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.
지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.
This paper presents the effect of varying boundary conditions such as ground subsidence, internal pressure and temperature variation for buried pipelines on failure prediction by using a failure probability model. The first order Taylor series expansion of the limit state function incorporating with von-Mises failure criteria is used in order to estimate the probability of failure mainly associated with three cases of ground subsidence. Using stresses on the buried pipelines, we estimate the probability of pipelines with von-Mises failure criterion. The effects of varying random variables such as pipe diameter, internal pressure, temperature, settlement width, load for unit length of pipelines, material yield stress and pipe thickness on the failure probability of the buried pipelines are systematically studied by using a failure probability model for the pipeline crossing ground subsidence regions which have different soil properties.
This paper presents the effect of varying boundary conditions such as ground subsidence on failure prediction of buried pipelines. The first order Taylor series expansion of the limit state function is used in order to estimate the probability of failure associated with three cases of ground subsidence. We estimate the distribution of stresses imposed on the buried pipelines by varying boundary conditions and calculate the probability of pipelines with von-Mises failure criterion. The effects of random variables such as pipe diameter, internal pressure, temperature, settlement width, load for unit length of pipelines, material yield stress and thickness of pipeline on the failure probability of the buried pipelines are also systematically studied by using a failure probability model for the pipeline crossing a ground subsidence region.
본 연구에서는 확률기법인 빈도비 모델 (frequency ratio model) 및 지리정보시스템 (Geographic Information System: GIS)의 공간분석기법을 이용하여 강원도 삼척지역 폐탄광 주변의 지반침하 발생 취약지역을 예측하였다. 지반침하에 영향을 주는 요인들을 추출하기 위해 지형도, 지질도, 갱내도, 토지특성도, 시추공 자료, 기 관측된 침하지 자료 등으로부터 공간자료를 구축하였다. GIS 공간분석과 확률기법을 이용하여 지반침하의 주 요인이 되는 8개의 인자를 추출하였고 관측된 침하지역과 8개 인자와의 연관성을 알아보기 위하여 각각의 결정계수($R^2$)를 계산하였다. 빈도비 모델을 적용하여 각인자의 등급별 가중치를 결정한 후, 이를 중첩 분석하여 지반침하 위험 예측도를 작성하였다. 지반침하 위험 예측도를 기존 침하지 위치와 비교 검증한 결과 96.05%의 높은 예측정확도를 나타냈다. 이를 통해 폐탄광 지역에서 GIS와 빈도비 모델을 이용하여 지반침하 위험지역을 정량적으로 예측하는 것이 가능하다고 판단된다.
최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
침하로 인한 지표 손상대는 지하 채굴로 인해 발생되는 결과로서, 오랜 기간 동안 서서히 또는 급작스럽게 발생할 수 있다. 이러한 지표 손상대는 싱크홀 혹은 트러프형 침하에서 대규모 슬라딩에 이르기까지 다양한 형태로 관찰된다. 침하 발행 위험에 대한 평가는 광산 침하의 영향을 받는 지역에 있어서는 매우 중요하다. 이러한 위험도 평가나 침하 예측을 위해 경험적 모델, 프로파일함수, 영향 함수 그리고 수치해석과 같은 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 본 연구에서는 다양한 인자들 중 지배적으로 침하 현상을 유발할 수 있는 채굴적과 관련한 정보, 즉 채굴적의 위치 및 규모의 정보를 확산이론과 연계한 비교적 간단한 침하 위험도 평가 기법을 제안하였다. 확산 모델은 지반 침하 기구를 설명할 수 있는 입자 모델과 상사관계를 가진다. 확산 모델을 폐금속광 및 폐석탄광 지역의 침하 위험도 작성에 적용하였다. 침하 위험도 평가를 위한 확산 모델은 매우 간단하지만 효율적인 방법임을 확인할 수 있었다.
지표면 침하량, 침하 기울기 그리고 터널주변의 지반변위에 대한 관리와 예측은 도심지 터널 시공에 있어서 주요한 인자가 된다. 본 논문은 도심지 NATM터널의 변형거동에 대한 세밀한 분석을 위하여 사례분석과 수치해석적인 방법을 통하여 굴착에 따른 지반 평가와 거동 예측을 수행하였다. 수치해석적인 방법은 FLAC-2D 변형률 연화모델과 탄소성모델을 이용하였다. 현장계측은 지표면 침하와 지중변위를 수행하였으며, 계측결과는 시공중 설계물성치의 재설정에 이용되어졌다.
시민의 안전을 위협하는 지반재해 중 하나인 지반함몰이 최근 도심지에서 빈번하게 보고되고 있다. 다양한 지반함몰 발생 메커니즘 중, 하수관 손상부를 통한 토사 유실이 서울시에서 발생하는 지반함몰의 주요원인으로 나타났다. 본 연구에서는 서울시 하수관 정보와 지반함몰이 발생한 위치 정보를 기반으로 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트 알고리즘을 이용하여 하수관 정보로부터 손상 하수관으로 유발되는 지반함몰의 발생 여부를 예측하는 모델을 학습하였다. 모델 성능 평가 결과, 본 연구에서 도출한 모델이 지반함몰을 상당히 훌륭하게 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 입력변수로 사용한 하수관 정보 중 하수관 길이, 해발고도, 경사, 매립 심도, 하수관 순서로 지반함몰 발생 위험에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 지반함몰 위험도 지도 작성, 지하공동 탐사 계획 수립 및 하수관 정비 사업 계획 수립의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도심지 지하 터널은 주변 구조물의 존재 하에서 미고결성 저토피고 지반에 건설되는 경우가 많기 때문에 일반 산악 터널이나 대심도 암반층에 건설되는 지하공동과는 달리 터널 주변의 지반 변위, 지표면 침하와 기울기가 터널 설계의 주요인자가 된다. 본 논문은 도심지 NATM 터널의 변형거동에 대한 합리적 해석 방법의 확립을 위한 연구로서 변형률 연화 모델을 이용한 수치해석적인 방법을 통하여 굴착에 따른 지반 평가와 거동 예측을 수행하였다. 적용되어진 변형률 연화모델은 지반이 항복후 전단변형률의 증가에 따른 전단강성와 강도정수의 저하를 고려한 것이다. 현장 계측 결과는 시공중 설계물성치의 재설정에 이용되어졌다. 연화모델의 결과와 현장 계측값과의 비교에서 적용되어진 모델이 지표 침하, 기울기, 지중 침하 및 지중 수평변위의 변형 양상을 어느 정도 재현될 수 있음을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안된 모델을 토대로 시공조건이 엄밀한 도심지 터널의 변형거동에 정량적인 평가 및 예측이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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