Analysis of the parameters affecting LiDAR intensity and its application in determining rock joint surface alteration

학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 에너지시스템공학부, 2020. 8. 전석원.Rock mass characterization is required in many rock engineering projects. Among the parameters used to determine the rock mass rating (RMR), the discontinuity of rock mass, which includes the separation and weathering of the discontinuity surfaces, accounts for the largest share. In another method of classifying rock mass, the Geological Strength Index (GSI), the joint alteration factor (), which also indicates the discontinuity condition of rock mass such as the weathering of the discontinuity and the state of the filling, has a greater influence than any other parameters. There is a tendency lately for the classification of rock mass, which have previously been carried out in a variety of manual ways, to be automated due to the development of photogrammetry and light detection and ranging (LiDAR) technologies. For characterizing rockmass using LiDAR, qualities of rock discontinuities such as joint spacing, waviness, smoothness, and alteration should be determined. Estimating joint spacing, waviness, and smoothness factor by LiDAR have been studied using quantitative point cloud coordinates, but the task of estimating the joint alteration factor is more subjective. As previously mentioned, the effect of the joint alteration factor on the overall GSI is large. This study examines accurate approach for determining joint alteration factor from LiDAR intensity data, which is the return strength of the laser pulse that generated the point. Previous studies have found that the reflective percentages or intensity of LiDAR are high for hard and less weathered rocks and small for more weathered and weak rocks. Therefore, through a number of laboratory experiments, a method of determining the joint alteration factor using LiDAR intensity was formulated by analyzing the factors directly affecting LiDAR. Factors that were not directly related to rock weathering were corrected. Laboratory experiments were performed to assess the impact of the scanning distance, incidence angle, roughness, micro-roughness, RGB color values, water saturation, and the mechanical properties of the rock on the LiDAR intensity and to ascertain how they affect it. As a result, it was concluded that the direct relationship between LiDAR intensity and the joint alteration factor could be obtained by correcting the scan distance, incidence angle, and RGB color values, which are the most influential factors to the LiDAR intensity when determining the joint alteration factor. The separation of a discontinuity and the type of filling material also have a significant influence on the and on LiDAR intensity and this was what the laboratory experiment was also designed to measure. The separation was increased from 1 mm to 6 mm at 1 mm interval to measure the change in intensity. Bentonite and sand were used as a filling material to examine how they affected the intensity. As a result of the experiment, it was concluded that it was possible to estimate which and how much filling material existed through the degree of the change in the intensity in the separation or in the filling position. A comparison of the hand-mapped data of rock alteration and the LiDAR intensity at three sites of rock slope also indicated a good relationship between intensity and joint alteration factor. The LiDAR intensity was high in the case of rock mass that was estimated to have a large GSI joint alteration factor or discontinuity condition within the RMR by means of hand mapping, and the degree to which this was the case was more apparent after correction on distance, incidence angle, and RGB value. Although correcting for each point would be the ideal, it would take significant time and effort. Consequently, for convenient and quick rock mass classification, the average value of the scanning distance, the incidence angle, or the RGB can be used alternatively.RMR을 산정하기 위해 사용되는 여러 인자 중 불연속면의 틈새, 풍화도 등을 포함하는 불연속면 상태는 가장 큰 비중을 차지한다. 암반 분류를 위한 또 다른 방식인 GSI 산정에 있어서도 joint alteration factor, 즉 불연속면의 풍화도, 충진물 상태 등 불연속면 상태 지수는 joint condition factor를 최대 10배 증가시킬 만큼 다른 어떤 지수보다 그 영향력이 크다. 기존 수기로 많이 진행되던 암반 분류가 photogrammetry, LiDAR 등의 기술 발전으로 자동화 되고 있는 추세이다. 그 중 LiDAR를 이용해 암반 분류를 함에 있어 joint spacing, waviness, smoothness 등은 정량적인 점군의 좌표를 이용해 얻는 연구가 이루어진 바 있으나 joint alteration factor를 산정하는 작업은 보다 주관적으로 산정 시 어려움이 존재했다. 앞서 말했듯이 joint alteration factor가 전체 GSI에 미치는 영향은 크므로, 따라서 LiDAR를 이용해 이를 보다 hand mapping에 가까워지게 구하는 방법에 대해 연구하였다. 기존 연구들을 통해 LiDAR의 반사 강도는 단단하고 풍화가 덜 된 암반에 대해서는 그 값이 크고 많이 풍화되고 약해진 암반에 대해서는 그 값이 작음을 알 수 있었다. 따라서, 여러 실내 실험을 통해 LiDAR에 직접적으로 영향을 미치는 인자를 산정하고 그 중 암반 풍화도와는 직접적으로 관련 없는 인자는 보정해 LiDAR 반사 강도를 이용해 joint alteration factor를 구하는 방법을 연구했다. LiDAR intensity에 직접적인 영향을 주는 인자로 주사 거리, 입사각, 거칠기, 사포를 이용한 미세 거칠기, RGB 색상 값, 암석 기본 물성 (UCS, 탄성파 속도, 공극률), 암석을 이루는 광물 조성, 포화도를 선정하고 얼마나 영향을 미치는지 고찰하기 위해 일련의 실내 실험을 수행했다. LiDAR 반사 강도에 가장 영향을 많이 미치는 요인들인 주사 거리, 입사각, RGB 색상 값을 보정해 반사 강도와 joint alteration factor의 직접적인 관계를 산정했다. 틈새 간격, 충진물의 종류 역시 반사 강도에 많은 영향을 미치는데, 실내에서 틈새를 1 mm부터 6 mm까지 1 mm 간격으로 늘려가며 반사 강도의 변화를 측정했고 충진물로 bentonite, sand를 사용해 각각 intensity에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 실험 결과 틈새나 충진물 구간에서 반사 강도가 변하는 정도를 통해 어떤 충진물이 이용되었는지 추측할 수 있다는 결론을 내렸다. 불연속면의 변질도가 다른 세 암반 사면을 LiDAR로 스캔하고 그 반사 강도를 얻어 앞서 언급한 인자들을 보정했다. 그 결과를 hand mapping을 통해 얻은 불연속면 변질도와 비교해본 결과 반사 강도는 불연속면 변질도를 범위로 산정하기에 충분했다.Chapter 1. Introduction ................................................................. 1 1.1 Background .................................................................................. 1 1.2 Previous researches........................................................................ 2 1.2.1 GSI system for rock mass classification...........................................2 1.2.2 Relationship between the degree of weathering and LiDAR intensity ...........................................................................................................................7 1.3 Objectives .................................................................................. 10 Chapter 2. LiDAR Technology ...................................................... 11 2.1 Characteristics of LiDAR.............................................................. 11 2.2 LiDAR Intensity ......................................................................... 18 Chapter 3. Experimental work ..................................................... 21 3.1 Method Overview ........................................................................ 21 3.2 Laboratory experiments ................................................................ 21 3.2.1 Specimens used ..............................................................................21 3.2.2 Specification of the LiDAR used ...................................................29 Chapter 4. Results and Discussion................................................. 33 4.1 Relationship between LiDAR intensity and related variables ............... 33 4.1.1 Distance..........................................................................................33 4.1.2 Incidence angle...............................................................................35 4.1.3 JRC.................................................................................................37 4.1.4 Micro-roughness ............................................................................38 4.1.5 Degree of saturation .......................................................................40 4.1.6 Mechanical and physical properties ...............................................41 4.1.7 Mineral composition ......................................................................45 4.1.8 RGB value......................................................................................49 4.1.9 Separation.......................................................................................53 4.1.10 Filling material .............................................................................56 4.1.11 Summary ......................................................................................63 4.2 Application of LiDAR intensity to determination of the joint alteration factor determination .......................................................................... 65 4.2.1 GSI joint alteration factor...............................................................65 4.2.2 Field applications ...........................................................................65 Chapter 5. Conclusions ................................................................ 80 Reference ................................................................................... 83 Appendix A. LiDAR intensity of point clouds in each site before and after correction .................................................................................. 87 초 록 .................................................................................... 90Maste

A Robust Stochastic Optimization Model for Petroleum Logistic Network

다수의 원유 선적항으로부터 여러 정유공장으로 수송된 원유를 정제하여 생산한 제품유를 글로벌 수요시장으로 배분하는 석유물류네트워크의 최적화는 글로벌 석유 메이저의 중요한 의사결정문제이다. 이 논문은 제품유 시장의 가격, 수송비 및 수요 변동의 영향을 반영하여 원유 수송, 정제 및 제품유 배분을 최적화하기 위한 석유물류네트워크의 로버스트 추계적 모형을 제시한다. 계산실험은 제품유 시장의 가격, 수송비 및 수요 변동에 관한 시나리오 기반의 데이터를 사용하여 최적화 모형에 적용하였으며, 그 결과를 바탕으로 제시한 최적화 모형의 유용성과 타당성을 검증하여 보고하였다. |It is important for major oil companies to make decisions about the optimization of two-stage petroleum logistic networks which transport crude oil from loading sources to various other refineries and distribute them to the global market to satisfy demand. In this paper, a robust stochastic model of the petroleum logistics network is presented for optimized transportation refining distribution reflecting the effects of price, cost and demand fluctuations in the product market. Calculation experiments were applied to the optimization model using scenario-based data on price, cost and demand fluctuations in the product market. Based on the results, the validity of the proposed optimization model is verified and reported.1. 서론 1 2. 석유물류네트워크 문제 2.1 정유산업의 이해 3 2.2 석유물류네트워크 7 2.3 선행연구 9 3. 문제의 정식화 3.1 확정적 모형의 정식화 10 3.2 2단계 추계적 모형의 정식화 12 3.3 로버스트 최적화 모형 16 3.3.1 RO 모형 16 3.3.2 RR 모형 20 4. 계산실험 및 결과 검토 4.1 자료 준비 22 4.2 계산실험 23 4.2.1 확정적 모형 23 4.2.2 2단계 추계적 모형 34 4.2.3 로버스트 최적화 모형 41 4.3 실험결과 검토 53 4.3.1 민감도 분석 53 4.3.2 완전정보의 기대가치 58 4.3.3 추계적 해의 기대가치 59 4.3.4 정제마진의 비교 61 4.3.5 로버스트 최적화 모형의 유효성 62 5. 결론 64 참고문헌 66Maste

미국 및 유럽연합의 對인도 상계관세 사례연구 및 향후 한국의 상계관세 활용 관련 시사점

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 국제대학원 국제학과(국제통상전공), 2021.8. 안덕근.Countervailing duty or anti-subsidy measure had been mostly utilized by countries with power such as the United States and the European Union in the past. Today, however, many emerging countries, especially India, are increasingly utilizing it as their trade remedy measure more and more while Korea has never utilized it before in its history. As India has never been an easy trading partner to many countries, especially for Korea, such recent change in India cannot be welcomed to the rest of the world. In 2019, India initiated its first anti-subsidy investigation on Korea concerning imports of Styrene Butadiene Rubber originating in Korea which was recently decided by the Central Government of India not to impose countervailing measures as of March 2021. Korean products have been subject to the second most numerous anti-dumping investigations by India, that is after China. Given that Korea is merely the 8th largest trading partner of India accounting for three percent of its total trade volume, whereas China is India’s major trading country accounting for 14% of its entire trade volume, India has been particularly harsh on Korean products. Despite the effort of two countries to have free and harmonized trade by signing Korea-India CEPA, India’s frequent application of trade remedy measures against products originating in Korea have brought difficulties for many Korean exporters to expand their market into India. Today India is already the fifth country for filing the most CVD measures in the world, which is growing at a rapid rate, despite the fact that it had its first final finding in 2016. Until several years ago, India used to be only a victim of frequent CVD measures taken by other countries, mainly United Sates, and the European Union, the two of their main trading partners. The United States currently imposes the most CVD measures on Indian imports, which is tallied up to 26 CVD measures as of July 2021. As a single country, the US is the largest goods export market for India accounting for about 16% share. Recently, the U.S. government has taken off India from the preferential list, which puts India in a vulnerable position for the future incoming AD and CVD measures against India. As for the European Union, it is the largest trading partner for India. The EU has four ongoing CVD measure upon Indian products. It has initiated its first CVD investigations against India in 1997 and has continued its imposition. This paper looked into the ongoing CVD cases initiated by the US and the EU against Indian products that have been found to be countervailable, and will answer the following questions: What are the CVD cases that have been investigated on products originating in India by the U.S. and the EU that are found to be countervailable? Are there any product lines or industry in India that are frequently accused of CVD measures? How had Indian government dealt with the CVD measures imposed on the country? What are the commonly used export incentives granted by the Indian government? What can be the implications for Korea based on the analysis of CVD cases by the EU and the US? How much is Korea importing the Indian products that have been accused of being countervailable by the US or/and the EU? Will it be possible that Korea is also being injured from its imports of the very same products from India? What can these findings imply to Korea’s potential CVD utilization? Answering these questions will not only facilitate the understanding of India’s subsidy schemes that have been frequently accused of CVD measures, but also throw lights on Korea’s potential CVD measure utilization.국문 초록 상계관세 또는 반보조금 정책은 그간 미국과 유럽연합과 같은 강대국에 의해 주로 활용되어왔다. 하지만 오늘날은 특히 인도와 같은 많은 신흥 국가들 또한 상계관세 정책을 활용하는 것이 증가하는 추세에 있다. 그에 반면에 우리나라는 역사상 상계관세조치를 취해본 적이 없다. 인도가 그간 특히 한국을 포함한 많은 나라들에게 있어서 쉬운 무역 파트너였던 적이 없던 만큼, 최근 이러한 변화는 단연 좋은 뉴스는 아니다. 2019년, 인도가 우리나라의 스타이렌뷰타다이엔고무(Styrene Butadiene Rubber)에 대하여 상계관세 조사를 개시하였다. 2021년 3월, 인도 정부가 해당 조사를 철회하였지만, 그간 우리나라에게 반덤핑 조치만을 부과해왔던 인도가 한국을 상대로 첫 상계관세 조사 개시를 하였다는 것은 눈여겨볼 만하다. 한국은 인도가 중국 다음으로 많은 반덤핑관세를 부과하는 나라다. 한국은 전체 무역량의 3%를 차지하는 인도의 8번째 무역 상대국이고, 중국은 전체 무역량의 14%를 차지하는 가장 큰 무역상대국인 것을 감안할 때, 인도가 한국 상품에 특히 적대적인 측면이 강하다는 것을 부인할 수 없다. 자유롭고 조화로운 무역 교류를 위한 노력의 일부인 한·인 CEPA 체결에도 불구하고 인도의 잦은 무역구제조치는 한국 수출업자들이 인도 시장을 진출하는 데에 있어 많은 어려움을 안겨왔다. 인도는 2016년도 첫 상계관세 판정조치 이후, 오늘날 이미 세계에서 다섯번 째로 가장 많은 상계관세 조치를 부과하는 국가로 급부상했다. 몇 년 전만해도 인도는 한국과 마찬가지로 미국, 유럽 연합 등 주로 다른 강대국들에 의해 잦은 상계관세를 부과받기만 했던 국가 중 하나였고 이들은 인도의 주요 무역 상대국이다. 미국은 2021년 7월 기준, 인도를 대상으로 26개의 상계관세 조치를 시행중으로 이는 가장 많은 숫자다. 단일국으로는 미국이 인도의 가장 큰 수출 시장으로, 전체 무역규모의 16%를 차지한다. 최근 미국은 인도를 우대목록(preferential list)에서 제외하며 향후 인도를 향한 상계관세 및 반덤핑 조치를 더 수월하게 한바있다. 유럽연합은 인도의 가장 큰 무역상대국으로, 현재 인도에게 4개의 상계관세 조치를 취하고 있다. 유럽연합은 1997년 인도를 상대로 첫 번째 상계관세 조치 이후 지금까지 꾸준히 조치를 취하고있다. 본 연구는 미국과 유럽연합이 인도를 상대로 조치중인 상계관세 사례들을 보조금 중심으로 분석한다. 각 국의 주장을 통합하여 복수의 사례에서 반복적으로 등장하는 주장 및 근거들을 살펴본다. 또한 본 연구는 연구 대상의 인도상품들에 대하여 한국과의 무역 흐름을 파악하고, 해당 품목에 대한 한국의 인도에 대한 무역의존도를 살핀다. 연구 결과 연구 대상 8개상품 모두 한국이 수입국 측이며, 이 중에서도 한국은 Carbazole Violet Pigment 23, Polyester Textured Yarn, 그리고 Graphite Electrode systems에서 유독 많은 수입량을 보였는데 첫 두 품목의 경우 미국이 반덤핑 및 상계관세 모두 부과중이며, 마지막 품목의 경우에는 유럽연합이 2004년부터 꾸준히 반덤핑 및 상계관세 모두 부과해왔다. 본 연구는 이와 같은 연구 결과들을 바탕으로 한국의 잠재적 상계관세 활용을 촉구한다.I. INTRODUCTION 10 1.1. Background and Significance of the Study 10 1.2. Purpose of the Study 11 II. INDIA'S TRADE OVERVIEW 13 2.1. India's Trade Status quo 13 2.2. Overview of India's trade policy 17 III. CASE STUDY THE UNITED STATES 23 3.1. Background: Trade Relations with India 23 3.2. US's CVD measures status quo 25 3.3. US's CVD measures in force towards India 27 3.3.1. Carbazole Violet Pigment 23 29 3.3.2. Polyester Textured Yarn 39 3.3.3. Quartz Surface Products 48 3.3.4. Stainless Steel Flanges 55 IV. CASE STUDY EUROPEAN UNION 60 4.1. Background: Trade Relations with India 60 4.2. EU's CVD measures status quo 62 4.3. EU's CVD measures in force towards India 64 4.3.1. Stainless steel bars and rods 66 4.3.2. PET 71 4.3.3. Tubes and pipes of ductile cast iron 75 4.3.4. Graphite Electrode systems 80 V. CASE STUDY REVIEW 85 5.1. Overall Case Study Review 85 5.2. The US-India CVD case reviews in relation to Korea 88 5.2.1. US-India CVD cases overview 88 5.2.2 Carbazole Violet Pigment(CVP) 23 90 5.2.3. Polyester Textured Yarn 92 5.2.4. Quartz Surface Products 95 5.2.5. Stainless Steel Flanges 98 5.3. The EU-India CVD cases reviews in relation to Korea 100 5.3.1. EU-India CVD cases Overview 100 5.3.2. Stainless steel bars and rods 101 5.3.3. PET 104 5.3.4. Tubes and pipes of ductile cast iron 105 5.3.5. Graphite Electrode systems 106 VI. KOREA's CVD UTILIZATION 108 6.1. Korea's Trade Remedy Measure Overview Focus on CVD Measures 108 6.2. Implications for Korea's Potential CVD Utilization 111 VII. CONCLUSION 113 APPENDIX 115 REFERENCES 120 국문초록 122석

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