지하도로의 운전자 주행행태는 지상도로와는 다르기 때문에 이를 반영한 도로설계가 필요하지만, 국내 도시지역 지하도로 설계지침은 대부분 지상도로의 설계기준을 준용하여 설계방법을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 활용하여 도심 지하도로 유출연결로 접속부의 운전자 주행행태를 분석하였다. 지하도로 및 지상도로 환경이 대조될 수 있는 시나리오를 설정하여 가상주행실험을 수행하였고, 세부 구간별로 주행행태 데이터의 비교·분석과 통계적 유의성을 검토하였다. 그 결과, 지하도로에서의 주행속도는 상대적으로 낮고 차로 횡적 이격거리는 인접한 터널 벽체로부터 멀어지려는 행태를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 지하도로 유출연결로 접속부에서 운전자의 주행안전성을 향상시킬 수 있는 설계방향과 시사점을 제시하였다.
현재 국내의 지하 도로건설 가능성은 증가하고 있으며, 그동안 건설계획이 꾸준히 진행되어 왔다. 그러나 지금까지 지하도로의 특성, 관련 법규 및 설계 기준에 관한 연구는 활발히 진행되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 배경을 고려하여 지하도로 건설에 필요한 기초적인 방향제시에 관한 내용을 다루고자 한다. 또한, 지하도로에 관한 국내외 사례를 중심으로 분석하고자 한다. 본 연구를 통한 주요 연구결과는 다음과 같다. 1) 지하도로의 선형 선정 시 지하공간 활용, 기술적요인 및 교통체계가 종합적으로 고려되어져야 한다. 2) 지하도로의 설계속도는 주행중 안전성을 확보하기 위하여 제한속도보다 10km/h정도 상회되도록 건설되어야 한다. 3) 비상상황에 대처하기 위하여 지하도로는 재난방지 시설 계획에 만전을 기하여야 한다. 본 연구의 제약상 지하도로 운전자의 특성에 대한 내용은 충분히 반영되고 있지 못하고 있으나 향후 지하도로 건설에 관한 개괄적인 방향제시에 관한 내용은 다루고 있다는 점에서 그 의의가 있을 것으로 판단된다.
최근 전기차의 지속적인 보급 증가와 함께 전기차 화재사고 역시 급증하는 추세를 보이고 있다. 전기차 화재는 내연기관 차량의 화재에 비해 장기간 지속되며, 2차적인 폭발의 위험 및 다량의 연기를 발생시키는 문제들을 지니고 있는 사고이다. 특히, 반밀폐 공간인 지하도로 내에서의 전기차 화재는 기존 전기차 화재의 문제를 증폭시킬 우려가 있다. 하지만 현재 국내에는 지하도로 내부에서 발생하는 전기차 화재에 대한 관련 대응지침이 부재하다. 이에 본 연구에서는 일반인 대상 설문조사를 통해 화재사고에 대한 인지 수준을 확인하였으며, 지하도로 내 전기차 화재와 관련된 이해관계자들로부터 전기차 화재 특성 및 주요 고려 사항을 도출하였다. 이를 통해 지하도로 내 전기차 화재 대응지침을 구축하였다.
제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.
본 연구에서는 지하시설물도 구축에 기존의 수치지도 및 편집지적도의 대안으로 가독성 및 일반인의 접근성을 높인 항공사진을 사용하여 하수 지하시설물도를 시범구축 하였다. 구축된 하수 지하 시설물도는 기존의 편집지적도기반 지하시설물도와 연계하여 그 활용 가능성 및 정합성 연구를 수행하였다. 지적도와 항공사진을 융합하여 지하시설물도를 구축 활용하면 지하시설물에 대한 다양한 공간정보 분석과 체계적이고 종합적인 통합정보 활용이 가능하다. 또한, 고도정보화 사회에서 항공사진을 이용한 지하시설물도 작성은 관리기관별로 존재한 도면 및 기존 도면의 사용에 따른 문제점에 대한 대안으로 통합관리를 위한 기본도로서의 구실을 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 항공사진을 이용한 하수 지하시설물도 구축 정보는 앞으로 도시정보시스템 구축에 연계하여 체계적인 도시계획의 수립 및 관리의 효율 성도 도모할 수 있을 것으로 생각한다.
국내 도로공간은 평면적 공간 분배의 한계점에 다다르고 있으며, 점점 지하공간의 개발을 통한 입체적 공간 분배의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지상도로와 지하도로의 연계에 있어 서로 다른 두 교통흐름을 안전하게 유도할 수 있는 교통제어 방안에 대한 연구를 수행하였다. VISSIM을 통해 지하도로 내 분·합류부가 존재할 경우의 본선 용량대비 적정 유출·입 교통량을 산출하였으며, 상충 수 분석을 통해 지하도로 내 안전을 위한 적정 교통량 제어수준을 분석하였고, 지상도로의 지·정체 시나리오 분석을 통해 지상부 지·정체 수준에 따른 지하도로 내 위험도 수준에 대한 기초연구를 수행하였다.
한반도와 제주를 포함한 전국의 강우 자료와 국가지하수위 관측소에 관측된 지하수위 관측 자료를 수집하였다. 강우와 지하수위의 관계를 분석한 후 강우자료를 이용하여 이동평균을 취한 후 지하수위와의 상관관계를 분석하였다. 또한 유역평균 일최대침투량인 한계침투량을 고려한 후, 강우이동평균과 지하수위간의 상관계수를 산정하였다. 한계침투량 고려시 상관계수가 0.6 이상인 곳을 최종적으로 선정하였고, 선정된 지역의 공통점과 지역 특성에 따른 차이점 등을 비교 분석하였다. 총 26개 지역이 선정되었고 행정구역별로 경기도가 4개소, 강원도가 4개소, 충청도가 5개소, 전라도가 3개소, 경상도가 9개소, 제주도가 1개소이다. 상관계수가 높을수록 강우사상 발생에 따른 지하수위 변동은 뚜렷하게 나타났으며, 강우와 상관없는 요인에 의한 지하수위의 변동이 거의 없는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 강우 예측 시나리오를 활용한다면 상관계수가 높은 지역에서 지하수위 또한 예측이 가능할 것으로 기대된다.
제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.
제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R2)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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