In this paper, we introduce the application of several currently-representative methods for mineral resources potential assessment on Geographic information system(hereinafter referred to as GIS), and combined with mineral resources potential assessment performed in China and with lead-zinc deposits taken as an example, summarized and divided minerals prediction and assessment models; on this basis, this paper presented the process of metallogenic prognosis based on MRAS platform, and made a simple analysis on existing problems.
지하수자원의 효율적인 관리를 위해 강우에 대한 지하수위 변화를 예측하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구에서는 자료기반 학습 알고리즘인 인공신경망과 지지벡터기계를 이용하여 시계열 예측 모델을 만들고 이를 국가지하수관측망 중 가산, 신광, 청성 관측소 지하수위 변화 예측에 적용하였다. 모델의 입력 성분 구성 방법에 따라 네 가지 모형을 설정하고 각 관측소 및 모델 별 예측 결과를 비교 평가하였다. 강우 입력 모형의 경우 지하수위 감쇠 및 기저 변화 예측을 위해 큰 규모의 입력 성분 구성이 필요하지만 강우 및 지하수위 입력 모형은 보다 작은 규모의 입력 성분으로 효과적으로 지하수위 변화를 예측하는 것으로 나타났다. 강우 및 지하수위 입력 모형의 활용성 증대를 위해 고안된 반복 예측 모형의 경우 관측값과 예측값 사이에 0.75~0.95의 상관계수를 보여 적용 가능성이 큰 것으로 판단된다. 전체적으로 강우-지하수위 교차상관계수가 낮은 신광 관측소의 예측 오차가 크게 나타났고 ANN 모델에 비해 SVM의 예측력이 다소 높은 것으로 조사되었다. 또한 반복 예측 모형의 모델 파라미터 선정 과정에서 보정 단계 오차에 대한 예측 단계 오차의 비의 분포를 조사한 결과 SVM의 경우가 더 작게 나타나 SVM이 본 연구 자료에 대해 보다 안정적이고 효율적인 모델임을 평가하였다.
This study proposes a methodology for assessing seismic liquefaction hazard by implementing high-resolution three-dimensional (3D) ground models with high-density/high-precision site investigation data acquired in an area of interest, which would be linked to geotechnical numerical analysis tools. It is possible to estimate the vulnerability of earthquake-induced geotechnical phenomena (ground motion amplification, liquefaction, landslide, etc.) and their triggering complex disasters across an area for urban development with several stages of high-density datasets. In this study, the spatial-ground models for city development were built with a 3D high-precision grid of 5 m × 5 m × 1 m by applying geostatistic methods. Finally, after comparing each prediction error, the geotechnical model from the Gaussian sequential simulation is selected to assess earthquake-induced geotechnical hazards. In particular, with seven independent input earthquake motions, liquefaction analysis with finite element analyses and hazard mappings with LPI and LSN are performed reliably based on the spatial geotechnical models in the study area. Furthermore, various phenomena and parameters, including settlement in the city planning area, are assessed in terms of geotechnical vulnerability also based on the high-resolution spatial-ground modeling. This case study on the high-precision 3D ground model-based zonations in the area of interest verifies the usefulness in assessing spatially earthquake-induced hazards and geotechnical vulnerability and their decision-making support.
노천광산에서 사면설계는 안정성과 경제성 측면에서 동시에 접근하여 결정해야 한다. 따라서 일반 사면과 달리 대부분 보강 없이 굴착해야 하기 때문에 사면의 경사가 가장 중요한 설계 변수이다. 본 연구에서는 인도네시아 파시르(Pasir)에 위치한 노천채광방식의 대규모 석탄광산 사면에 대하여 GPS에 의한 변위계측 및 해석을 수행하였다. 파괴시기를 예측하기 위해 계측자료에 대한 역변위속도 분석결과가 현장사면의 사례와 잘 일치하였으며, 이와 같이 불안정한 사면의 파괴시기를 대략적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 퍼지이론과 계층분석절차 기법을 접목하여 대규모 석탄 노천광산의 상대적 사면붕괴 위험도를 평가할 수 있는 GIS 분석모델을 제시하였다. 분석모델은 7개의 영향인자들(사면의 각도, 사면 높이, 지표수 영향, 굴착계획, 인장균열, 단층, 배후 저수지)을 동시에 고려하여 채굴적 연약사면의 상대적 붕괴 위험도를 평가할 수 있었다. 따라서 변위계측에 의한 사면파괴시점 예측과 사면붕괴 위험도 평가기법을 동시에 수행한다면 예측시기 및 파괴지점에 대한 정밀도를 향상시킬 수 있을 것이다.
고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.
데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.
논산 북부지역의 천부 및 암반 지하수는 질산성 질소 농도가 최고 49 mg/L이고, 22%의 시료가 먹는물 수질기준을 초과해 질산성 질소 오염이 심각함을 보여 주었다. 토지 이용 별로 통계적으로 의미있는 농도 차이를 보여 토지 이용이 이 지역 질산성 질소 오염에 대한 주요 지배 요인임을 지시하였다. 이 지역의 질산성 질소 오염을 예측하기 위해 토양 특성, 지형 구배, 토지 이용 등의 지표 수리지질 인자, 관정의 심도와 고도 등의 관정 제원 인자와 현장수질(T, pH, DO, EC)을 변수로 하며, 천부 지하수와 암반 지하수의 두 그룹으로 나누어 다중 회귀 분석을 실시하였다. 수리지질 인자는 관정을 중심으로 하는 원형 버퍼내에서 차지하는 면적 비율을 구하여 변수로 결정하였다. 회귀 분석은 가능한 모든 변수 조합에 대해 실시하였으며 모형의 수정 결정 계수 기준으로 최적 모형을 선정하였다. 수리지 질 인자를 이용한 회귀 분석에서 버퍼 반경에 따라 천부지하수는 50 m, 암반지하수는 300 m에서 가장 높은 결정 계수가 나타났다. 천부 지하수는 암반 지하수보다 높은 결정계수를 보여 지표 수리지질 인자에 더 민감함을 보여 주었다. 천부 지하수에서는 토지 이용, 암반 지하수에서는 토양 특성이 주요 변수였고, 토지 이용 중 주거 지역은 두 그룹에서 모두 중요 변수였다. 수리지질 인자와 현장 수질 항목을 사용한 회귀 분석에서는 천부지하수에서는 EC, 논지역, pH 등이, 암반 지하수에서는 DO, EC, 자연지역 등이 주요 변수였다. 현장 수질 항목이 수리지질 인자보다 월등히 강한 설명력을 보여 일상적으로 측정되는 현장 수질 항목이 질산성 질소 오염 평가에서 개별 관정에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있음을 보여 주었다. 이번 연구에서 결정된 최적 버퍼 반경은 관정으로의 오염 물질 유입 시간 추정에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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