• 제목/요약/키워드: 지구통계학적 기법

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제방의 취약구간 파악을 위한 전기비저항과 탄성파속도의 교차출력 해석 (Crossplot Interpretation of Electrical Resistivity and Seismic Velocity Values for Mapping Weak Zones in Levees)

  • 조경서;김정인;김종우;김지수
    • 지질공학
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    • 제31권4호
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    • pp.507-522
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    • 2021
  • 각 탐사의 반응 값은 지하 매질의 특정 물성에 따라 달라지기 때문에 한가지의 지구물리학적 방법만으로는 탐사목적을 달성하지 못하는 경우가 종종 있다. 특히 지질재해 위험에 취약한 지역을 조사하는 경우, 인명 및 재산피해를 최대한 줄이기 위해 한 가지 이상의 탐사방법을 사용하는 것이 효과적이다. 제방의 안전성 평가를 위한 이 연구에서는 각 탐사결과들을 개별적으로 해석하는 대신 탄성파속도(굴절법에 의한 P파속도와 MASW의 S파속도)와 전기비저항 값들을 통계적으로 분석하여 결정된 임계값들을 기반으로 취약구간과 안전구간 등으로 구분하는 사분면 상관기법을 수행하였다. 임계값은 수평 4층 구조와 경사진 파쇄대에 대한 모델자료를 가지고 수행한 사분면 상관기법을 테스트하는 과정에서 두 개의 속성자료 모두 평균에서 표준편차를 빼준 값으로 결정되었다. 전기비저항-P파속도의 교차출력에 비해 전기비저항과 S파속도를 이용한 교차출력 해석이 제방 시스템의 토양유형, 지반강성 및 암석학적 특성 정보를 보다 충실히 제공하였다. 낮은 S파속도와 높은 전기비저항으로 2사분면에 투영된 느슨한 모래 구역이 취약구간으로 평가되는데 이와 같은 해석은 시추공 표준관입시험에서 보인 중심코어의 N 값 분포로 뒷받침되었다.

Johnson 분포를 활용한 강우양상 생성 기법에 관한 연구 (rainfall pattern generation method by johnson distribution)

  • 한건연;안기홍;이진영;류종현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.144-148
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    • 2009
  • 지구온난화로 인한 홍수빈도 및 강우강도의 증가로 홍수피해의 규모는 더욱 증가하고 있다. 그리고 방재대책도 발생한 피해에 대한 복구를 주된 정책으로 하던 소극적 자세에서 벗어나 과학적 공학적 접근을 통해 재해에 대응할 수 있는 기술을 개발하는 적극적 홍수방어 체계를 구축하고 있다. 또한, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기 보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석이 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 일반적으로 수공구조물의 설계 시에는 설계홍수량을 사용하는데 이는 홍수특성, 홍수발생빈도, 홍수발생 가능성 등을 수공구조물의 규모와 파괴 시 예상되는 피해 정도에 따라 요구되는 안전성을 함께 고려해 수공구조물의 설계기준으로 활용된다. 설계홍수량은 지속시간과 재현기간을 사전에 지정하여 빈도분석을 통해 설계강우량을 산정하고 이를 강우-유출 분석을 함으로써 산정된다. 설계강우량은 빈도분석을 위해 선택된 강우형태에 따른 수문학적 무작위성을 포함하고 있다. 따라서 시간적 변동을 고려한 적절한 강우양상 형태의 선택은 수문학적으로 안전한 수공구조물의 설계 및 평가에 매우 큰 영향을 미친다. 현재의 경우는 강우형태에 대한 선택이 경험에 의해 임의로 이루어지므로, 토목공학자는 여러 가지 발생 가능한 강우형태에 따른 시간적 분포에 대해 고려해야 한다. 본 연구에서는 Huff분위에 따른 무차원 누가 강우곡선을 이용해 강우변동양상 생성을 위한 제약조건을 log-ratio 변환을 이용해 극복하였으며, 결과의 통계 특성치를 Johnson 분포를 통해 표준정규분포로 변환시켰다. 무작위 변수 발생 후 강우양상별 표준정규값의 상관행렬을 이용하여 상관성이 있는 무작위변수로 변환하였다. 얻어진 상관성을 갖는 무작위변수는 log-ratio 역변환을 통해 상관성을 갖는 변수로 재변환해서 무차원화된 강우곡선을 얻을 수 있었다.

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Bayesian 4P-Beta 모형을 이용한 극치 강수량 전망 기법 개발 (A Development of Extreme Rainfall Outlook Using Bayesian 4P-Beta Model)

  • 김용탁;김호준;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.312-312
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    • 2019
  • 지구온난화로 인하여 기상학적 변동성 증가 및 수질, 수자원, 생태계 등의 다양한 영역에 영향을 야기하고 있으며, 이를 통한 피해가 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 수문학적 빈도에 영향을 미친다고 알려진 AO(Arctic Oscillation), NAO(North Atlantic Oscillation), ENSO(El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation), PDO(Pacific Decadal Oscillation), MJO(Madden-Julian Oscillation)등의 외부인자중 SST, MJO를 활용하여 계절단위의 수문량 정도에서 기상학적 변량과 관측유역 강수량의 관계를 정립하고 발생 가능한 24시간 지속시간 극치강수량을 모의하였다. 이를 위하여 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 근간으로 외부 기상인자에 의한 계절강수량 예측모형인 계층적 베이지안 네트워크(Hierarchical Bayesian Network, HBN)를 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 베타 모델(four parameter beta, 4PB)을 연계한 계층적 베이지안 네트워크 베타모델(Hierarchical Bayesian Network-4beta Model, HBN4BM)을 개발하여 기상변동성을 고려한 상세화 모형을 개발하였다. 여름강수량 산정 결과 한강 유역의 경우 2016년은 관측값 573.85mm, 모의 값 567.15mm를 나타내어 약 1.2%의 오차를 나타냈으며, 2017년 및 2018년은 4.5%, 6.8%의 오차에서 모의가 이루어졌다. 금강의 경우 2016년은 다른 연도에 비하여 35.2%라는 큰 오차를 보였지만 불확실성 구간에서 모의가 이루어 졌으며, 2017년 및 2018년은 0.3%, 2.1%의 작은 오차가 발생하였다. 24시간 모의 결과는 최소 0.7%에서 최대 27.1%의 오차를 나타냈으며, 평균적으로 16.4%의 오차 결과가 모의되어 모형의 신뢰성을 확인하였다.

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연약지반에서의 전기비저항 모니터링 및 지반조사 자료의 복합 해석 (Integrated Analysis of Electrical Resistivity Monitoring and Geotechnical Data for Soft Ground)

  • 지윤수;오석훈
    • 한국지구과학회지
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    • 제36권1호
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    • pp.16-26
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    • 2015
  • 연약지반의 평가를 위한 물리탐사기법의 적용성을 알아보기 위해 총 6개월간의 전기비저항 모니터링자료를 취득하였다. 추가적으로 다중채널 표면파 탐사(Multichannel Analysis Surface Wave; MASW)를 실시하여 전단파 속도와 연약지반의 강도분포를 파악하고자 하였다. 또한, 콘 관입시험(Cone Penetration Test; CPT)과 시추 시료의 실내시험을 이용하여 물리탐사 자료와의 상관성을 확인하고 탐사 자료의 신뢰성을 높이고자 하였다. 그 결과 장기간의 모니터링 자료로부터 연약지반의 거동양상을 파악할 수 있었고, 추가 탐사를 통해 얻은 전단파 속도와 실내 시험간의 유의미한 상관관계가 확인되어 연구 지역 연약지반의 강도를 평가하는데 있어 표면파 탐사의 유용성을 확인 할 수 있었다. 최종적으로 지구통계학적 방법을 이용하여 물리탐사 자료와 이종 자료에 대한 3차원적인 지반 분포 영상을 획득하였다. 본 연구를 통해 넓은 영역에서의 연약지반 평가를 위해서는 장기간의 전기비저항 모니터링으로 영역 전체의 특성을 파악해야 함을 알 수 있었다. 이를 보강할 수 있는 추가적인 탐사 자료와 시추 자료를 이용한다면 경제적이고, 신뢰성 있는 평가가 이루어 질 수 있을 것으로 판단된다.

고해상도 주제 정보 생성을 위한 저해상도 원격탐사 자료의 지구통계학기반 상세화 및 정밀 관측 자료와의 통합 (Geostatistical Downscaling of Coarse Scale Remote Sensing Data and Integration with Precise Observation Data for Generation of Fine Scale Thematic Information)

  • 박노욱
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제29권1호
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    • pp.69-79
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    • 2013
  • 이 논문에서는 저해상도 원격탐사 자료 기반 주제도의 상세화를 목적으로 2단계로 구성된 지구통계학적 통합 기법을 제안하였다. 우선 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 저해상도 부가 자료의 상세화를 수행하고, 이 정보는 이후 통합 과정에서 경향 성분으로 이용된다. 그리고 상세화된 부가 자료와 소수의 정밀 관측 자료와의 통합에 가변적 지역 평균 기반 단순 크리깅을 적용한다. 제안 기법은 저해상도 부가 자료의 상세화를 통해 해상도 차이에 따른 정밀 관측 자료와 부가 자료와의 통계적 연관성을 반영할 수 있으며, 정밀 조사 자료와의 통합을 통해 부가 자료의 오류를 보정할 수 있는 장점이 있다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해, 지상 관측 강수 자료와 TRMM 자료와의 통합을 이용한 고해상도 강수 주제도 제작 연구를 수행하였다. 실험 결과, 영역-점 변환 크리깅을 통해 원 자료 스케일의 TRMM 강수값을 재생산할 수 있는 다양한 목표 고해상도에서의 상세 정보 추출이 가능하였다. 그리고 이 자료를 정밀 관측 자료와 통합함으로써 정밀 관측 자료만을 이용하는 단변량 공간 예측 기법에 비해 향상된 예측 정확도를 보였다. 따라서 제안 기법은 서로 다른 해상도를 가지는 자료를 대상으로 저해상도 부가 자료의 상세화에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

3차원 지하공간통합지도 구축을 위한 지반정보 정밀도 분석 (Precision Analysis of Geotechnical Information for the 3D Integrated Underground Space Map)

  • 이보영;황범식;조완제
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제18권4호
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    • pp.5-12
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    • 2017
  • 국토해양부(현재 국토교통부)가 2000년부터 현재까지 지속적으로 추진하고 있는 국토지반정보 DB구축사업은 2015년 12월 31일을 기준으로 약 21만 공의 지반정보 DB를 국토지반정보 통합DB센터(2017)를 통하여 제공하고 있다. 2007년 시작된 지하공간정보전산화 초기 사업은 정보의 수집에 초점이 맞추어졌다면, 2013~2014년은 수집된 정보의 정밀 정확도를 검증하는 연구가 진행되었다. 최근 시작된 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하고 이 과정에서의 정밀도를 분석할 필요가 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 시추정보 정밀도의 검증 및 향상을 위해 ArcGIS에서 제공하는 지구통계학적 기법인 크리깅 기법과 RMSE의 비교 분석 및 검토를 통해 체계적인 3차원 지반정보 구축을 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다. 또한 구축된 시추정보 DB의 표고자료 및 DEM 자료를 비교 분석하여 표고 자료의 오차를 검증하였다.

Co-kriging 기법을 이용한 일강우량 공간분포 모델링 (Spatial Distribution Modeling of Daily Rainfall Using Co-Kriging Method)

  • 황세운;박승우;장민원;조영경
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제39권8호
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    • pp.669-676
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    • 2006
  • 수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이차변수로 적용하여 공간 분포 해석을 실시하였으며, 기존의 역거리법과 단순 크리깅 기법에 의한 분석결과와 비교하였다. 구축한 강우량 자료간의 상관성을 조사한 결과, 일강우량은 당 해의 월평균 강우량 및 전체 자료기간의 월평균 강우량 자료와 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났으며, 이 자료들을 Co-kriging 기법에 적용한 결과, 강우 공간 분포의 해석 정확도가 향상되었으며, 향후 다른 기상 상관 인자를 적용함으로서 강우량을 비롯한 수문인자의 공간 분포해석상 문제가 되는 불확실성을 줄일 수 있을 것이다.

미래 강우량 및 홍수피해 전망을 위한 인공지능 기법의 적용성 검토 (Applicability of Artificial Intelligence Techniques to Forecast Rainfall and Flood Damage in Future)

  • 이호용;김종성;서재승;김삼은;김수전
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.184-184
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    • 2021
  • 2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.

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부산 석대 생활폐기물 매립장의 환경오염에 대한 종합적 연구 (The Synthetic Study of Environmental Contamination at the Seokdae Municipal Waste Landfill in Pusan)

  • 김병우;정상용;이민희;이병헌
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2001년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.98-103
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    • 2001
  • 부산 석대 생활폐기물 매립지의 환경오염 특성을 파악하기 위해 매립장 지역의 가스발생량 측정, 침출수 및 토양시료 채취, 지구통계학적, 수리지질학적 및 지구화학적 분석과 실내 주상시험을 실시하여, 침출수의 오염 부하량과 가스발생량, 가스의 농도와 지반 침하, 지질매체의 특성, 침출수의 오염 부하량과 가스발생량, 가스의 농도와 지반 침하, 지질매체의 특성, 침출수의 이동 및 확산의 관계를 고찰하였다. 그리고 물수지분석을 통하여 침출수의 발생량과 오염 부하량을 선정하였다. 매립장 A지구로부터 36개 가스정에서 획득한 가스자료를 $O_2$C $H_4$ $H_2$S, CO의 4가지 성분에 대해 지구통계학적 기법으로 분석한 결과, 다른 지점에 비해 가스의 농도가 높은 지점 주변에서 부분적으로 지반 침하가 발생하는 것으로 나타났다. Leachate-1, 2, 3에서 채취한 침출수의 화학적 분석 결과, 전기전도도와 Total Alkalinity는 높게 나타났으나, Cl, Cr, Mn, Cu, Zn, Cd, Pb 등이 과거보다 감소하였고, 수질유형은 삼각다이아그램에서 Na-HC $O_3$형으로 나타난다. Leachate-1, 2, 3에서 채취한 침출수의 화학적 분석 결과 전기전도도와 Total Alkalinity는 다이아그램에서 Na-HC $O_3$형으로 나타난다. 수질분석 결과에 의하면 생활폐기물의 생분해가 아직도 계속해서 활발히 진행되고 있는 것으로 판단된다. 물수지분석 결과, 순수하게 지하로 침투하는 침출수량은 약 465.11㎥/day이고, Cl, Mn, Fe의 순수오염 부하량은 각각 223.8kg/day, 0.2kg/day, 0.3kg/day로 추정된다. 매질에 대한 실내 주상시험에서 기반암 풍화토와 매립토에 대한 선형유속(equation omitted)은 각각 0.206cm, 0.019cm, 확산계수( $D_{ι}$)는 각각 0.234$\textrm{cm}^2$/min, 0.118$\textrm{cm}^2$/min, 종분산 지수 ($\alpha$$_{ι}$)는 각각 1.136cm, 0.095cm로 복토재로 사용된 매립토보다 기반암풍화토가 오염물질의 확산속도가 더 큰 것으로 나타났다.

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미시추 구간의 정량적 지반 등급 분류를 위한 윈도우-쉬프팅 인공 신경망 학습 기법의 개발 (Development of a window-shifting ANN training method for a quantitative rock classification in unsampled rock zone)

  • 신휴성;권영철
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제11권2호
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    • pp.151-162
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    • 2009
  • 본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.