• Geomechanics and Engineering
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• 제15권3호
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• pp.851-859
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• 2018

There are two primary causes of the ground movement due to tunnelling in urban areas; firstly the lost ground and secondly the groundwater depression during construction. The groundwater depression was usually not considered as a cause of settlement in previous research works. The main purpose of this study is to analyze the combined effect of these two phenomena on the transverse settlement trough. Centrifuge model tests and numerical analysis were primarily selected as the methodology. The characteristics of settlement trough were analyzed by performing centrifuge model tests where acceleration reached up to 80g condition. Two different types of tunnel models of 180 mm diameter were prepared in order to match the prototype of a large tunnel of 14.4 m diameter. A volume loss model was made to simulate the excavation procedure at different volume loss and a drainage tunnel model was made to simulate the reduction in pore pressure distribution. Numerical analysis was performed using FLAC 2D program in order to analyze the effects of various groundwater depression values on the settlement trough. Unconfined fluid flow condition was selected to develop the phreatic surface and groundwater level on the surface. The settlement troughs obtained in the results were investigated according to the combined effect of excavation and groundwater depression. Subsequently, a new curve is suggested to consider elastic settlement in the modified Gaussian curve. The results show that the effects of groundwater depression are considerable as the settlement trough gets deeper and wider compared to the trough obtained only due to excavation. The relationships of maximum settlement and infection point with the reduced pore pressure at tunnel centerline are also suggested.

• 터널과지하공간
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• 제11권1호
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• pp.42-58
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• 2001

지하 공간시설로부터 나오는 오염물질의 유출량이나 유출경로를 예측하려는 일은 인간이 건설한 각종 시설로부터 환경을 보호하려는 노력의 일환이다. 특히 방사성폐기물의 핵종이 심부처분장으로부터 생태계로 도달하기까지의 이동경로 및 소요시간을 예측하는 것은 처분장의 안전성을 평가하는데 기본적인 요소가 된다. 오염물질은 암반 불연속면 내의 지하수를 통하여 이동하게 되므로 지하 암반에서의 불연속면을 통한 지하수의 흐름을 파악하는 것은 처분장의 부지선정이나 안전성을 평가하는데 중요한 요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 유류비축기지가 건설될 부지를 연구대상으로 선정하고 풍부한 현장 조사자료를 근거로 기하학적 및 수리학적으로 일치하는 3차원 균열망 모델을 구축하고 이를 근거로 계산된 이방성 수리전도도를 복잡한 산악지형을 반영한 3타원 다공성 연속체모델에 입력하여 지하수의 유동경로 및 유동시간을 계산하였다. 본 연구를 통한 여러 가지 결과로부터 여기서 제시한 지하시설물로부터 유출된 지하수의 유동경로 및 생태계 도달 소요시간을 예측하는 방법이 보다 합리적이면서 타당하다는 결론을 내릴 수 있었으며, 방사성폐기물 처분장의 안전성을 평가하는데 본 연구에서 제시한 방법과 절차를 적용할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2021

Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권6호
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• pp.751-758
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• 2019

본 연구는 오염부지의 위해성 평가를 위해 수치모의 기반 오염물질의 노출이동경로 평가에 활용가능한 개념모델을 제시하였다. 이를 위하여 1차원으로 유한차분 기법을 적용하여 지하수 내 오염물질 이송확산을 모의하였다. 불포화대 경로에서의 수리지질학적 및 오염물질 매개변수가 가질 수 있는 범위를 설정하여 범용 시나리오 및 오염물질별 시나리오를 구성하여 모의에 적용하였다. 모델에서는 흡착 및 생분해를 갖는 유한차분 1 차원 이송확산이 고려되었고, 또한 초기 농도가 시간이 지남에 따라 고갈되는 것을 가정하였다. 일반 시나리오의 결과는 지하수 침투율이 감소함에 따라, 오염원에서 지하수면까지의 경로가 길어질수록 지하수면으로 유입되는 지점의 농도 범위는 낮아졌다. 특히, 높은 생분해 속도와 오염원의 빠른 고갈의 경우, 범용 시나리오가 좁은 범위의 지하수 유입농도 예측치를 보여주었다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.422-425
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• 2003

This study was carried out to apprehend the variation of quality of mine drainage in the abandoned Samtan coal mine. After closure of coal mine, although still pumping, water level in underground was raised to loom and the concentration of some elements such as Fe and Mn was elevated. At present, the worst pollution source in this area is too the acidic leachate drained from uncovered mine waste impoundment. The flow rate of mine drainage from the adit is ave. about 20,000t/d. If water were flooded and deteriorated due to stopping pumping, the impact of the mine drainage on the stream around the abandoned mine would be more severe. Therefore, It is considered that the prediction of water quality of mine drainage from the adit after stopping pumping will be very important with a view to establishing countermeasures.

• 대한공간정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.17-28
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• 2004

본 연구에서는 기존 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자 등을 추가한 수정 DRASTIC 모델을 설정하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 2가지 인자를 추가로 설정한 이유는 우리나라의 수리 지질학적 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려할 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 및 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 상관계수를 분석함으로서 신뢰도를 판단하였다. 최종 결과물인 지하수오염가능예측도는 '수정 DRASTIC 취약성'과 오염원의 발생 부하량 값을 논리적으로 비교함으로서 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1239-1248
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• 2021

본 논문은 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 수행하기 위해 FDNN(: Flood drought index neural network) 알고리즘을 제시한다. 데이터에 의존한 예측이 아닌 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 딥러닝에 적용하기 위해, 알고리즘을 수리, 수문학을 기반으로 구성하였다. 강수량의 입력으로 하천의 유량을 예측하는 모델을 구성하여 K-교차검증을 통해 모델의 성능을 측정한다. 제시한 알고리즘의 성능을 증명하기 위해 시계열 예측에서 가장 많이 사용되는 LSTM(: Long short term memory) 알고리즘의 예측 성능과 비교하여 제시한 알고리즘의 우수성을 나타낸다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.9-18
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• 2021

본 연구에서는 국내 연약점토지반을 대상으로 현장에서 불교란 상태로 채취된 흙을 이용해 실내 물리실험 및 역학시험을 실시하여 OCR을 산정하였으며, 실험 결과를 이용해 기존의 경험식과 심도별로 OCR을 예측하였다. 액성지수와 NAVFAC의 경험식을 실제 측정값과 비교·검토한 결과 액성지수를 이용한 방법이 지반의 개략적인 OCR을 추정하기에 적절한 것으로 나타났으나 지하수위 상부 지반의 경우에는 건조로 인한 영향을 고려하지 못한 것으로 나타났다. 따라서 지하수위 상부지반을 포함한 각 지역별 심도-OCR간의 상관관계식을 제안하였으며, 제안된 식을 인접지역의 OCR 예측에 적용한 결과 점토(CL, CH)로 구성된 지역에서의 예측값은 실측값과 상당부분 일치하는 경향을 보였다. 그러나 실트(ML)로 구성된 지역에서는 예측값이 실제값과 불일치한 결과를 보여 흙의 공학적 특성보다는 퇴적 및 구성 특성이 OCR예측에 중요한 영향인자임을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.1021-1029
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• 2018

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예 경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.

• 공학논문집
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• 제5권1호
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• pp.89-107
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• 2004

본 연구는 DRASTIC 모델에 구소선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 각각의 상관계수를 분석함으로써 신뢰도 여부를 판단하였다. 최종 결과물인 종합오염현황도는 수정 DRASTIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.