• 생물환경조절학회지
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• 제24권2호
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• pp.123-127
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• 2015

나무말뚝은 국내 온실에서는 적용된 사례는 많지 않으나 네덜란드에서는 비교적 많이 사용되고 있다. 강관말뚝 및 PHC말뚝에 비해 경제적이고 공기가 단축되며 친환경적 공법이라는 장점을 가지고 있다. 부식방지를 위해 지하수면 아래에서 시공되어야 하는 제한적 조건이 있으나 국내 간척지의 경우 지하수위가 높은 지역이 많기 때문에 간척지에서 온실기초 보강을 위한 나무말뚝의 활용도는 높을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 간척지에서 나무말뚝기초에 대한 기초설계자료를 제공할 목적으로 현장인발재하시험을 통해 나무말뚝기초의 인발저항력을 측정하였고, 기초 설계시 기존의 인발저항력 산정이론식에 대한 적용성을 검토하기 위해 현장인발재하시험을 통해 얻어진 최대인발저항력과 기존의 인발저항력산정 이론식을 비교하여 검토하였다. 본 연구에서 사용한 나무말뚝의 수종은 소나무이며, 직경 25cm와 직경 30cm의 나무말뚝에 대하여 근입깊이 1m, 3m, 5m별로 현장인발재하시험을 진행하였다. 그 결과, 나무말뚝의 인발저항력은 근입깊이가 증가할수록 선형적으로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보였으며, 근입깊이 5m를 기준으로 최대인발저항력은 직경 25cm와 직경 30cm의 나무말뚝이 각각 9.38tf, 10.56tf로 모두 9tf 이상의 인발저항력이 나타났다. 나무말뚝의 최대인발저항력 산정을 위해 기존의 산정 이론식에 대한 적용성을 검토한 결과, a 방법으로 부터 얻어진 인발저항력의 경우 전반적으로 현장시험결과에 근접하는 수치를 제공하는 것으로 나타났고 Das & Seeley 이론식의 경우 현장타설말뚝과 강관말뚝의 인발저항력 값 사이에 현장시험의 나무말뚝의 인발저항력 값이 위치하는 것으로 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권3호
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• pp.240-255
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• 2016

근대기 동서양의 많은 도시들은 역사유산을 도시발전을 저해하는 장애물로 생각하고 개발 또는 개선의 대상으로 삼아왔다. 특히 급격한 개발과 성장을 경험했던 도시에서 개발과 역사유산의 보존은 서로 상충될 수밖에 없는 문제로 인식되었다. 우리 주변의 도시들은 끊임없이 변하고 있으며 변화의 과정에서 많은 역사와 기억을 잃어버리곤 했다. 그럼에도 불구하고 우리는 정체성을 잃지 않으면서도 지속가능한 도시발전의 방법을 모색하기 위해 부단히 노력하고 있다. 그 이유는 지속가능성은 도시의 생명력과 밀접한 관련을 갖기 때문이다. 대한민국은 근대기 유래를 찾아보기 힘들 정도로 급격한 도시화, 산업화를 겪었다. 이러한 격랑 속에서 유무형의 자원이 도시로 집중되고 개발로 이어지는 순환이 반복되었다. 하지만 더 이상 과거와 같은 도시개발은 삶과 역사가 조화롭게 공존하는 지속가능한 도시를 만드는데 한계를 드러내고 있다. 이제 과거와 현재 그리고 미래가 공존하는 도시에서 지속가능한 개발이 어떻게 전개되어야 하는지 생각해 봐야할 시점이 되었다. 그렇다면 우리 도시의 미래는 어떤 모습이고 주거지는 어떻게 변화될 것인가. 이를 위해 본 글에서는 근대기 급격한 변화를 겪었던 한옥주거지와 성곽마을의 변화를 살펴보았다. 과거 우리 주변에서 흔하게 볼 수 있었던 한옥은 불과 얼마 전까지만 하더라도 낙후된 주거유형으로 인식되어 쉽게 재개발의 대상이 되곤 했다. 성곽마을 역시 마찬가지였다. 그러나 현재 이들 오래된 주거지는 도시의 역사와 공존하며 지속가능한 주거지로서의 가능성을 재평가받고 있다. 즉 재생을 통해 도시의 역사 및 정체성에 기여할 수 있는 잠재력을 인정받고 있다. 이러한 의미에서 한옥주거지와 성곽마을 변화를 살펴보는 것은 우리에게 시사하는 바가 크다. 세계적인 역사도시들은 근대기 이후 급격한 산업화와 도시화의 격변 속에서도 역사유산을 온전히 지켜왔다. 그로인해 도시에 담긴 다양한 역사적 증거와 유무형의 가치를 지킬 수 있었다. 역사유산을 보존하는 것은 물리적 형태를 유지하는 것뿐만 아니라 그 속에 담긴 다양한 역사문화적 가치를 계승하고 이러한 가치를 시공간을 뛰어넘어 함께 공유하는 것이다. 도시는 역사성, 집단성, 현실성을 가지며 삶과 밀접하게 연결되어 있다. 따라서 물리적 형태 및 환경이 사라지면 그 안에 담긴 내용도 함께 사라지고 단절된다. 우리의 정체성을 형성하기 위해서는 역사유산을 보전하면서 도시의 생명력을 유지하는 지혜가 필요할 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권12호
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• pp.87-105
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• 2009

정규화 전단탄성계수 감소곡선(G/$G_{max}-\log\gamma$)과 감쇠비 곡선(D-$\log\gamma$)으로 표현되는 비선형 동적 변형특성은 현장 전단파속도 주상도와 함께 필댐의 동적 내진해석시 중요한 입력 물성치로 사용된다. 본 논문에서는 필댐 심벽부와 사력부 각각에 대하여 합리적이고 경제적인 비선형 동적 변형특성 산정 방법을 제시하였다. 심벽부의 경우, 기존 여러 연구 결과로부터 심벽부 구성 재료의 조건을 만족하는 정규화 전단탄성계수 감소곡선 111개, 감쇠비 곡선 98개를 확보하여 3개의 구속응력 영역(0~100kPa, 100kPa~200kPa, 200kPa 초과)에 대한 대표 곡선 및 범위를 제안하였고, 2종의 기존 댐 심벽부 시료에 대한 공진주 시험 결과와 비교하여 신뢰성을 확인하였다. 사력부의 경우, 자갈 등 입자가 큰 사석 재료에 대해 대형 시험장비를 이용하여 시험을 수행한 국외 연구 결과로 부터 정규화 전단탄성계수 감소곡선 135개, 감쇠비 곡선 65개를 획득하였다. 정규화 전단탄성계수 감소곡선은 3개의 구속응력 영역(50kPa 이하, 50kPa~100kPa, 100kPa 초과)에 대해 대표 곡선을 제안하였고, 감쇠비 곡선은 구속응력에 관계없이 하나의 대표 곡선으로 제안하였다. 또한 현재 시공중인 B댐의 사석 재료에 대한 결과와 비교하여 대표 곡선 및 범위에 대한 신뢰성을 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1605-1613
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• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.