• 제목/요약/키워드: Soil input data

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지반-구조물 상호작용해석시 동적지반특성의 평가 및 적용 (Evaluation and Application of Dynamic Soil Properties for SSI Analysis)

  • 이명재;신종호;전준수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제10권2호
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    • pp.103-112
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    • 1990
  • 본 연구는 내진설계시 많은 불확실성을 내포하는 지반의 거동특성을 규명하고, 적용대상지반의 확충 및 경제성 제고를 위하여 토사지반의 동적지반특성 평가 및 지반-구조물 거동 특성을 고찰하였다. 예제해석은 토사지반에 원전 containment 구조물이 설치된 경우를 가상하여 지진하중에 대한 지반-구조물 시스템의 거동을 반무한체해석과 유한요소해석으로 분석하였다. 이는 토사지반에 원전이 건설될 경우에 고려해야 할 안정성 및 경제성 분석의 일환으로 수행되었으며, 토사지반의 큰 비선형거동을 정확하게 해석에 반영하기 위한 해석 software와 지반입력 data의 합리적인 평가방안 등을 예제해석을 통하여 분석하였다. 예제해석결과를 종합해 볼 때 토사지반의 동적거동의 정확한 분석을 위하여 비선형 유한요소해석은 Seed & Idriss 모델이, 선형 유한요소해석은 지진하중에 대한 1차원 지반거동시 변형율에서의 동적지반특성을 이용한 방법이, 반무한체해석은 정적하중시 변형율에서의 동적지반특성을 이용한 방법이 가장 합리적으로 동적지반특성을 평가하는 것으로 추천할 수 있다.

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격자기반의 토양수분 추적에 의한 지하수함양량 추정기법 개발 (Groundwater Recharge Assessment via Grid-based Soil Moisture Route Modeling)

  • 김성준;채효석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제33권1호
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    • pp.61-72
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    • 2000
  • 지하수 함양량을 추정하기 위한 방법으로 격자기반의 일변 토양수분 추적기법을 모델링하였다. 본 모델은 GRASS-GIS를 이용하여 모델에 필요한 자료들을 준비하고, 모델은 이들을 ASCII 형태로 받아들여 일별 수행결과(유역출구에서의 유출량, 지표유출 분포도, 토양수분 분포도 등)들을 GRASS상에서 도시하여 주는 형태로 구성하였다. 보청천유역의 일부인 이평교 유역($75.6\;\textrm{km}^2$)을 대상으로 모델의 적용성을 검토하였다. '95년 및 '96년도의 IHP유역 연구보고서 자료를 이용하여 실측 일유출자료와 모의 일유출자료를 비교하였다. 일단위 및 월단위의 유역 토양수분의 변화양상을 공간적으로 확인할 수 있었으며 본 기법을 이용하여 1995년도 보청천의 이평교유역에 대한 지하수 함양량을 계산하였다.

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ORYZA (v3) 모델을 사용한 벼 품종별 출수기 예측 (Estimation of Heading Date for Rice Cultivars Using ORYZA (v3))

  • 현신우;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.246-251
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    • 2017
  • 벼의 생육에 있어서 중요한 역할을 하는 출수기를 예측하기 위해 작물모델이 사용될 수 있다. 벼의 생육을 모의하는 모델 중 널리 사용되던 ORYZA2000 모델이 개선되어 ORYZA (v3)가 최근에 보고되었다. 그러나, 최근까지 ORYZA (v3)의 국내 적용 가능성에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 ORYZA (v3)를 이용하여 예측된 출수기의 신뢰성을 검토하였다. 또한, 새로운 모델에 요구되는 입력자료를 생성하는데 있어서의 편의성을 평가하였다. 국립농업과학원의 실험포장에서 2015년과 2016년에 걸쳐 중만생종인 신동진벼를 이용하여 화학비료 표준시비 조건에서 실험을 수행하였다. 입력자료는 실험에 사용한 재배관리자료, 기상청으로부터 수집한 기상자료, 흙토람으로부터 수집한 토양자료 및 Lee et al.(2015)에서 사용한 품종모수 자료를 사용하였다. 또한, 벼우량계통 지역적응시험에서 얻어진 출수기 관측자료와 예측자료를 비교하였다. 예측된 출수기는 인근 기상관측소에서 얻어진 기상입력 자료가 사용되었을 경우, 실제 출수기와 비교적 유사한 결과를 보였다. 예를 들어, 전주, 대구, 영남, 논산, 계화에서 예측된 출수기는 1일 이내의 상당히 작은 오차는 가졌다. 그러나, 기상자료가 비교적 멀리 떨어져 있거나 해안가 인근지역에 위치하여 출수기 관측지의 국지적 기상조건을 충분히 반영하지 못할 경우 상당한 오차가 발생하였다. ORYZA (v3)의 입력자료 생성과 관련한 편의성 측면에서는 기존의 자료 처리도구를 활용할 수 있는 기상 자료 확보는 비교적 용이할 것으로 판단되나, 토양자료에 대해서는 ORYZA 2000 모델의 입력자료에 추가적인 자료가 요구되어 토양자료 처리도구의 개발이 필요할 것으로 보였다.

토양수분함량 예측 및 계획관개 모의 모형 개발에 관한 연구(I) (A Study on the Development of a Simulation Model for Predicting Soil Moisture Content and Scheduling Irrigation)

  • 김철회;고재군
    • 한국농공학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.4279-4295
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    • 1977
  • Two types of model were established in order to product the soil moisture content by which information on irrigation could be obtained. Model-I was to represent the soil moisture depletion and was established based on the concept of water balance in a given soil profile. Model-II was a mathematical model derived from the analysis of soil moisture variation curves which were drawn from the observed data. In establishing the Model-I, the method and procedure to estimate parameters for the determination of the variables such as evapotranspirations, effective rainfalls, and drainage amounts were discussed. Empirical equations representing soil moisture variation curves were derived from the observed data as the Model-II. The procedure for forecasting timing and amounts of irrigation under the given soil moisture content was discussed. The established models were checked by comparing the observed data with those predicted by the model. Obtained results are summarized as follows: 1. As a water balance model of a given soil profile, the soil moisture depletion D, could be represented as the equation(2). 2. Among the various empirical formulae for potential evapotranspiration (Etp), Penman's formula was best fit to the data observed with the evaporation pans and tanks in Suweon area. High degree of positive correlation between Penman's predicted data and observed data with a large evaporation pan was confirmed. and the regression enquation was Y=0.7436X+17.2918, where Y represents evaporation rate from large evaporation pan, in mm/10days, and X represents potential evapotranspiration rate estimated by use of Penman's formula. 3. Evapotranspiration, Et, could be estimated from the potential evapotranspiration, Etp, by introducing the consumptive use coefficient, Kc, which was repre sensed by the following relationship: Kc=Kco$.$Ka+Ks‥‥‥(Eq. 6) where Kco : crop coefficient Ka : coefficient depending on the soil moisture content Ks : correction coefficient a. Crop coefficient. Kco. Crop coefficients of barley, bean, and wheat for each growth stage were found to be dependent on the crop. b. Coefficient depending on the soil moisture content, Ka. The values of Ka for clay loam, sandy loam, and loamy sand revealed a similar tendency to those of Pierce type. c. Correction coefficent, Ks. Following relationships were established to estimate Ks values: Ks=Kc-Kco$.$Ka, where Ks=0 if Kc,=Kco$.$K0$\geq$1.0, otherwise Ks=1-Kco$.$Ka 4. Effective rainfall, Re, was estimated by using following relationships : Re=D, if R-D$\geq$0, otherwise, Re=R 5. The difference between rainfall, R, and the soil moisture depletion D, was taken as drainage amount, Wd. {{{{D= SUM from { {i }=1} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} if Wd=0, otherwise, {{{{D= SUM from { {i }=tf} to n (Et-Re-I+Wd)}}}} where tf=2∼3 days. 6. The curves and their corresponding empirical equations for the variation of soil moisture depending on the soil types, soil depths are shown on Fig. 8 (a,b.c,d). The general mathematical model on soil moisture variation depending on seasons, weather, and soil types were as follow: {{{{SMC= SUM ( { C}_{i }Exp( { - lambda }_{i } { t}_{i } )+ { Re}_{i } - { Excess}_{i } )}}}} where SMC : soil moisture content C : constant depending on an initial soil moisture content $\lambda$ : constant depending on season t : time Re : effective rainfall Excess : drainage and excess soil moisture other than drainage. The values of $\lambda$ are shown on Table 1. 7. The timing and amount of irrigation could be predicted by the equation (9-a) and (9-b,c), respectively. 8. Under the given conditions, the model for scheduling irrigation was completed. Fig. 9 show computer flow charts of the model. a. To estimate a potential evapotranspiration, Penman's equation was used if a complete observed meteorological data were available, and Jensen-Haise's equation was used if a forecasted meteorological data were available, However none of the observed or forecasted data were available, the equation (15) was used. b. As an input time data, a crop carlender was used, which was made based on the time when the growth stage of the crop shows it's maximum effective leaf coverage. 9. For the purpose of validation of the models, observed data of soil moiture content under various conditions from May, 1975 to July, 1975 were compared to the data predicted by Model-I and Model-II. Model-I shows the relative error of 4.6 to 14.3 percent which is an acceptable range of error in view of engineering purpose. Model-II shows 3 to 16.7 percent of relative error which is a little larger than the one from the Model-I. 10. Comparing two models, the followings are concluded: Model-I established on the theoretical background can predict with a satisfiable reliability far practical use provided that forecasted meteorological data are available. On the other hand, Model-II was superior to Model-I in it's simplicity, but it needs long period and wide scope of observed data to predict acceptable soil moisture content. Further studies are needed on the Model-II to make it acceptable in practical use.

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Spatial Estimation of soil roughness and moisture from Sentinel-1 backscatter over Yanco sites: Artificial Neural Network, and Fractal

  • Lee, Ju Hyoung
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.125-125
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    • 2020
  • European Space Agency's Sentinel-1 has an improved spatial and temporal resolution, as compared to previous satellite data such as Envisat Advanced SAR (ASAR) or Advanced Scatterometer (ASCAT). Thus, the assumption used for low-resolution retrieval algorithms used by ENVISAT ASAR or ASCAT is not applicable to Sentinel-1, because a higher degree of land surface heterogeneity should be considered for retrieval. The assumption of homogeneity over land surface is not valid any more. In this study, considering that soil roughness is one of the key parameters sensitive to soil moisture retrievals, various approaches are discussed. First, soil roughness is spatially inverted from Sentinel-1 backscattering over Yanco sites in Australia. Based upon this, Artificial Neural Networks data (feedforward multiplayer perception, MLP, Levenberg-Marquadt algorithm) are compared with Fractal approach (brownian fractal, Hurst exponent of 0.5). When using ANNs, training data are achieved from theoretical forward scattering models, Integral Equation Model (IEM). and Sentinel-1 measurements. The network is trained by 20 neurons and one hidden layer, and one input layer. On the other hand, fractal surface roughness is generated by fitting 1D power spectrum model with roughness spectra. Fractal roughness profile is produced by a stochastic process describing probability between two points, and Hurst exponent, as well as rms heights (a standard deviation of surface height). Main interest of this study is to estimate a spatial variability of roughness without the need of local measurements. This non-local approach is significant, because we operationally have to be independent from local stations, due to its few spatial coverage at the global level. More fundamentally, SAR roughness is much different from local measurements, Remote sensing data are influenced by incidence angle, large scale topography, or a mixing regime of sensors, although probe deployed in the field indicate point data. Finally, demerit and merit of these approaches will be discussed.

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An investigation on the maximum earthquake input energy for elastic SDOF systems

  • Merter, Onur
    • Earthquakes and Structures
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    • 제16권4호
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    • pp.487-499
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    • 2019
  • Energy-based seismic design of structures has gradually become prominent in today's structural engineering investigations because of being more rational and reliable when it is compared to traditional force-based and displacement-based methods. Energy-based approaches have widely taken place in many previous studies and investigations and undoubtedly, they are going to play more important role in future seismic design codes, too. This paper aims to compute the maximum earthquake energy input to elastic single-degree-of-freedom (SDOF) systems for selected real ground motion records. A data set containing 100 real ground motion records which have the same site soil profiles has been selected from Pacific Earthquake Research (PEER) database. Response time history (RTH) analyses have been conducted for elastic SDOF systems having a constant damping ratio and natural periods of 0.1 s to 3.0 s. Totally 3000 RTH analyses have been performed and the maximum mass normalized earthquake input energy values for all records have been computed. Previous researchers' approaches have been compared to the results of RTH analyses and an approach which considers the pseudo-spectral velocity with Arias Intensity has been proposed. Graphs of the maximum earthquake input energy versus the maximum pseudo-spectral velocity have been obtained. The results show that there is a good agreement between the maximum input energy demands of RTH analysis and the other approaches and the maximum earthquake input energy is a relatively stable response parameter to be used for further seismic design and evaluations.

동적시험에 의한 동적지반특성 평가 (Evaluation of Dynamic Soil Properties Using Dynamic Tests)

  • 이명재;신종호;강기영;전준수
    • 대한토목학회논문집
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    • 제10권2호
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    • pp.91-102
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    • 1990
  • 본 연구는 다양한 지반조건에 따른 동적거동해석의 안정성 및 경제성을 분석하기 위하여 토사지반을 포함하는 시험부지를 선택하여 토사지반에서는 미소변형율의 crosshole test 및 downhole test와 대변형율의 반복삼축시험, 암반에서는 미소변형율에서 현장시험인 crosshole test, downhole test와 실내시험인 sonic test를 실시해 변형율에 따른 지반의 동적전단계수, 감쇠비와 포아슨비 등을 측정하였다. 시험으로 구한 동적지반특성과 기초특성과의 상관관계를 회귀분석을 통하여 분석하였고, 지반의 설계대표치는 시험결과를 토대로 지반별 분포특성 및 영향요인을 고려하여 토사지반에서는 비선형 응력-변형모델로, 암반에서는 미소변형율에서의 동적지반특성을 산정하였다. 상기의 지반구성방정식과 대표치 산정과정은 실제 시험결과 분석, 지반입력 data 산정에 활용 가능하도록 체계화하였다.

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초음파-토양수세법을 이용한 오염지반 복원률증대에 인공신경망의 적용 (Application of Artificial Neural Networks(ANN) to Ultrasonically Enhanced Soil Flushing of Contaminated Soils)

  • 황명기;김지형;김영욱
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제19권6호
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    • pp.343-350
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    • 2003
  • 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 해석기술을 지반공학 분야에서 활용하는 경우가 점점 다양해지고 있다. 이 연구에서는 초음파에 의해 증가된 토양수세법의 효율성을 해석하는 모델개발에 인공신경망기법을 적용하였다. 실내시험을 통하여 인공신경망을 위한 입력자료를 확보한 뒤 이를 이용하여 모델을 학습시킨 후 모델검증을 실시하였다. 해석 변수, 즉 모멘텀항, 학습률, 전이함수 종류, 은닉층 수 및 노드 수 등을 달리하여 연구를 수행하였으며 최적의 조건을 도출한 후 개발된 모델의 검증을 실시하였다. 개발된 모델의 검증결과 측정값과 예측값의 상관관계가 매우 높게 나타났으며 이를 통하여 수학적 모델 수립이 곤란한 토양수세 초음파 기법의 전반적인 고찰의 기초를 확립하였다.

Study of oversampling algorithms for soil classifications by field velocity resistivity probe

  • Lee, Jong-Sub;Park, Junghee;Kim, Jongchan;Yoon, Hyung-Koo
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제30권3호
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    • pp.247-258
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    • 2022
  • A field velocity resistivity probe (FVRP) can measure compressional waves, shear waves and electrical resistivity in boreholes. The objective of this study is to perform the soil classification through a machine learning technique through elastic wave velocity and electrical resistivity measured by FVRP. Field and laboratory tests are performed, and the measured values are used as input variables to classify silt sand, sand, silty clay, and clay-sand mixture layers. The accuracy of k-nearest neighbors (KNN), naive Bayes (NB), random forest (RF), and support vector machine (SVM), selected to perform classification and optimize the hyperparameters, is evaluated. The accuracies are calculated as 0.76, 0.91, 0.94, and 0.88 for KNN, NB, RF, and SVM algorithms, respectively. To increase the amount of data at each soil layer, the synthetic minority oversampling technique (SMOTE) and conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) are applied to overcome imbalance in the dataset. The CTGAN provides improved accuracy in the KNN, NB, RF and SVM algorithms. The results demonstrate that the measured values by FVRP can classify soil layers through three kinds of data with machine learning algorithms.

가시·근적외 분광 스펙트럼을 이용한 토양 이화학성 추정 (Quantification of Soil Properties using Visible-NearInfrared Reflectance Spectroscopy)

  • 최은영;홍석영;김이현;송관철;장용선
    • 한국토양비료학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.522-528
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    • 2009
  • 농경지에서 채취한 30개의 토양 Profile에 대해 깊이별로 채취한 시료를 이용하여 pH, CEC, Ca, Mg, Org.C항목에 대해 분광 스펙트럼과 화학분석에 의한 토양 특성값의 통계적 정량화를 수행하였다. 추정모델의 신뢰도를 높이기 위해 원시 반사 스펙트럼 외에도 Log, 도함수, Continuum 제거 등의 변환을 거친 스펙트럼을 입력변수로 이용하였고 그 중에서CR스펙트럼은 각 토양 특성 항목과 일괄 추정, 유형별 추정식의 모든 경우에서 통계적 유의성을 가진 추정 결과를 보였다. 특정 토양 특성 항목에서는 다른 변환 스펙트럼이 더 유의한 결과를 나타내었지만, 동시 다항목 분석을 하는 경우 CR 스펙트럼을 이용하는 것이 분석의 신속성과 용이성을 제공할 것으로 사료된다. 추정모델 성능 향상을 위해 토양의 여러 특성에 의한 스펙트럼의 변화 중에서 큰 요인 중 하나인 토색과 관련된 Fe에 의한 500-1200 nm 영역에서의 흡수 스펙트럼 특징에 의해 유형을 나누어 추정모델을 도출하였다. 유형별 추정모델 적용 결과가 일괄 추정값보다 월등히 높은 결과를 나타내지는 않았지만, 대체적으로 유형별 추정모델이 약간 높은 유의성을 나타내었고, 특히 Ca와 CEC의 경우 상당히 향상된 결과를 보였다. 이러한 스펙트럼의 처리와 스펙트럼의 유형 분류 등을 고려한 정량 추정 모델을 통해 가시 근적 외 영역의 스펙트럼을 이용하여 토양의 특성을 동시에 다항목에 대한 분석을 신속하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 추정 모델은 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용하므로 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.