대부분의 토사사면은 불포화상태로서, 이 경우 기존의 모관흡수력을 무시한 해석에 비해 보다 합리적인 결과를 얻을 수 있도록 대상 사면지반의 불포화 특성을 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 지반의 불포화 특성을 고려할 수 있도록 한계평형법에 의한 사면안정해석 프로그램을 보완하여 작성하였으며 임계단면 탐색을 위하여 최적화 기법을 적용하였다. 그리고 이와 같은 해석을 위한 불포화 설계변수를 얻기 위해 국내의 대표적 지반 재료인 화강풍화토에 대해 실험을 수행하였다. 실험자료 분석결과 불포화 강도특성을 안정해석에 적용하기 위해 모관흡수력에 따른 겉보기 점탁력 변화를 비선형성을 고려하여 수식화하였다. 또한 부피변화를 측정함으로써 함수특성곡선을 보다 정확하게 얻고자 하였다. 본 연구 결과를 통해 강우에 의한 침투로 야기되는 사면내부의 모관흡수력의 변화와 그에 따른 투수특성 및 강도특성변화를 고려함으로써 강우강도와 지속시간에 따른 안전율 변화를 보다 적절히 판단할 수 있었다.
지속적인 개발과 도시화로 인하여 하천으로 유입되는 비점오염원의 비율 역시 점차 증가하는 추세이며 비점오염원이 수질악화에 미치는 영향은 점점 더 커지고 있다. 하천의 수질오염을 발생시키는 비점오염원 해결방안을 모색하고 있지만 도시화에 따른 수문현상변동 및 자연현상과 관련된 문제라 연구에 어려움이 많다. 본 연구에서는 기존의 총량원단위법과 달리 유역의강우 및 도시화 특성과 처리장 운영자료를 활용하여 차별화된 비점오염원 산정 방법을 제시하였다. 하수처리장의 배수구역 내 관거시스템을 합류식으로 가정하여 강우 시 하수처리장의 배수구역별 비점 발생형태는 하수처리장 강우유 입량, 하수처리장 우회유량(bypass) 및 하천토구의 CSO의 3가지로 크게 구분하여 적용함으로써 오염부하량을 산정함으로써 오염총량 단위유역 및 하수처리구역의 관리를 위한 비교자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 유역특성이 뚜렷이 구분되는 시화호 유역(농촌, 도심지역, 공단지역)의 하천수 및 공단폐수를 대상으로 형광 3D-EEMs (3-Dimensional Excitation Emission Matrix Spectroscopy)를 이용하여 DOM (Dissolved Organic Matter)의 공간적 분포 특성을 파악하였다. 또한, 강우시 synchronous와 3D-EEMs를 이용하여 시간에 따른 DOM의 변화 특성을 보았다. 3D-EEMs로 부터 나타난 주요 DOM 물질은 휴믹계물질(Humic Like Substances, HLS)과 단백질계물질(Protein Like Substances, PLS)로 농촌 및 도심유역에서는 HLS가 주로 분포하였으며, 공단유역에서는 HLS 뿐만 아니라, PLS도 높게 나타났다. 각 지점별 DOM의 형광 peak $T_1:C_1$ ratio로 부터 반월공단(3TG)에서 난분해성 휴믹계 물질이 매우 높은 것으로 나타났다. 또한, 조사지점의 PLS 물질(peak $T_1$, peak $B_1$)과 BOD 농도가 직선의 상관성($r^2$=0.65, $r^2$=0.66)을 보여, 이러한 원인은 하수 유입 등에 의한 영향으로 보인다. 강우시(Rainfall, 30 mm) 시간에 따른 DOM의 모니터링 결과, 농촌유역에서는 HLS와 PLS가 비강우시와 비교하여 형광세기만 높아졌을 뿐, 구성 물질 의 변화 특성은 보이지 않았다. 한편, 도심유역에서는 HLS의 강우 초기 30분 내에 유출이 높은 것으로 나타났으며, 공단유역(4TG)에서도 강우 초기 20분 내에 HLS와 PLS의 유출이 매우 높게 나타났다. 본 연구로부터 형광 3D-EEMs는 유역의 DOM 기원을 밝히고, 비점오염원 및 하 폐수를 모니터링 하는데 있어 유용한 tool로 적용될 수 있음을 제시한다.
강우로 인한 사면의 안정성 평가를 하기 위한 일반적인 해석 방법들은 강우 침투와 흙의 거동 해석을 개별적으로 구분하여 수행하고 있다. 따라서 상용화된 프로그램과 기 개발된 여러 연구자들의 모델들은 불포화 투수계수를 함수비(또는 흡수력)만의 함수로 정의되어 수리-역학적인 특징을 동시에 고려하지 못하고 있는 실정이다. 그러나 실제 침투수는 사면의 거동을 발생시키고, 지반의 토립자들은 다시 재배열되며 이러한 구성관계에 의해 포화 투수계수 뿐만 아니라 불포화 투수계수도 시간에 따라 변화하게 된다. 강우로 인한 사면의 불안정성은 예측된 불포화 투수계수 값을 근간으로 사면 내 흡수력 감소를 계산함으로써 평가되고 불포화 투수계수는 함수비와 간극률의 함수로 정의되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 단계적으로 연결된 해석방법이 불포화 지반에서 침투수를 고려하고 흙의 변형을 예측하는 동시연동해석 결과보다 사면 내부에서 예측되는 흡수력의 변화가 시간에 따라 상대적으로 빠르게 감소함을 보여주고 있다.
기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다.
홍수 시뮬레이션에서 중요한 요소는 강우량, 강우강도 등의 수리 수문자료와 3차원 지형모델, 수리학적 홍수 계산 모형으로 이 중 어느 한 정보의 정확도 및 신뢰성이 낮게 되면 홍수범람 예측 정보의 정확도 및 신뢰성의 확보가 어렵게 된다. 이에 본 연구는 기존 수치지도 및 현황도로 제작한 지형모델과 항공 LiDAR 데이터로 제작된 3차원 지형모델에 대하여 기존의 설계빈도별 홍수위에 따른 침수취약지역을 비교하여 3차원 지형모델의 정확도 차이로 인한 문제점을 분석하여 홍수 시뮬레이션에 대한 LiDAR데이터의 활용성을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 열대강우관측 위성(TRMM) 자료를 이용하여 해상풍을 예측하였고, TRMM TMI 휘도 온도와 북미 주변의 NDBC (National Data Buoy Centers) 부이 자료를 이용하여 해상풍을 추정하였다. 이 결과는 행렬방정식에 의한 부이와 비교하였는데 RMSE, BIAS 그리고 상관계수는 각각 2.19 $ms^{-1}$, 1.10 $ms^{-1}$, 그리고 0.81로 나타났으며, 이 결과는 앞으로 TRMM TMI를 이용한 해양 연구에 가능성을 보여주었다.
Currently, a vast amount of hydrologic data is accumulated in real-time through automatic water level measuring instruments in agricultural reservoirs. At the same time, false and missing data points are also increasing. The applicability and reliability of quality control of hydrological data must be secured for efficient agricultural water management through calculation of water supply and disaster management. Considering the characteristics of irregularities in hydrological data caused by irrigation water usage and rainfall pattern, the Korea Rural Community Corporation is currently applying the Hampel filter as a water level data quality management method. This method uses window size as a key parameter, and if window size is large, distortion of data may occur and if window size is small, many outliers are not removed which reduces the reliability of the corrected data. Thus, selection of the optimal window size for individual reservoir is required. To ensure reliability, we compared and analyzed the RMSE (Root Mean Square Error) and NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of the corrected data and the daily water level of the RIMS (Rural Infrastructure Management System) data, and the automatic outlier detection standards used by the Ministry of Environment. To select the optimal window size, we used the classification performance evaluation index of the error matrix and the rainfall data of the irrigation period, showing the optimal values at 3 h. The efficient reservoir automatic calibration technique can reduce manpower and time required for manual calibration, and is expected to improve the reliability of water level data and the value of water resources.
모듈러 공사는 현장이 아닌 공장에서 제작되기 때문에 반드시 운송공정이 포함되며, 운송장비에 따라 공법과 모듈의 크기 결정에 영향을 미치므로 설계단계뿐 아니라 시공계획단계에서 매우 중요하다. 그러나 운송에 관한 연구는 스케쥴 관리 차원에서만 논의되고 있어 운송에 큰 영향을 끼치는 운송 장비를 의사결정하기에 참고할 객관적 기준이나 자료가 부족하다. 본 연구에서는 모듈러 객체 공사에서 시공 계획수립 시 각 공사별 체계적 검토와 객관적 의사결정을 할 수 있도록 운송장비 영향요인과 의사결정지원모델을 제시하였다. 운송장비 선정에 영향을 끼치는 요인을 도출하기 위해 문헌 분석과 전문가 인터뷰를 진행하였고 이를 통해 총 5개의 영향요인과 영향요인별 세부요인을 도출하였다. 다중매트릭스를 이용하여 의사결정 지원모델을 구축하였고 두 가지 사례에 의사결정 지원모델을 적용하여 영향요인의 쌍대비교와 영향요인별 대안의 적합도 쌍대비교를 실시했다. 본 연구에서 제시한 의사결정 모델은 평가과정을 수리적으로 확인할 수 있어 현장에서 장비 선정과정의 객관성과 투명성을 확보하고 운송연구의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
The stability of cutting slope influences the safety of railway operation, and how to identify the stability of the slope quickly and determine the rational monitoring plan is a pressing problem at present. In this study, the attribute recognition model of risk assessment for high cutting slope stability in the heavy haul railway is established based on attribute mathematics theory, followed by the consequent monitoring scheme design. Firstly, based on comprehensive analysis on the risk factors of heavy haul railway loess slope, collapsibility, tectonic feature, slope shape, rainfall, vegetation conditions, train speed are selected as the indexes of the risk assessment, and the grading criteria of each index is established. Meanwhile, the weights of the assessment indexes are determined by AHP judgment matrix. Secondly, The attribute measurement functions are given to compute attribute measurement of single index and synthetic attribute, and the attribute recognition model was used to assess the risk of a typical heavy haul railway loess slope, Finally, according to the risk assessment results, the monitoring content and method of this loess slope were determined to avoid geological disasters and ensure the security of the railway infrastructure. This attribute identification- risk assessment- monitoring design mode could provide an effective way for the risk assessment and control of heavy haul railway in the loess plateau.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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