4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.
Water resources in Jeju Island are dependent virtually entirely on groundwater. For groundwater resources, drought damage can cause environmental and economic losses because it progresses slowly and occurs for a long time in a large area. Therefore, this study quantitatively evaluated groundwater level fluctuations using principal component and cluster analyses for 42 monitoring wells in Jeju Island, and further identified the types of groundwater fluctuations caused by drought. As a result of principal component analysis for the monthly average groundwater level during 2005-2019 and the daily average groundwater level during the dry season, it was found that the first three principal components account for most of the variance 74.5-93.5% of the total data. In the cluster analysis using these three principal components, most of wells belong to Cluster 1, and seasonal characteristics have a significant impact on groundwater fluctuations. However, wells belonging to Cluster 2 with high factor loadings of components 2 and 3 affected by groundwater pumping, tide levels, and nearby surface water are mainly distributed on the west coast. Based on these results, it is expected that groundwater in the western area will be more vulnerable to saltwater intrusion and groundwater depletion caused by drought.
Antalya is located south part of minor Asia, one of the biggest cities in Türkiye. As a result of population growth and vast migration to Antalya, many parts of the city that were not suitable for construction due to its geological conditions have become urban areas, and most of these urban areas are full of poorly engineered buildings. Poor engineering has been combined with unplanned urbanization, that causes utter vulnerability to disasters in Antalya. When an earthquake-prone city, Antalya faces with an earthquake risk, fear arises in society. To overcome this problem, it has become necessary to investigate the building stock, expressed in hundreds of thousands, in a fast and reliable way and then perform an urban transformation to create the perception of structural safety. However, the excessive building stock, labor, and economic problems made the implementation stage challenging and revealed the necessity of finding alternative solutions in the field. The present study presents a novel approach for assessment and model based on a rapid visual inspection method to transform areas under earthquake risk in Türkiye. The approach aimed to rank the interventions for decision-making mechanisms by making comparisons in the scale hierarchy. In the present study, to investigate the proposed approach, over 26,000 buildings were examined in Antalya, which is the fifth largest city in Türkiye that has a population of over 2.5 Million. In the results of the study, the risk classification was defined in the framework of building, block, street, neighborhood, and district scales.
본 연구에서는 석회석 광산에서 발생한 지반침하지에 대해 라이다 기반 정밀 형상 모델을 활용하여 침하 원인을 분석하였다. 드론 및 지상 기반 라이다 시스템을 활용하여 침하지 지표 및 갱도에 대한 정밀 형상 모델 구축을 수행하고 현장 지질조사 및 암반 분류 결과를 활용하였다, 정밀 형상 모델을 통해 침하지 주변부 크라운필러 두께 및 단층 분포, 침하지 및 침하 적치물 부피 계산, 침하 지표 경사 분석을 수행하였다. 이와 같은 분석을 통해 석회석 광산에서 발생한 지반침하 원인을 규명하였다.
In this study, we investigated the grain size, lithological type, and shape of coarse bed materials in the upper and middle reaches of Gongneungcheon River. For this purpose, 11 sampling points were selected along the river. For 100 samples of the coarse bed materials at each point, three axes (long, intermediate, and short) of samples were measured, and their lithological types were also identified. By measuring grain size, the sphericity and flatness of samples were calculated. Finally, every particle was classified into four shape categories: sphere, disc, blade and rod. We found that the grain size in incised meandering reach is the largest. This is mainly due to the supply of coarse materials from steep valley sides along the meandering channel. According to the lithological analysis, all samples were identified as granite, gneiss and schist, and quartz. The proportion of granite decreased, whereas the proportion of gneiss and schist increased downstream. These patterns indicate that the bedrock distribution within the study area accounts for the downstream lithological variation of coarse bed materials. With regard to the grain shape, sphericity gradually decreased while flatness gradually increased downstream. In the case of the shape classification, unlike the general downstream pattern of grain shape, the proportion of the sphere type decreased and the proportion of the blade type increased downstream. Such a reversal change in the downstream direction turns out to be determined by the lithology (such as foliation, bedding and the pattern of weathering) of coarse bed materials.
KURT 2단계 구간에 대한 암반역학 모델을 설정하기 위하여 대상지역의 암반을 지질특성과 절리발달정도에 따라 총 6개의 암반 단위체로 구분하였다. 연구지역 암반은 대부분 화강암 그룹인 G1, G2, G3 단위체로 이루어져 있으며, 관입암 그룹인 D1, D3 단위체가 소규모로 분포한다. 또한 단층파쇄대로 이루어진 불량한 암반인 F3 단위체가 KURT 2단계 구간의 입구를 가로지르는 형태로 분포한다. 암반의 상태를 파악하기 위하여 시추조사 자료를 바탕으로 RMR, Q-system, RMi 등 3종류의 암반분류법으로 암반을 분류하였고, 선행 연구들에서 제안된 다양한 경험식과 암반분류 결과를 이용하여 암반의 변형계수, 강도, 점착력, 마찰각 등의 지반정수를 계산하였다. 최종적으로 각 암반 단위체에 대한 대표 암반분류 값과 대표 지반정수 값들을 산정하여 연구지역의 암반역학 모델을 설정하였다. 이 연구에서 설정된 암반역학 모델은 KURT 2단계 구간에 대한 설계와 안정성 예측 연구에 중요한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
1978년 10월 7일 규모 5.0의 지진 발생으로 구조물 피해가 발생한 홍성 지역을 대상으로 지진 부지효과 관련 지진 지반운동을 평가하기 위하여 지질 및 지반 조건에 관한 지반 특성을 평가하였다. 현장에서는 16 개소의 부지에 대해 시추조사와 전단파속도 분포를 획득하기 위한 탄성파 시험의 다양한 지반 조사를 수행하였다. 홍성 및 인근에서의 지반 조사와 추가 수집을 통해 확보한 지반 자료를 토대로, 지반 정보 관련 전문가 시스템을 공간 GIS 기법을 적용하여 구축하였다. 소도시 지역의 지진운동 평가 목적의 GIS 기반 지반정보 시스템의 실질적 활용을 위하여, 기반암심도 및 부지 주기와 같은 지반 특성 변수의 공간 지진재해 구역화 지도를 홍성읍 행정 영역 전체에 걸쳐 작성하고 지진 취약도의 공간 분포를 확인하였다. 부지 주기 기반의 부지 분류 체계를 적용하여 내진설계 시 부지 증폭계수를 결정할 수 있는 공간 구역화를 수행하였다. 홍성 지역의 지진재해 구역화 연구로부터 지반 조사 기반의 GIS가 내륙 소도시의 지진 지반운동의 지역적 예측에 매우 유용함을 확인하였다.
사면붕괴에 따른 재해에 효과적으로 대응하기 위해서는 사면의 상태, 특성, 안정성과 사면붕괴시의 피해도에 대한 분석이 필요하다. 이 연구에서는 사면 관리에 필요한 다양한 항목을 포함하고 있는 사면기호시스템(Slope Code System, SCS)을 제안하고 있다. SCS는 사면의 상태, 지질특성, 공학적 안정성, 피해도 등을 평가하여 사면의 특성을 구체적으로 표현할 수 있으며, 평가방법도 비교적 쉽게 할 수 있다. SCS는 5가지의 평가 요소로 구성되어 있는데, '요소-1'은 사면의 구성물질을 나타내며, '요소-2'는 사면의 지질학적 특성을 성인에 따른 암종(rock type)과 지질구조로 나타낸다. '요소-3'은 사면의 공학적 안정성 평가하며, '요소-4'는 보호 보강 상태를 나타낸다. 마지막으로 '요소-5'는 사면붕괴 시 발생될 수 있는 피해의 정도를 나타낸다. SCS의 5가지 평가 요소들은 각각 평가 결과를 나타내는 고유한 분류 기호들을 가지고 있으며, 각 요소별 평가 결과로부터 부여된 5개의 기호들을 조합하여 사면의 종합적인 상태를 나타낸다. SCS는 사면의 상태, 특성, 공학적 안정성, 피해도 등을 종합적으로 평가하므로 사면의 유지관리에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 지정학적인 측면에서 뿐만 아니라 자연지리학적인 측면에서도 중요성을 가지는 독도에 대한 지형학적 고찰이다. 독도에 대한 접근성이 극히 제약되어 있는 관계로 자연지리학에서 독도에 대한 기존의 연구성과는 미미한 실정이다. 본 연구는 3일간의 현지답사와 실내조사의 결과를 토대로 한 것이며, 연구결과는 다음과 같다. 1) 독도의 지질은 8개의 기반암상으로 분류된다. 2) 축적 1:1,000 독도 수치지도를 토대로 GIS기법을 활용하여 독도의 사면경사를 분석한 결과 $26^{\circ}$ 이상의 급사면이 전제의 79.1%를 차지하고 있으며, 특히 단애로 분류될 수 있는 $40^{\circ}$이상의 사면은 65.4%로 나타났다. 3) 독도를 구성하는 주요지형은 화산지형과 해안지형 그리고 기타지형으로 분류할 수 있다. 4) 지형지 관점에서 볼 때, 기존 연구에 비해 보다 향상된 독도 지형분류도를 작성할 수 있었다. 5) 최근의 지질적 자료를 토대로 분석해본 결과, 현재까지도 작은 분화구로 인식되어오고 있는 동도의 한 지형은 침식와지로 판단된다.
강수가 불포화대를 통해 침투하는데 관여되는 요소는 지형, 지질, 토성, 강우강도, 기온, 식생 등의 영향을 복합적으로 받으므로 실제 발생하는 침투현상은 시 공간적으로 큰 차이를 보인다. 토양의 침투능력은 지하수의 함양량 및 지표수의 이동 유출을 파악하는데 중요한 인자이고, 특정 유역 또는 지역에 따른 토성과 지질의 유형 및 토지이용형태에 따라 침투능이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 제주도 중산간 지역인 EL. 50~300 m 임야 및 농경지를 대상으로 강우가 토양을 통해 지하수로 함양되는 중산간 지역에서 토양침투시험을 실시하였으며, 분석결과를 이용하여 Jeong et al. (1995) 및 NAS (2007)가 제시한 4개의 토양군에 따른 투수성을 분석한 결과 NAS (2007) 분류법이 제주도 중산간 지역에서는 신뢰성이 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제주도 중산간 전 지역에 대한 토양별 침투실험을 실시하여 기존의 분류 방법과 비교, 검토함으로서, 향후 제주도의 지표 함양량 평가, 수리특성 평가 시 참고 지침이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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