제초제 mefenacet의 토양 중 분해 특성을 알아 보고자 2 종의 토양을 비살균 토양을 대조로 하여 몇가지 조건으로 전처리한 다음 120일 동안 항온배양하면서 그 잔류량을 분석한 결과 약제처리 후 70일 경과시 대조토양은 $55\sim63%$가 분해 소실되었으나 살균토양에서는 $32\sim33%$, 담수토양에서는 $33\sim35%$가 소설 되어 mefenacet의 분해에 토양 미생물의 활성이 크게 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 또한 mefenacet의 토양 중 분해에 미치는 수분함량의 영향을 조사한 결과 90 일간 배양 시 그 반감기는 포장 용수량의 20%와 50%에 해당하는 7.8%, 19.5%의 수분이 첨가된 토양에서는 각각 83과 82일 이었으며 80%인 31.2%의 수분이 첨가된 토양의 반감기가 61일로 단축되어 토양 수분 함량이 높을수록 mefenacet의 토양 중 분해 소실이 빠르게 일어남을 알 수 있었다. 결과적으로 mefenacet의 토양 중 분해 소실에는 토양 성분 중 유기물 함량과 토양 수분 함량이 중요한 인자로 작용하며 토양 미생물이 토양 성분과 더불어 mefenacet의 분해에 중요한 역할을 하고 있음을 시사하고 있다.
도시화에 의한 인구집중과 불투수율 증가, 강우강도 증가는 도시침수피해의 주원인이다. 도시침수피해를 줄이기 위해 도시 내 지형/지물의 영향을 고려하고 상세 침수지역을 모의할 수 있는 침수해석모델이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 천수방정식을 이용한 격자기반 침수해석모델(GIAM)을 개발하였다. 대상지역은 논현, 역삼, 서초3~5의 5개 배수분구를 포함하는 강남지역 $7.4km^2$이며 맨홀 월류량은 EPA SWMM5를 이용하여 산정하고 6 m 격자크기에 대해 침수모의가 가능하도록 모델을 구축하였다. 모델 적용성 평가를 위해 분석기간은 2010년 9월 21일과 2011년 7월 27일 호우사례를 선정하였다. 모델 정확도를 평가하기 위해 침수피해가구 현황을 이용하여 POD를 분석한 결과 각각 0.61과 0.57의 정확도를 보였다. 개발된 모형은 강우시나리오에 따른 침수취약지역 추정과 실시간 침수예측을 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 해안 도시 하천의 범람으로 인한 홍수 재해 발생시 예상될 수 있는 피해에 대해 적절한 홍수예경보 및 피난대책을 수립하고자 대표적인 해안 도시 하천의 특성을 가지는 부산시 온천천 유역을 대상으로 수치지도에서 각종 지형자료를 추출하였고 수문 GIS 자료를 구축하였다. 강우 분석은 강우의 공간적 특성을 대상유역인 온천천에 티센망을 이용하여 고려하였으며 강우의 시간적 분포는 Huff의 2분위, 6차 회귀다항식을 이용하여 분석하였다. 홍수예경보 발령 기준을 설정하기 위하여 선정 지점 세 곳을 선택하여 위험수심을 선정하였다. 그리고, 하천 수리 분석을 위한 한계유출량 산정을 위해 HEC-RAS 모형을 이용 조위의 영향을 고려하여 홍수위 및 한계유출량을 산정하였고 도시 돌발 홍수 기준우량 산정을 위해 PCSWMM 2002를 이용하여 수문 분석을 실시하였다. 그 결과 온천천 유역의 홍수예경보 시스템과 이에 따른 홍수예경보 발령흐름도, 운영체계가 결정되었고 홍수예경보 발령 기준이 설정되었다. 본 연구를 통해 SWMM, HEC-RAS, ArcView GIS 모형을 연계하여 대상유역과 하도에 적용 통합적인 모의 기법을 제시하였으며 해안 도시 하천에서의 홍수 재해 발생시 이에 대한 대비책을 마련하게되었다. 앞으로 더욱 심도있게 연구하여 주요 해안 도시 하천에 대한 홍수예경보 시스템 구축이 절실히 요구된다.
샌드심(Sand seam)은 점성토 지층속에 모래층이 층상으로 존재하는 것으로 점토가 침강 퇴적하는 과정중에 하천의 범람이나 사면활동 등에 의하여 모래 성분이 유입되어 생성된 것으로 알려져 있다. 연약지반내에 샌드심이 존재할 경우 일방향 배수에서 양방향 배수가 되기 때문에 압밀시간이 단축이 가능하다 판단되어지나, 샌드심에 대해 연구가 국내외적으로 미진하여 연약지반개량 설계 시 이를 설계에 제대로 반영 못하는 실정이다. 본 연구는 샌드심에 대한 기초연구로 얇은 모래층(샌드심)이 존재하는 점토 시료에 대해 표준압밀시험과 Rowe cell을 이용한 일정변형률시험을 수행하였다. 시험을 위해 냉동법을 이용한 특별히 고안된 샌드심 제작방법을 제시하였다. 시험 결과 샌드심이 점토지반에 존재 시 압밀계수에 영향을 줌을 알 수 있었다. 샌드심의 높이가 시료높이의 0.05배 이상이면 샌드심이 충분한 배수층 역할을 하여 간극수의 배수방향이 수평방향뿐만 아니라 수직배수가 함께 진행되어 압밀이 빠르게 진행되는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 이상홍수 및 국지성 호우에 의해 발생되는 제내지에서의 비상상황에 대비하여 내수 및 외수 영향을 고려한 침수해석을 실시함으로써 피해 예상지역 내 주민의 생명과 재산을 보호하고 제내지에서의 침수범위, 침수위, 침수시간 등을 예측하여 홍수피해를 저감시키기 위한 방안을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 김천시 신음동 일대를 대상유역으로 HEC-HMS 모형과 FLDWAV 모형을 적용한 외수범람 해석 및 SWMM 모형을 적용한 내수침수 해석에 기초하여 2차원 침수해석을 수행하였으며, 100년 및 200년 빈도 확률강우량에 대한 예상 침수심 및 침수면적을 제시하였다. 본 연구의 결과에 기초한 내수 및 외수영향을 고려한 제내지에서의 침수해석으로 예상 침수심 및 침수면적이 제시된다면 홍수방어를 위한 구조적 대책 수립의 중요한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 침수해석 결과에 기초한 홍수위험지도가 구축된다면 고위험지역의 인명을 우선적으로 대피시키고, 차량 및 도로를 통제하는 등의 비상대처계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.
본 연구는 팽창구조체를 이용한 급속차폐 자동화 시스템 검증에 중점을 두었다. 팽창구조체는 해저터널의 침수사고 발생시 막대한 인적 및 물적 피해가 발생하는데 이를 대비한 자동 급속차폐시스템이다. 특히 해저터널의 시공 및 운영에 있어 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 문제에 대하여 고안된 팽창구조체를 이용한 급속차폐 자동화 시스템을 실험적으로 검증하였다. 이러한 검증을 하기 위해 모형터널을 40:1 축소율을 적용한 실내모형을 제작하여 0.1 bar, 0.15 bar의 공기압을 주입하여 10 sec, 20 sec로 팽창속도에 따라 나누어 4 case로 실험을 진행하여 누수량, 수압 등을 분석하였다. 연구 결과에 의하면 팽창구조체의 팽창 시 0.1 bar 보다 0.15 bar일 때 차폐효율이 좋았으며 팽창구조체의 공기압 주입 시간에 따른 차폐효율 및 유입수 제어효율의 차이도 나타났다. 본 연구 진행 결과 팽창구조체가 완벽하게 팽창한다는 가정조건에서는 팽창구조체의 내부공기압이 높고 팽창속도가 빠를수록 더욱 효과적으로 나타났다. 본 연구 결과로 향후 추가적인 팽창구조체의 보관방법, 형상과 팽창유도체 및 차폐시 팽창구조체의 이동억제와 유입수 제어에 도움이 되는 쐐기형 구조물에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
고대 창고시설은 사용면에 따라 지하식, 지상식, 고상식으로 크게 나누어진다. 이 중 본고에서 다루고자 하는 형식은 평면장방형의 지하식 창고시설로써 백제 도성지역인 풍납토성, 공산성, 관북리유적 등에서 확인된다. 풍납토성에서는 경당지구 196호 유구에서 젓갈류를 저장한 시유도기가 다량 출토되었고, 관북리유적에서는 목곽고에서 다량의 과일 씨앗류 등이 출토되었다. 이는 전란이나 수해 등을 대비한 대민지원이나 관리의 녹봉 등을 위한 창고라기보다 왕실 등 최상위계층에 공급하기 위한 저장시설로 판단된다. 본 논문에서는 전자의 개념을 국영창고로, 후자를 왕실창고로 세분하였다. 국영창고는 국가가 운영하는 모든 창고를 말하는데 광의의 개념으로 보면 왕실창고도 이에 포함된다. 하지만 4세기 전반 이후 국영 창고에서 왕실 창고 등 창고체제 변화 및 분화가 나타나는 것으로 보이기 때문에 이에 대한 이해를 돕고자 세분하였다. 창고의 분화가 나타나는 이유는 지역 정치체들의 통합과 국가 권력 집중화가 이루어지면서 일반 읍락으로부터 조세수취를 통해 지배자집단의 권위를 나타내는 것과 연관될 것으로 보인다. 또한 창고의 분화가 나타나기 시작한 시점에는 취락과 별도의 독립적인 수혈군들이 도성 근교지역에서 확인된다. 이 수혈군은 소유의 주체가 지역 최고의 정치체 혹은 국가일 가능성이 높기 때문에 당시 삼국간 잦은 전쟁에 대비하기 위한 곡식 등의 물자 비축용일 가능성을 제기해보고자 한다. 한편 국영 창고는 성문과 연결된 도로 주변에 위치하는데 창고의 기능 및 위치에 따라 중심권역과 주변권역으로 나누어 볼 수 있다. 중심권역은 추정 왕궁지를 중심으로 하는 왕실창고가 위치하며 주변권역은 상평창과 같은 대민지원 등의 국영창고가 위치했을 것으로 보인다. 그리고 이와 관련된 관청 등의 관리기관이 함께 자리했을 것으로 추정된다.
최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m3/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.
전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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