• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.13 no.1
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• pp.18-26
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• 2011

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.22 no.11
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• pp.23-29
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• 2021

Recently, ground subsidence has been steadily occurring mainly in downtown areas, threatening the safety of citizens. Under the road, various underground facilities such as water supply pipe, sewage pipe, and communication pipe are buried. Due to the aging of these underground facilities and the reckless development of the underground, it is acting as a cause of ground subsidence. Although there is a result of analyzing the risk of ground subsidence according to the deterioration of the existing pipeline, there is no result of analyzing the risk of ground subsidence using the density of pipelines indicating ground disturbance. Therefore, in this study, the density of the underground space was analyzed using the data of six types of representative underground pipelines in Seoul, and a study was conducted on whether there is a correlation with the ground subsidence. As a result, it was found that the density of underground facilities is high in the area where the ground subsidence occurred, indicating that the density of pipelines have an effect on the ground subsidence.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.267-267
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• 2021

제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m³/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m³/일 및 0 m³/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.454-457
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• 2010

본 연구에서는 입체/복합도로용 내진신축이음장치를 개발하고 복층구조의 입체/복합도로 JC를 설계하였다. 입체/복합도로용 내진 신축이음장치는 공중관통형 일체구조의 입체/복합도로에서 두 교량을 각각 지지하는 교각과 건물이 서로 다른 방향으로 거동할 때 거동 방향에 상관없이 교량을 주행 중인 차량이 안전하게 교량 상판을 통과할 수 있어 지진 등의 대형사고에 의한 피해를 최소화할 수 있다. 또한 지하형 복층구조의 입체/복합도로는 서로 직교하는 지하도로에 입체교차로를 형성하여 효율적인 지하 도로망을 구축할 수 있으며 지하도로를 건축물 지하주차장과 연결로를 통해 직접 연계함으로써 집객 효과가 매우 높다.

• 지반과기술
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• v.7 no.3
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• pp.24-34
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• 2010

• Magazine of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.10 no.3
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• pp.33-35
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• 2010

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.3
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• pp.223-230
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• 2007

As the centralization of city, underground facilities is increasing and being more important. Although the importance of underground facilities map has been emphasized, there were many accidents related underground facilities. The inaccuracy of existing data and the carelessness of management caused many accidents. It is very important to update and to have high quality accuracy of underground facilities maps. But the underground facilities maps are mapped and updated by each institutes. So it is difficult to verify the accuracy of the data. In this study, Field Test is performed to analyze the horizontal accuracy of existing maps using Electromegnetic Induction Method, Total Station and GPS. Surveying of underground facilities in Seoul was performed for 6 institutes of underground facilities during 3 years. The aim of this study is to verify the horizontal accuracy of data and to improve the accuracy of underground facility maps. As the result of analysis, the horizontal accuracy of 6 underground facilities management institutes is 73 cm(2004), 78 cm(2005) and 75 cm(2006).

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.7
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• pp.485-493
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• 2021

Groundwater is an important water resource that can be used along with surface water. In particular, in the case of island regions, research on groundwater level variability is essential for stable groundwater use because the ratio of groundwater use is relatively high. Researches using artificial intelligence models (AIs) for the prediction and analysis of groundwater level variability are continuously increasing. However, there are insufficient studies presenting evaluation criteria to judge the appropriateness of groundwater level prediction. This study comprehensively analyzed the research results that predicted the groundwater level using AIs for various regions around the world over the past 20 years to present the range of allowable groundwater level prediction errors. As a result, the groundwater level prediction error increased as the observed groundwater level variability increased. Therefore, the criteria for evaluating the adequacy of the groundwater level prediction by an AI is presented as follows: less than or equal to the root mean square error or maximum error calculated using the linear regression equations presented in this study, or NSE ≥ 0.849 or R² ≥ 0.880. This allowable prediction error range can be used as a reference for determining the appropriateness of the groundwater level prediction using an AI.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.248-248
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• 2015

제주도의 연평균 강수량은 지속적으로 증가하고 있으나 강우일수는 감소하는 추세로 기후변화에 의한 가뭄재해 피해가 우려되고 있다. 제주도는 전체 수자원의 대부분을 지하수로 사용되어 면적 대비 많은 지하수관정이 개발 이용되고 있으며, 용수이용에 따른 고갈 및 오염이 발생되지 않도록 분석 관리가 필요한 지역이다. 제주지역의 지하수위는 계절적 변동특성이 확연히 나타나지만 평시에는 큰 변동이 없는 지하수위 수준을 보이며, 실제 지하수 이용률은 허가량의 30%이하로 양수에 의한 지하수위변동은 크게 체감되지 못하고 있다. 그러나 극심한 가뭄재해 발생 시 기존 사용량을 초과 양수하는 문제가 발생하여 지하수위는 급격하게 하강되고, 제주 수자원관리에 문제가 발생될 것으로 지속적인 지하수 개발이 지하수위에 미치는 영향에 대하여 정량적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 지하수 유동 및 수위변동 분석이 가능한 수치해석 모형을 이용하여 제주도 성산유역을 대상으로 1993년부터 2013년까지 10년 주기 양수에 따른 지하수위 하강 특성을 분석하였다. 1993년 이전 개발된 지하수관정은 55개소, 2003년까지 개발된 지하수관정은 108개소로 지하수 개발은 약 1.9배 증가되었으나 양수능력을 적용하여 지하수위 변동을 분석한 결과 2.5배~3.1배 하강되는 것으로 확인되었다. 2003년부터 2013년까지 지하수 개발은 유역 상부에 집중되었으며 상류부 지하수 양수에 따라 해안지역의 지하수위까지 영향을 미치는 것으로 확인되었다.