small strain condition was predicted appropriately for the torsional shear test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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