최근 국내 도심지 지반침하 및 함몰이 빈번히 발생함에 따라 지반침하에 대한 불안감 또한 증가하고 있다. 그로 인해 GPR를 통한 지하 공동 탐지 지반함몰 모사실험 지반의 거동을 확인하기 위한 수치해석 등의 연구가 진행되고 있다. 국내의 경우 공동위험도 평가를 최근에 마련하였으나 현재의 지반상태 파악에 초점을 두었기 때문에 향후 발생할 수 있는 지반침하 및 함몰에 대한 예측을 정량적으로 하기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 지반침하/함몰의 기하학적 변수인 공동크기와 토피두께를 변화시키며 총 30개의 case에 대한 수치해석을 수행하였다. 이 결과를 바탕으로 현재의 상태 뿐 아니라 향후 발생할 시기를 정량적으로 예측할 수 있는 방법을 제시하였다.
Zhou, Binghua;Xue, Yiguo;Li, Shucai;Qiu, Daohong;Tao, Yufan;Zhang, Kai;Zhang, Xueliang;Xia, Teng
Geomechanics and Engineering
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제22권4호
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pp.291-303
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2020
The deformation of the rock surrounding a tunnel manifests due to the stress redistribution within the surrounding rock. By observing the deformation of the surrounding rock, we can not only determine the stability of the surrounding rock and supporting structure but also predict the future state of the surrounding rock. In this paper, we used grey system theory to analyse the factors that affect the deformation of the rock surrounding a tunnel. The results show that the 5 main influencing factors are longitudinal wave velocity, tunnel burial depth, groundwater development, surrounding rock support type and construction management level. Furthermore, we used seismic prospecting data, preliminary survey data and excavated section monitoring data to establish a neural network learning model to predict the total amount of deformation of the surrounding rock during tunnel collapse. Subsequently, the probability of a change in deformation in each predicted section was obtained by using a Bayesian method for detecting change points. Finally, through an analysis of the distribution of the change probability and a comparison with the actual situation, we deduced the survey mark at which collapse would most likely occur. Surface collapse suddenly occurred when the tunnel was excavated to this predicted distance. This work further proved that the Bayesian method can accurately detect change points for risk evaluation, enhancing the accuracy of tunnel collapse forecasting. This research provides a reference and a guide for future research on the probability analysis of tunnel collapse.
국내 중소규모 저수지의 99.1%는 흙댐으로, 건설비용이 저렴하여 용이한 시공성을 갖고 있다. 그러나 흙댐은 월류에 취약하기 때문에, 홍수 시 급격한 붕괴 가능성이 있다. 이러한 붕괴가 발생할 경우 급격한 홍수량 증가로 이어지기 때문에, 하류 치수 안전성이 위협 받을 가능성이 크다. 이에 본 연구에서는 흙댐 사면에 포설한 사석의 붕괴 지연효과를 실험을 통해 검토하였다. 실험은 사각단면의 직선형 개수로에서 수행하였으며, 보호공 사석의 크기를 3가지로 결정하였다. 선행 연구들과 차이점은 부정류로 실험을 수행한 것이며, 대상은 일반적인 형태의 가물막이로 결정하였다. 실험결과 차원해석 및 선행연구를 이용하여 서석보호공이 포설된 흙댐 붕괴 시간에 대한 새로운 공식을 제시하였다. 또한 사석 보호공이 설치된 경우 실험을 통해 붕괴 지연효과에 대해 검토한 결과 포설된 사석의 2배 이상의 효과가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 EAP (Emergency Aciton Plan) 수립 및 제방 설계와 같은 하천 계획에 도움이 될 것으로 판단된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제23권4호
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pp.25-39
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2016
Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.
최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 강우로 인한 산사태 발생 시 강우강도, 강우지속시간, 비탈면 경사, 지반조건등에 따른 파괴 원인을 분석하여 산사태를 사전에 예측하기 위해 산사태 붕괴특성을 알아보고자 인공강우장치를 이용한 실제사면 크기에 근접한 대대형모형토조와 소형모형토조로 실험을 실시하였다. 육안상의 붕괴 형태 및 간극수압, 토압, 함수비, 지중변위 등의 계측결과에 대한 비교연구를 통해 모형토조연구에 있어 크기에 따른 산사태 메커니즘 분석과 소형모형토조 실험에 대한 산사태 모형실험으로서의 검증 실험을 수행하였다.
Objectives: In the current early phase of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) outbreak, Bali needs to prepare to face the escalation of cases, with a particular focus on the readiness of healthcare services. We simulated the future trajectory of the epidemic under current conditions, projected the impact of policy interventions, and analyzed the implications for healthcare capacity. Methods: Our study was based on the first month of publicly accessible data on new confirmed daily cases. A susceptible, exposed, infected, recovered (SEIR) model for COVID-19 was employed to compare the current dynamics of the disease with those predicted under various scenarios. Results: The fitted model for the cumulative number of confirmed cases in Bali indicated an effective reproduction number of 1.4. Interventions have decreased the possible maximum number of cases from 71 125 on day 86 to 22 340 on day 119, and have prolonged the doubling time from about 9 days to 21 days. This corresponds to an approximately 30% reduction in transmissions from cases of mild infections. There will be 2780 available hospital beds, and at the peak (on day 132), the number of severe cases is estimated to be roughly 6105. Of these cases, 1831 will need intensive care unit (ICU) beds, whereas the number of currently available ICU beds is roughly 446. Conclusions: The healthcare system in Bali is in danger of collapse; thus, serious efforts are needed to improve COVID-19 interventions and to prepare the healthcare system in Bali to the greatest extent possible.
한국기업의 해외건설공사 진출은 1960년대 이후 45년간 약4,900여건, 총 1,933억불 이상의 실적을 거두어 오면서, 고용증대와 국제수지 개선 등 경제발전에 지대한 공헌을 해왔다. 그러나 해외건설 프로젝트는 정치, 경제, 사회, 문화 등 다양하고 복잡한 리스크에 노출되어 있어 국내 건설사업에 비해 수익성이 악화될 수 있는 가능성이 매우 높은 특성을 갖고 있다. 또한 소수의 악성 프로젝트에 의해서 전체 기업의 재무구조를 악화시키는 사태가 빈번히 발생하고 있는 국내 기업의 현실에서, 해외공사의 계획이나 수주 시에 양질의 프로젝트를 선별하고 그에 따라 미리 대상 프로젝트의 특성을 파악하여, 적정한 관리요소 및 전략을 수립하는 것은 매우 중요한 요소라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해외건설공사 수익성에 영향을 미치는 인자를 도출하고 이러한 영향인자와 수익성간의 인과관계를 분석하여, 향후 프로젝트의 계획 및 수주 시 해당 프로젝트의 수익성을 미리 가늠해볼 수 있는 예측모델을 도출하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌조사 및 전문가 자문을 통해 64개의 해외건설공사 수익성 영향 리스크인자를 도출하였으며, 실제 사례에 기반한 자료수집 및 통계분석을 통해 수익성 영향인자와 해외공사 수익성 성과간의 인과관계를 규명하였다. 또한 도출된 예측모델의 검증을 위해, 추가적인 15개 프로젝트에 적용하여 예측모델의 정확성을 검증하였으며, 웹 기반의 프로그램으로 예측모델을 구축하여 활용을 위한 기반을 조성하였다. 이러한 수익성 예측모델의 활용을 통해서 국내 건설업체들은 해외건설공사 진출 시 해당 프로젝트의 타당성을 사전에 확인하여 양질의 프로젝트를 선별함으로써 해외건설공사의 수익성 향상을 위한 수주 전략의 수립이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 적응적 분할격자기반 2차원 침수해석모형 K-Flood를 개발하였다. 분할격자기법은 흐름 특성을 기반으로 격자를 분할하여 흐름영역과 비흐름영역으로 구분하는 격자생성기법이며, 분할격자기법과 격자세분화기법을 동시에 활용하면 매우 적은 수의 격자로 복잡한 형상의 흐름영역을 표현할 수 있어 효율적인 모의가 가능하다. 특히 최근 도시홍수에 대해 매우 정밀한 해상도의 자료와 격자를 이용하여 보다 정확한 침수해석 또는 예보를 하고자 하는 시도가 늘어나고 있으며, K-Flood는 이러한 복잡한 흐름영역의 계산 시 적응적 분할격자를 활용하여 효율적인 격자생성이 가능하다. 공간 및 시간에 대해 2차 정확도의 유한체적 수치해법이 적용되었다. K-Flood의 검증을 위해 2차원 침수해석모형의 검증에 널리 사용되고 있는 1) 원형 실린더에 의한 충격파 반사 모의, 2) 도시홍수실험 모의, 3) Malpasset 댐붕괴 모의를 수행하였다. 모든 모의에서 관측자료 및 과거의 모의결과와 비교하여 성공적으로 K-Flood의 성능을 검증하였다.
본 연구는 구조물이 하중과 외부요인으로부터 피해를 받을 경우 구조물의 안정성을 판단하기 위해서 발생하는 변위를 측정하는 방법론을 제시하고 실험을 통한 검증을 보여준다. 변위측정은 모아레의 원리를 이용 하였으며 이를 통해 구조물의 미세한 변위를 증폭하여 관찰 할 수 있다. 실험은 실제 현장의 파이프 서포트와 동일한 지름의 파이프를 사용하였으며 파이프가 수평으로 움직인다는 가정하에 파이프의 수평 변위에 따른 모아레 간섭무늬의 수직 변위를 측정하였다. 실험 결과 파이프의 수평 변위와 간섭무늬의 수직 변위의 선형 관계를 확인하고 관계식을 도출하였다. 추가적으로 카메라를 이용한 방법론을 적용하기 위해 수직부재와 카메라 사이의 거리에 따른 간섭무늬 변위의 관계식을 도출하여 카메라의 위치에 상관없이 방법론을 적용할 수 있게 하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 방법론을 통해 카메라를 이용하여 거리에 상관없이 다수의 수직부재 변위를 동시에 측정하고 구조물의 안전성을 판단하여 붕괴를 감지할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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