• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권3호
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• pp.401-410
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• 1994

실험실 규모의 인공균열 추적자 이동실험을 통해 지하매질의 단일균열을 위한 핵종이동 모델중 수리 분산확산모델 및 국부통로확산모델의 타당성이 연구되었다. 사용된 추적자는 비수착성으로 알려진 우라닌과 소디움 리그노설포네이트 이었으며 적용유량은 0.4에서 1.5cc /min의 범위였다. 최적화법으로 모델들의 관련 매개변수들을 구하였으며 모델과 실험결과를 비교하였다. 실험에서 우라닌은 암석내로의 확산이 중요한 인자임을 보여주었고, 두 물질 모두 균열 표면에서의 수착은 중요하게 작용하지 않았다. 두 모델의 암석 확산을 나타내는 매개변수값들은 서로 잘 일치하였다. 모사결과에 따르면 유량변화시 두 모델은 정량적으로 같은 결과를 주었으나, 균열길이는 다른 크기로 두 모델에 영향을 주었다. 즉, 균열길이가 커짐에 따라 국부통로화산모델의 파과곡선 퍼짐성 (dispersivity)이 수리분산화산모델의 파과곡선 퍼짐성보다 증가하였다. 실험과 모델들의 일치는 위 두모델들이 단일 균열 시스템을 해석하는데 매우 유용함을 입증하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.99-112
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• 1999

국내에서 계측된 92개의 측압계수를 이용하여 심도에 따른 측압계수의 경향을 분석하고 Hoek & Brown이 정의한 측압계수의 범위와 비교하였다. 국내의 측압계수는 1이상이 84%로 대부분의 경우 수평응력이 연직응력보다 크게 나타났다. 지반의 침식. 퇴적 및 암반 풍화. 횡압력에 의한 측압계수의 변화를 분석하기 위해 탄소성 이론을 적용하고 그 결과를 유한요소해석과 비교하였다. 측압계수는 지표 침식과 횡압력이 크고 암질이 양호할수록 증가하였고 퇴적의 경우에 감소하였다. 본 연구를 통하여 여러 지질작용이 측압계수에 미치는 영향을 파악할 수 있었고, 특히 지하공동의 굴착 심도인 천부 암반에서의 측압계수 변화를 파악할 수 있었다. 다층 역전파 학습 알고리즘을 적용한 인공신경망을 이용하여 측압계수 예측 전문가 시스템을 개발하였다. 학습률, 모멘텀 상수 그리고 은닉층 노드수를 고려하여 실측치와 상관계수 0.996 이상의 매우 높은 추론율을 보이는 모델을 선정하였다 학습에서 제외한 9개 계측자료로 이 모델을 검증한 결과, 추론오차의 평균은 20%였으며 상관계수도 0.95 이상으로 측압계수를 예측하는데 있어 높은 신뢰성을 보였다.