An engineered barrier system (EBS) for the deep geological disposal of high-level radioactive waste (HLW) is composed of a disposal canister, buffer material, gap-filling material, and backfill material. As the buffer fills the empty space between the disposal canisters and the near-field rock mass, heat energy from the canisters is released to the surrounding buffer material. It is vital that this heat energy is rapidly dissipated to the near-field rock mass, and thus the thermal conductivity of the buffer is a key parameter to consider when evaluating the safety of the overall disposal system. Therefore, to take into consideration the sizeable amount of heat being released from such canisters, this study investigated the thermal conductivity of Korean compacted bentonites and its variation within a temperature range of 25 ℃ to 80-90 ℃. As a result, thermal conductivity increased by 5-20% as the temperature increased. Furthermore, temperature had a greater effect under higher degrees of saturation and a lower impact under higher dry densities. This study also conducted a regression analysis with 147 sets of data to estimate the thermal conductivity of the compacted bentonite considering the initial dry density, water content, and variations in temperature. Furthermore, the Kriging method was adopted to establish an uncertainty metamodel of thermal conductivity to verify the regression model. The R2 value of the regression model was 0.925, and the regression model and metamodel showed similar results.
환경문제에 대한 유동시뮬레이션은 수체에서의 오염 물질의 거동에 대한 정확한 예측과 보다 나은 이해를 위해 국지적인 상세한 분석이 종종 요구된다. 이 연구는 연안의 개발 및 거대항만개발계획이 야기하는 연안지역의 변화가능성을 발견하기 위한 2차원흐름과 분산모형의적용을 다루고 있다. 유한요소법은 복잡한 연안의 기하학을 실제와 유사하게 다를 수 있는 능력과 유연성 때문에 매력적인 방법이라 할 수 있는데, 본 모형은 유한요소법과 Galerkin의 가중잔차법에 의한 접근을 그 기초로 하였고, 개발된 모형은 부산 신항만지구에 적용되었다. 모형의 결과는 관측수심과 대상해역의 4개 지점에 비교하였으며, 모의된 흐름 패턴은 건설장소로부터 멀리 떨어져서 흐름의 영향을 받지 않는 지점에서의 관측자료와 유사한 양상을 보였다. 이러한 시뮬레이션 결과로부터 이 모델이 항만계획과 관리 목적을 위한 다른 다수의 연구, 특히 흐름이 매우 복잡한 근해에 있어서의 오염확산과 흐름분석에 대해서 유용한 수단이 돌 수 있음을 알았다.
최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.
강우에 의한 사면파괴의 초기단계 및 과정을 규명하기 위하여 실내 사면모델 시험결과를 분석하였다. 이 파괴 초기단계와 관련된 수리학적 상호관계를 파악하기 위해 인공강우 살포동안 사면모델 내 체적함수비 변화를 측정하는데 목적을 두었다. 사면파괴의 과정은 인공강우동안 사면 하단부의 유출면 발달에 의해 파괴를 발생시키는 요인으로 작용하였다. 따라서 국부적인 사면파괴를 예측하기 위해서는 강우에 의해 발생된 침투수의 침투특성에 대한 장기적인 계측이 매우 중요하다. 사면 내에서 강우에 의한 침윤선의 침투 및 지하수위 상승과 밀접한 연관성을 갖는 체적함수비 변화를 3가지의 침투변화(phase I, phase II, phase III로 나누어 사면파괴를 계측할 수 있는 수리학적 측면으로 접근하였다. 따라서 체적함수비가 급격히 증가하는 phase III 단계부터는 사면파괴 발생 가능성이 매우 증가함을 파악하였다. 그러므로 사면 내 체적함수비 변화를 연속적으로 계측함으로써 강우에 의한 사면파괴의 발생을 효율적이고 실질적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
전 세계적으로 발생하고 있는 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있는 추세이다. 이로 인하여 도시유역의 수문학적 양상이 변화함에 따라 불투수 면적 증가와 함께 증가된 호우로 심각한 내수침수 피해를 가져온다. 이에 인명 및 재산피해를 최소화하기 위하여 내수침수 예측체계가 필요하다. 본 연구에서는 강우강도와 지속시간만으로 침수예측이 가능한 Flood Nomogram을 개발하였다. 내수침수 발생가능이 매우 높고 침수 위험도가 높은 대도시내 침수예상 지역의 내수침수피해 특성을 분석하여 내수침수 예보 기준을 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 우수맨홀과 우수관경을 기준으로 내수위를 4가지 조건하에 도시내수침수 예보 기준을 다음과 같이 설정하였다. 1) 우수맨홀이 넘칠 때, 2) 우수관경이 가득 찼을 때, 3) 우수관경의 70%에 도달했을 때, 그리고 4) 우수관경의 60%에 도달했을 경우이다. 따라서, 침수가 발생하기 시작하는 강우와 침수피해를 유발하는 강우사상을 통하여, 내수침수가 시작되기 전에 사전대비, 대응할 수 있는 기준과 예측하는 수단으로 활용할 수 있을 것으로 나타났다.
본 연구는 A호와 B호를 연결하는 도수로터널 굴착 및 가물막이 공사가 주변 지하수계에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 수행하였으며, 이를 통해 인근 지하수 환경 변화 예측 및 터널의 라이닝 타설에 대한 효과를 검토하였다. 그 결과 터널 굴착 및 가물막이 공사기간 동안 터널 갱구부에서 최대 3.58 m의 지하수위 강하가 나타났으며, 터널 완공 및 라이닝 타설 시공 후 약 2년 경과 시점에서 자연상태 지하수위의 최대 90 %까지 회복하는 것으로 모사되었다. 터널 굴착에 따른 터널 내 지하수 유입량은 주향이동단층과 접하는 구간에서 터널의 배수설계기준을 초과하는 것으로 분석되었다. 이후 터널의 라이닝 타설이 완료된 후 지하수 유입량은 최대 $0.006m^3/min/km$로 감소하여, 라이닝 타설에 의한 효과는 93 % 이상으로 평가되었다. 또한 공사로 인한 인근 지역의 지하수 환경에 대한 분석 결과 민가, 사찰 및 견사 등에서 약 0.04~0.31 m의 수위강하가 발생하였으며, 이는 연구지역 인근에 위치한 국가지하수관측소의 연간 수위 변동량(1.3 m)의 24 %에 해당하는 수치로 분석되었다.
지역규모의 정확한 일기예보와 해양생태계 변화 이해에 있어서 수온 예측은 매우 중요하다. 황해는 조류가 매우 빠르고 탁도가 높다. 이러한 해역에서는 수치 모델의 수직 혼합 기법 및 해수의 탁도에 따른 수형(water type)이 수온 구조 결정에 많은 영향을 미친다. 수직 혼합 기법 변화와 탁도의 변화에 따른 황해 수온 모사의 민감도를 알아보기 위해 3차원 해양 순환 모델인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)을 사용하여 수치 실험을 수행하였다. 수직 혼합 기법은 해양 순환 모델에서 많이 사용되는 Mellor-Yamada level 2.5 closure(M-Y)와 K-Profile parameterization (KPP)을 사용하고, 탁도는 Jerlov의 분류에 따른 수형 1, 3, 5를 사용하여 수치 실험을 수행하고 그 결과를 국립수산과학원에서 제공하는 정선 해양 관측 자료와 비교, 분석하였다. M-Y 기법은 수직적 혼합을 상대적으로 강하게 모의하였으며 그 결과로 저층수온이 높게 형성되었다. 높은 저층 수온은 탁도를 높게 설정하면 완화되지만 표층 수온이 높아지는 단점이 있다. KPP 기법은 M-Y 기법보다는 수직 혼합을 약하게 모의하고 이 약한 수직 혼합 때문에 황해 연안을 따라 형성되는 조석전선을 잘 재현하지 못하였으나, 저층 수온은 관측 수온에 더 가깝게 재현하였다. 결과적으로 황해 3차원 해양순환 모델실험에서 M-Y 기법은 수직 혼합이 잘 되어 표층과 저층의 수온 차이가 작게 나타나고, KPP 기법은 이와 반대로 모의하였다. 탁도의 영향을 표현하는 Jerlov 수형은 높을수록 일사량이 낮은 수심까지만 투과되어 성층을 잘 표현하였고, 낮을수록 깊은 수심까지 일사량이 투과되어 표층과 저층의 수온차를 작게 모의하였다.
TDR기술은 원격감지식 전기적 측정기술로서 여러 가지 물리적 변화량에 대하여 그 변화위치와 상태를 결정하는데 이용되어 왔으며, 미국과 호주 등지의 광산에서 주로 적용되던 TDR기술은 90년대 초반부터 토목공학에 응용되기 시작하였으며 산사태나 암반사면의 변형 파악, 지반의 함수비 변화 모니터링, 지반 오염물질의 종류 및 이동경로의 추정, 지하수위의 변동측정등에 사용되고 있다. 국내에서는 1996년부터 강원도 통리지역, 고사리 일대 등에 산재한 채굴적의 붕락으로 인한 지반침하의 가능성을 판단하기 위해 TDR을 설치/운용한 것이 우리나라 토목분야에서의 최초 적용사례이다. 본 논문에서는 강원도 태백시 추전지역 일대에서 기 개발된 석탄채굴적에 의한 철도선로, 터널 및 도로 등의 변형 안정성을 분석키 위해 TDR기술을 적용한 결과로부터 지반변형 계측기법으로서의 TDR기술의 활용성을 고찰하였다.
극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.
제주도 동부 중산간 지역은 화산암으로 구성된 지하지질로 인해 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델 등을 활용한 지하수위의 예측이 어렵다. ANN에 적용되는 활성화함수에 따라 지하수의 예측성능은 달라질 수 있으므로 활성화함수의 비교분석 후 적절한 활성화함수의 사용이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 5개 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent(tanh), Rectified Linear Unit(ReLU), Leaky Rectified Linear Unit(Leaky ReLU), Exponential Linear Unit(ELU))를 제주도 동부 중산간지역에 위치한 2개 지하수 관정에 대해 비교분석하여 최적 활성화함수 도출을 목표로 한다. 또한 최적 활성화함수를 활용한 ANN의 적용성을 평가하기 위해 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory(LSTM) 모델과 비교분석 하였다. 그 결과, 2개 관정 중 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관정은 ELU 함수, 상대적으로 작은 관정은 Leaky ReLU 함수가 지하수위 예측에 적절하였다. 예측성능이 가장 낮은 활성화함수는 sigmoid 함수로 나타나 첨두 및 최저 지하수위 예측 시 사용을 지양해야 할 것으로 판단된다. 도출된 최적 활성화함수를 사용한 ANN-ELU 모델 및 ANN-Leaky ReLU 모델을 LSTM 모델과 비교분석한 결과 대등한 지하수위 예측성능을 나타내었다. 이것은 feed-forward 방식인 ANN 모델을 사용하더라도 적절한 활성화함수를 사용하면 최신 순환신경망과 대등한 결과를 도출하여 활용 가능성이 충분히 있다는 것을 의미한다. 마지막으로 LSTM 모델은 가장 적절한 예측성능을 나타내어 다양한 인공지능 모델의 예측성능 비교를 위한 기준이 되는 참고모델로 활용 가능하다. 본 연구에서 제시한 방법은 지하수위 예측과 더불어 하천수위 예측 등 다양한 시계열예측 및 분석연구에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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