본 연구에서는 최근 10년 동안 강원도 영서와 인접지역에서 토석류가 발생한 지역에 대해 현장조사를 실시하고 강우자료를 수집하여 구축한 D/B를 바탕으로 토석류의 거동 및 강우특성을 조사하였다. 사면형과 계곡형의 토석류 종류에 따라 발생부, 유하부, 퇴적부로 구별되는 토석류 진행구간에 대해 토석류 거동특성을 분석하였으며 발생부 및 유하부의 침식 상태를 고려하여 토석류 규모를 산정하였다. 토석류 발생 당시의 강우자료 분석을 통해 토석류 유발 강우 기준에 대한 선행연구와 비교 분석하여 예경보 기준 정립에 고려할 사항을 제시하였다. 또한, 조사지역에 적합한 토석류 유발강우 ID 곡선을 제안하여 기존의 연구결과와 비교 분석하였다.
본 연구에서는 일강수량의 누적 패턴을 고려하여 새로운 가뭄지수(RADI)를 개발하였다. RADI는 누적 강수량의 장기간의 평균과 특정 기간에 관측된 누적 강수량을 비교하여 일단위로 가뭄지수를 간단히 산정할 수 있도록 개발되었다. 우리나라의 대표적인 가뭄기간 동안의 RADI의 시 공간적 변동성과 재현 주기를 살펴봄으로써 장 단기 가뭄의 감시에 대한 RADI의 적용성을 평가하였다. SPI의 경우, 장 단기 가뭄을 표현하기 위해서는 여러 가지 지속기간을 가지는 SPI를 사용해야 하지만, RADI는 하나의 지수로 단기 및 장기가뭄을 표현하고 모니터링 할 수 있다. RADI의 전국 평균값을 살펴본 결과, 우리나라에서 20년 주기로 가뭄이 발생하고 있다는 사실을 확인하였다. 또한 RADI의 발생확률 및 통계 분석을 통해 5단계의 가뭄 등급을 제안하였으며, 이는 가뭄 예보와 대응을 위한 기준으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Topography influences shallow landslide initiation through both concentration of subsurface flow and the gradient on slope stability. A model for the topographic influence on shallow landslide initiation developed by Mongomerry et al (1994) is applied to 24 places with similar terrain and subsurface flow. The criterion of landslide prone areas developed by Korea Forestry Administration (1998) is likely to misinterpreted under the condition of heavy rainfall. Soil saturation can be predicted by this model. This relative soil saturation can be used to analyze the stability of each topographic point in the case of cohesionless soils with spatially constant thickness and saturated conductivity. The three different stages of steady state rainfall predicting to cause instability in each topographic points provide a good measure of shallow landsliding possibility.
An artificial neural network model was developed to analyze and forecast daily steamflow flow a small watershed. Error Back propagation neural networks (EBPN) of daily rainfall and runoff data were found to have a high performance in simulating stremflow. The model adopts a gradient descent method where the momentum and adaptive learning rate concepts were employed to minimize local minima value problems and speed up the convergence of EBP method. The number of hidden nodes was optimized using Bayesian information criterion. The resulting optimal EBPN model for forecasting daily streamflow consists of three rainfall and four runoff data (Model34), and the best number of the hidden nodes were found to be 13. The proposed model simulates the daily streamflow satisfactorily by comparison compared to the observed data at the HS#3 watershed of the Baran watershed project, which is 391.8 ha and has relatively steep topography and complex land use.
In these days, as it frequently happens that water level in the river exceeds the design floods due to irregular heavy rainfall, so it is required, first of an, to manage with railroad bridge safely. Because train control criterion under heavy rainfall is still not prepared and automatic flood monitoring system for railroad bridges is not used, worry over invisible economic loss due to train passage delay is in existence. Therefore, it is important to secure the safety and detect the risk like turnover or failure of railroad bridges through systematic disaster prevention system. And the transition from conventional monitoring method to real time monitoring method supported by sensors and communication system with high technology is rapidly needed. This research is on developing the real time flood monitoring system which prevents railroad disasters in advance by detecting continuously the water level of railroad bridge through CCD camera and water level gauge.
본 연구에서는 비탈면 깎기 시 파괴가 발생한 후 보강공법을 적용하였지만, 집중강우 기간에 비탈면의 부분파괴와 더불어 보강공법으로 적용된 억지말뚝 및 앵커의 변위와 파손 등이 지속적으로 발생한 현장을 대상으로 파괴원인을 분석하였다. 보강된 비탈면의 파괴는 강우가 주원인으로 예측되었으며, 강우침투에 의한 지하수위 상승을 억제하기 위한 대책공법이 필요한 것으로 분석되었다. 이에 대책공법으로서 집수정을 이용한 지하수위 저하공법이 적용된 보강된 비탈면에 대하여 강우에 의한 침투해석 및 안정해석을 수행하였다. 침투해석 결과는 강우가 보강된 비탈면의 주요 파괴원인으로 분석된 결과와 일치하였으며, 대책공법이 적용된 비탈면의 안정해석 결과는 기준안전율을 모두 만족하는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통하여 집수정을 이용한 지하수위 저하공법은 기존의 배수공을 이용한 공법과 병행할 경우, 현재보다 합리적이고 안정화된 대책공법으로서의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 화강암 풍화토와 편마암 풍화토를 대상으로 모형시험 수행 중 획득한 간극수압, 함수비 데이터를 대상으로 Hotelling의 T2 분석을 실시하여 사면의 이상거동을 감지할 수 있는 기법을 개발하였다. 각 시험에서는 간극수압 3개와 함수비 3개가 동시에 측정되며, 이들의 상관관계를 이용하여 신뢰구간 95.0%와 90.0%를 기준으로 T2 통계량을 계산하였다. 분석결과에 의하면 모형사면 내의 국부적인 붕괴는 센서 위치에 따라 감지하지 못하는 경우가 있으며, 사면 전체붕괴의 경우 수백 초에서 수천 초 전에 T2 통계량이 신뢰구간 90%를 초과하여 이상거동을 감지할 수 있었다. Hotelling의 T2 분석은 동일 사면 내 다양한 측정치 간의 상관성을 분석할 수 있어 유일한 관리기준치를 설정할 수 있으며, 신뢰도 수준에 따라 단계적인 예경보 기준설정이 가능하다.
대전지역(大田地域)에 있어서 재현기간별(再現期間別)에 따른 단시간(短時間) (2시간이내(時間以內)) 강우강도특성(降雨强度特性)을 분석고찰(分析考察)하여, 확률(確率) 강우강도(降雨强度)의 최적식(最適式)을 유도(誘導)해 내므로서 소구역(小區域)의 배수공(排水工)과 도시하수도(都市下水道) 및 하천(河川)의 치수(治水) 이수(利水) 공사(工事)를 위한 신빙성(信憑性) 있는 유출량산정(流出量算定)에 기여코저 본연구(本硏究)를 시도(試圖)한바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 단시간(短時間)의 확률강우강도계산(確率降雨强度計算)은 재현기간별(再現期間別)로 거의 평균치(平均値)가 되는 Gumbel-Chow법(法)에 의(依)한 계산치(計算値)를 대표치(代表値)로 채택(採擇)하였다. 2. 강우강도식형별(降雨强度式型別)로 적합도(適合度)를 검정(檢定)하였던바 각(各) 재현기간별(再現期間別) 공(共)히 Japanese type(석흑(石黑)의 엄밀법(嚴密法))인 $I={\frac{a}{\sqrt{t}+b}}$(Table-6 참조)가 최적식(最適式)으로 나타났다. 또한 박교수(朴敎授)가 발표(發表)한 $I=({\frac{R_{24}}{24}})({\frac{T}{t}})^{0.5486}$은 신빙성(信憑性)이 매우 높았으나 반대(反對)로 사용(使用)하고 있는 물부(物部)의 강우강도식(降雨强度式)에서 $n={\frac{2}{3}}$를 사용(使用)함은 매우 불합리(不合理)함을 확인(確認)하였다. (표(表)-7 참조) 3. 2항(項)의 확률강우강도식(確率强雨强度式) 정립(定立)으로 대전지역(大田地域)에 있어서 단시간(短時間) 강우강도(降雨强度)로 합리식(合理式)에 의(依)한 보다 신빙성(信憑性)있는 유출량(流出量) 산정(算定)을 기대(期待)할 수 있게 되었다.
본 연구에서는 우리나라에서 발생된 자연재해 및 급경사지 재해 사망자 현황을 분석하고, 급경사지 붕괴사례를 대상으로 강우특성과 기반암 풍화토에 따른 재해 발생빈도를 분석하였다. 또한, 선행연구에서 제시한 급경사지 붕괴 예측 기준을 고찰하여 한계점을 도출하고, 불포화 무한사면 안정이론을 도입하여 급경사지 붕괴예측 기준으로 활용하고자 하였다. 지반의 경사, 수리적-역학적 특성을 고려할 수 있는 불포화 무한사면의 안정이론을 이용하여 안정해석을 수행하였으며, 산정된 안전율에 안전수준을 나타낼 수 있는 경계기준을 제시하여 급경사지 붕괴예측 기준을 제안하였다. 또한 급경사지 붕괴 위험단계에 해당하는 강우량을 Intensity-Duration 기준 수식으로 제시하였다.
An infection risk model for Phytophthora blight on chili pepper was developed to estimate the first date of disease occurrence in the field. The model consisted of three parts including estimation of zoosporangium formation, soil water content, and amount of active inoculum in soil. Daily weather data on air temperature, relative humidity and rainfall, and the soil texture data of local areas were used to estimate infection risk level that was quantified as the accumulated amount of active inoculum during the prior three days. Based on the analysis on 190 sets of weather and disease data, it was found that the threshold infection risk of 224 could be an appropriate criterion for determining the primary infection date. The 95% confidence interval for the difference between the estimated date of primary infection and the observed date of first disease occurrence was $8{\pm}3$ days. In the model validation tests, the observed dates of first disease occurrence were within the 95% confidence intervals of the estimated dates in the five out of six cases. The sensitivity analyses suggested that the model was more responsive to temperature and soil texture than relative humidity, rainfall, and transplanting date. The infection risk model could be implemented in practice to control Phytophthora blight in chili pepper fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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