본 연구에서는 무인기가 운용 중에 고장이 발생하여 추락함으로써 발생할 수 있는 지상 충돌 위험을 정량적으로 계산하기 위한 지상 충돌 위험 모델을 개발하였다. 지상 충돌 위험 모델은 무인기 고장 확률, 무인기가 지상에 추락하여 사람과 충돌할 확률, 무인기가 사람과 충돌했을 때 인명 피해가 발생할 확률을 이용하여 계산된다. 본 연구에서는 무인기 운용의 지상 충돌 위험을 평가하기 위해 수학적으로 각 확률을 유도하였다. 또한 무인기와의 충돌에 노출되는 인구수를 추정하기 위해 인구 밀도 맵, 건폐율 맵, 차량 교통량 데이터베이스를 활용하였다. 최종적으로 대전에서 두 가지 무인기 경로에 대한 운영을 가정하여 각 무인기 경로에 대한 지상 충돌 위험을 평가하였다.
연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
인구 밀집도가 높은 도시 중심지에서 발생하는 지반함몰의 주요 원인은 하수관 및 상수관과 같은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 이와 관련하여 지반함몰의 원인 규명과 지반함몰 위험 예측에 관한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 현재 지반함몰은 지중탐사레이더를 통해 선제적으로 공동을 발견하여 대응하고 있으나, 이는 인력 및 비용의 소비가 크기 때문에 효율적인 장비의 운영을 위해 위험지역을 예측하고 예측된 지역을 우선순위로 탐사해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 ◯◯시의 2개 구를 500m×500m 크기의 그리드로 분할하고, 해당 그리드 내의 지하매설관 속성과 지반함몰 발생 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 적절한 지반함몰 위험등급 예측 모델을 제시하였고, 제시된 모델을 활용하여 대상지역의 지반함몰 위험지도를 제시하고자 하였다.
지진취약도 분석을 통하여 교량의 지진 위험도를 평가하였다. 지진취약도 분석에서는 교각 하부의 소성힌지의 거동을 주요 손상인자로 분석하였으며, 또한 한반도 지진재해지도를 근거로 하여 지진발생확률을 산정한 후 이들을 이용하여 교량의 성능단계에 따른 손상발생확률을 분석하였다. 이 연구에서는 교각에 직접 전달되는 지진이 아닌 암반노두에서의 지진의 최대지반가속도에 대하여 지진취약도를 분석하였으며, 비선형 지진해석을 위해서는 층상지반의 영향으로 증폭된 지진하중을 고려하였다. 제안된 방법으로 예제교량의 지진위험도를 분석하였으며, 면진받침이 설치된 교량에 대한 지진 위험도의 저감 효과를 정량적으로 분석하였고, 지진재해지도에서의 조건이 다른 지역에 시공되는 경우의 지진위험도를 분석함으로써 현 시방서의 타당성을 간접적으로 검토하였다.
최근 경상북도 포항에서 일어난 강도 5.4 규모의 지진 영향으로 인하여 국내에서도 액상화 현상이 처음으로 발견되었다. 이와 같이 액상화 현상이 발생하면 물과 모래의 일부가 지면 위로 분출하여 공간이 생기게 되므로 지반의 침하, 건물 붕괴, 싱크홀 발생 등의 다양한 위험 상황으로 이어지게 된다. 최근 국내에서도 이와 같은 위험 요인인 액상화 가능지역을 사전에 파악하고자 액상화 위험지도 제작의 필요성이 커지고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 액상화 위험지도 제작을 위해 국토교통부 국토지반정보 통합 DB센터에서 구축한 시추정보를 활용하였으며, 시추정보 데이터베이스 추출 기능과 시추정보를 바탕으로 한 기초데이터 모델링과 3차원 분석 기능을 구현하기 위한 모듈을 개발하였다. 본 연구를 통하여 국토지반정보 통합DB의 효과적인 연동기술을 확보하였으며, 지반 저항치, 액상화 위험지도 등 액상화 위험도 분석을 위한 단계별 3차원 정보 생성이 가능해졌다. 향후, 본 연구에서 개발한 기술을 통해 3차원 액상화 정보 구축을 위한 기반 마련과 액상화 대응체계 구축을 위한 종합적인 의사결정 지원기술로 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
환경, 사회적 요인에 의해 재난 발생 빈도와 위험성이 증가하고 있다. 불시에 발생하는 재난에 효과적으로 대응하기 위해서는 재난 지역에 대한 최신의 현장정보를 신속하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 고속으로 생성된 영상지도를 통해 현장정보를 직관적으로 판단 가능하며, 이를 통해 재난에 신속하고 효과적으로 대응할 수 있다. 본 연구에서는 실시간 재난 모니터링을 위해 무인항공기 영상으로부터 지도생성 및 가시화를 수행하는 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 항공부문과 지상부문으로 구성된다. 항공부문에서는 무인항공기 시스템을 이용하여 실시간으로 카메라와 GPS/IMU 센서로부터 센서데이터를 취득하고 통신모듈을 통해 지상서버로 전송한다. 지상부문에서는 전송된 센서 데이터를 처리하여 실시간으로 영상지도를 생성하고 이를 지오포털 상에 가시화한다. 구축된 시스템을 운용하여 생성된 영상 지도의 정확도 검증을 수행하였다. 인접한 영상지도 간의 차이를 계산하였을 때, 1.58 m의 상대정확도를 나타내었다. 개별 영상 지도로부터 측정한 위치에 대한 영상지도의 정확도를 정량적으로 확인한 결과, 0.75 m의 절대정확도로 기존 지도에 정합되는 것을 확인하였다. 영상지도가 가시화되기까지의 단계별 처리시간을 확인하였다. GSD 10 cm로 처리하였을 때, 가시화가 되기까지 1.67초의 시간이 소요되었다. 제안된 시스템을 이용하여 재난 대응을 위한 실시간 모니터링에 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
A method for predicting surface failures which occur during heavy rainfall on mountain slopes is proposed by using the digital land form model that is obtained by reading altitude on a topographical map at 10m grid point space. A depth of a potential failure layer is assumed at each grid point. In the layer, an infiltrated water movement from cell to cell is modeled in the study (cell is a square of the grid). Infiltrated ground water levels which show the three dimensional effects of a topographical factor in an area can be hourly calculated at every cell by the model. The safety factor of every cell is also calculated every hour by the infinite slope stability analysis method with the obtained infiltrated ground water level. Failure potential delineation is defined here as the time when the safety factor becomes less than unity under the assumptions that effective rainfall is 20mm/h and continues 20 hours.
본 연구는 지진의 영향을 등치선의 형태로 표현할 수 있는 Shake을 활용하여 현행 지진재난 정보제공 서비스를 개선하는 방법에 관한 것이다. 미국 지질조사국이 제공하고 있는 ShakeMap 소프트웨어를 사용하여 자동화된 신속 ShakeMap 생성 시스템을 구현하였으며 이를 바탕으로 지진발생 후 사용자의 위치를 기준으로 지진의 위험도를 진도나 지반최대가속도의 형태로 파악할 수 있는 지진재난 정보서비스 개선모델을 제시하였다. 개선된 모델의 구현 가능성과 효과를 검증하기 위하여 경북 포항지역을 대상으로 지진재난 정보서비스앱을 개발하여 시범적으로 운영한 결과 신속 ShakeMap을 활용한 정보제공을 통해 보다 상세한 지진위험도 정보를 제공함으로써 사용자의 안전행동을 보다 효과적으로 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다.
잔교식 안벽구조물의 확률론적 지진위험도 해석을 수행하였다. 부지응답해석을 통해 증폭된 지표 지진이 구조물에 가해질 때 강관파일의 조합응력비와 최대수평변위가 한계상태를 초과하는 확률을 지진취약도 곡선으로 표현하였다. 해당 지역의 지진발생확률은 항만설계기준의 지진재해도를 이용하여 최대지반가속도의 초과확률을 구할 수 있었다. 구조물의 최종적인 지진위험도는 지진취약도와 지진재해도를 이용하여 산정하였으며 수치해석 예제를 통해 그 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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