Indonesia has had seismic codes for earthquake-resistant structures designs since 1970 and has been updated five times to the latest in 2019. In updating the Indonesian seismic codes, seismic hazard maps for design also update, and there are changes to the Peak Ground Acceleration (PGA). Indonesian seismic design uses the concept of building performance levels consisting of Immediate occupancy (IO), Life Safety (LS), and Collapse Prevention (CP). Related to this performance level, cases still found that buildings were damaged more than their performance targets after the earthquake. Based on the above issues, this study aims to analyze the performance of base isolation design on existing target buildings and analyze the seismic fragility for a case study in Indonesia. The target building is a prototype design 8-story medium-rise residential building using the reinforced concrete moment frame structure. Seismic fragility analysis uses Incremental Dynamic Analysis (IDA) with Nonlinear Time History Analysis (NLTHA) and eleven selected ground motions based on soil classification, magnitude, fault distance, and earthquake source mechanism. The comparison result of IDA shows a trend of significant performance improvement, with the same performance level target and risk category, the base isolation structure can be used at 1.46-3.20 times higher PGA than the fixed base structure. Then the fragility analysis results show that the fixed base structure has a safety margin of 30% and a base isolation structure of 62.5% from the PGA design. This result is useful for assessing existing buildings or considering a new building's performance.
하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.
HAZUS-MH는 지진, 홍수 및 허리케인의 세 가지 다중 재해현상에 대한 잠정적 손실을 추정하기 위한 GIS 기반의 컴퓨터 프로그램이다. 지진 재난에 대해서는 HAZUS에 설정한 가상이나 실제 지진 특성에 따라 지진동의 세기가 평가되고 이에 따라 손실을 계산하게 된다. 본 연구에서는 해안 플랜트시설 영역의 향후 지진에 대한 대비의 일환으로 HAZUS를 활용하였다. 대상 시설 영역의 특성 평가를 위해 기존 지반조사 보고서를 토대로 지반특성 자료들을 취합하였다. 또한, 시설구조물들의 재료 및 구조 특성에 따라서도 분류하였다. 연구 영역은 부지 조성 및 시설 분포 상황을 고려하여 17개 블록으로 나누고 지반 조건을 내진설계기준의 부지분류 체계에 따라 구분하였다. 뿐만 아니라, 수치 모델링을 통해 주요 시설물들의 지진취약도 곡선들을 도출하고 HAZUS 데이터베이스에 적용하였다. 이 연구 영역에 대한 HAZUS 활용 추정 결과는 부지 조건 및 구조물 종류에 따라 다양한 지진 피해와 손실 정도를 보였다. 본 사례 연구를 통해 해안시설 영역의 지진 피해 평가를 위한 HAZUS의 적용 가능성을 확인하였다.
실제 국내에서 관측된 가속도를 이용한 스펙트럼 값이 내진설계기준보다 상대적으로 크게 나타나는 경향을 보이며, 특히 고진동수 구간에서 국내 내진설계 기준이 국내 고유의 지반증폭 특성을 제대로 반영하지 못하고 있어 문제점이 많다고 지적되어 왔다. 지반증폭 특성을 분석할 때 여러 가지 방법이 제시되어 왔으며 본 연구는 현장에서 자주 적용되고 있는 지반진동의 수평/수직 스펙트럼 비율을 이용하는 방법을 적용하였다. 이 방법은 S파 및 레일리파를 이용하는 것으로부터 출발하였으나, 최근 Coda파 및 배경잡음 등에 확대 적용되어 지반의 동적인 증폭특성 연구에 많이 이용되고 있다. 제한된 연구 기간 동안 4개 변전소시설 관측소 각각 2개 지점(노두 및 시추공)에서 운영되었고 본 연구는 4개 관측소의 노두에서 동시에 관측된 3개 중규모 지진의 가속도 지반진동(S파, Coda파 및 배경잡음)을 이용하여 지반증폭을 분석하였다. 분석결과는 4개 관측소 각각에 대해 기존 연구결과인 시추공 지반증폭 특성과 상호 비교하였다. 또한 각각 관측소 및 지점에서 지반의 우월진동수를 이용하여 각각 지반에 대한 등급분류도 시도하였다. 각각의 지진관측소마다 저진동수 및 고진동수 특성, 관측소 고유의 우월진동수가 서로 상이하여 관측소 고유의 증폭특성을 보여주었다. 대다수 관측소는 S파, Coda파 및 배경잡음 에너지를 분석한 결과와 많은 부분이 유사함을 보여 주었다. 물론 본 연구로부터 도출된 결과를 다른 방법에 적용하여 얻어진 결과와 비교한다면 지반의 동적 특성 및 지반분류 연구에 많은 정보를 제시할 수 있다고 판단된다.
하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.
현재 모바일콘텐츠 분류체계는 분류원칙에 위배되는 구조적 문제와 컨버전스에 기인한 서비스의 다양화를 수용하는데 한계를 드러낸다. 본 연구는 이러한 한계점의 극복방안으로 알리스(Al Ries)의 이론을 발전시킨 대칭형과 비대칭형의 분류기준을 적용한 새로운 모바일콘텐츠 분류체계를 제시 한다. 여기서 대칭형은 융합 과정에서 변이(變異)되어 새로운 형태의 모바일 콘텐츠가 생성되는 것을 의미하는 반면, 비대칭형은 독립적인 속성들이 유지된 채 융합된 조합(組合)을 의미한다. 제시된 분류체계를 적용하여 현(現) 모바일 콘텐츠를 분석하면 모바일 콘텐츠 개발 및 서비스가 대칭형을 지향하고 있다는 사실과 기술의 발전과 함께 과거의 비대칭형 모바일 콘텐츠 역시 대칭형으로 재개발 되고 있다는 콘텐츠 산업의 경향이 도출된다. 현재 모바일 콘텐츠는 대칭적 성향과 비대칭적 성향이 공존한다는 측면에서 모바일콘텐츠 분류에 있어 대칭형과 비대칭형의 개념적 분류는 당분간 요구된다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 도출된 모바일 분류체계는 모바일콘텐츠 관련 연구자에게 컨버전스 경향은 물론 속성을 비교 분석할 수 있는 근거를 제공하는 동시에 모바일콘텐츠 관련 개발전략과 포지셔닝(Positioning) 전략을 세울 수 있는 일정정도 방향성 및 토대를 제시한다고 볼 수 있다.
최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.
본 연구에서는 고심도 금속광산갱도에 대한 안정성 해석을 수행하였다. 이를 위해 수압파쇄법으로 암반의 초기지압을 측정하였고, 현장에서 채취한 암석코어로 수많은 실내물성시험을 실시하여 무결암의 물성 값을 산출하였으며, 현장조사를 통해 GSI, RMR 분류법으로 암반을 분류하였다. 암반분류 결과에 대한 시나리오 분석과 확률론적 평가를 통해 광산 갱도를 최상조건, 평균조건, 최하조건으로 구분하였으며, 각 조건별 탄소성해석을 통해 갱도의 안정성을 평가하였다. 또한, 갱도의 형상과 발파손상대의 영향을 고려한 해석을 통해 갱도의 적절한 규격과 지보패턴을 조사하였는데, 본 광산 갱도의 안정성 제고를 위해서는 갱도의 천반 곡률반경을 감소시키거나 천정부 보강이 필요한 것으로 나타났다.
GIS와 두시기의 Landsat TM영상을 이용하여 금호강 상류의 수질 오염인자에 대한 소유역별 공간분포의 변화를 탐지하고 수질측정지점에서 관측한 자료와 비교 분석하였다. 이를 위하여 수질오염원과 관련 있는 유역의 인자들을 ARC/INFO를 이용하여 데이터베이스를 구축하고, 1985년과 1997년의 위성영상을 이용하여 감독분류의 최우법으로 토지피복 분류도를 작성하였다. 아울러 두 시기의 토지이용변화 탐지 및 공간분석을 수행하여 소유역 분지별로 변화면적을 추출하였으며, 추출된 수질오염원의 변화량을 단계구분도로 작성하여 가중치를 부여하고 중첩분석을 실시하였다. 분석결과, 수질오염인자들 중에서 인구, 가축, 그리고 과수원 밭의 분포변화가 금호강 수질오염의 주요 요인임이 규명되었다. 금호강 상류에 있어서의 소유역별 오염원의 분포는 도시지역을 포함하고있는 대창천, 오목천 유역분지가 가장 높게 나타나고 있음이 본 연구에서 밝혀졌다.
Accurate knowledge of land use/land cover (LULC) features and their relative changes over upon the time are essential for sustainable urban management. Urban sprawl growth has been always also a worldwide concern that needs to carefully monitor particularly in a developing country where unplanned building constriction has been expanding at a high rate. Recently, remotely sensed imageries with a very high spatial/spectral resolution and state of the art machine learning approaches sent the urban classification and growth monitoring to a higher level. In this research, we classified the Quickbird satellite imagery by object-based image analysis of Dempster-Shafer (OBIA-DS) for the years of 2002 and 2015 at Karbala-Iraq. The real LULC changes including, residential sprawl expansion, amongst these years, were identified via change detection procedure. In accordance with extracted features of LULC and detected trend of urban pattern, the future LULC dynamic was simulated by using land transformation model (LTM) in geospatial information system (GIS) platform. Both classification and prediction stages were successfully validated using ground control points (GCPs) through accuracy assessment metric of Kappa coefficient that indicated 0.87 and 0.91 for 2002 and 2015 classification as well as 0.79 for prediction part. Detail results revealed a substantial growth in building over fifteen years that mostly replaced by agriculture and orchard field. The prediction scenario of LULC sprawl development for 2030 revealed a substantial decline in green and agriculture land as well as an extensive increment in build-up area especially at the countryside of the city without following the residential pattern standard. The proposed method helps urban decision-makers to identify the detail temporal-spatial growth pattern of highly populated cities like Karbala. Additionally, the results of this study can be considered as a probable future map in order to design enough future social services and amenities for the local inhabitants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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