• Geomechanics and Engineering
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• 제21권4호
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• pp.371-377
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• 2020

There are currently three common methods for selecting excavation supports in Polish hard coal mines. While many factors are considered when choosing appropriate support, these do not include layering or cracking in the excavation ceiling. Although global classifications of rock mass are rarely used in hard coal mines, they are utilised much more frequently during the construction of underground structures such as tunnels. Mining classifications of rock mass have been developed (e.g., in Germany) and they rely on a number of factors but are often related to local mining and geological conditions. This paper discusses the selected findings of a study carried out on seven excavation sites with diverse mining and geological characteristics. Based on the collected data, two indicators were developed to describe rock mass quality. The first indicator is referred to as the roof lithology index WL and describes the quality of the excavation roof in terms of its layering and lithology. The second indicator is the crack intensity factor n and represents the amount of cracks in an excavation's roof. The correctness of the developed indicators was supported by reliable data from the excavation in which the designed support did not fulfill its task but was changed at a later stage, after calculating the proposed indicators.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제12권6호
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• pp.37-50
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• 1996

본 연구는 국내 고속도로의 암반사면의 현장조사를 실시하여 암반사면의 붕괴형상 및 특징을 암종 및 지질구조에 따라 분류하였으며 사면의 암종에 따른 붕괴규모, 붕괴시기 등을 분류하고 불안정한 사면에 영향을 주는 주요 지질구조에 대해 분석하였다. 연구결과, 붕괴 빈도가 높은 사면은 한반도의 남동측에 나타나는 중생대 백악기 퇴적암층과 경기일원 및 강원도 일원의 비교적 넓게 분포하고 있는 선캠브리아기의 편마암, 편암지대에 분포하는 것으로 나타났다. 암종에 따른 붕괴유형은 화성암이 낙석, 평면파괴, 토층유실, 원호파괴의 붕괴유형을 보이나 붕괴빈도가 비교적 낮고 퇴적암에서는 평면파괴가 우세하게 나타났으며 계일층의 차별적인 풍화에 의해 붕락형의 붕괴유형을 보이기도 하였다. 그리고 변성암에서는 암질불량으로 인한 원형파괴, 단층구조 및 엽리 등으로 인한 쐐기파괴, 평면파괴양상을 보였다. 지질구조에 따른 붕괴는 퇴적암에서는 주로 층리에 의해서는 붕괴가 발생되었으며 화성암에서는 절리, 그리고 변성암에서는 단층과 암질불량에 의한 붕괴가 우세한 것으로 나타났다.

• 지질공학
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• 제24권1호
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• pp.69-79
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• 2014

본 연구의 목적은 토양침식에 관련되는 강우특성, 토양경사도, 그리고 지질특성의 상대적인 중요도를 규명하는데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 강우강도, 토양경사도, 지질특성의 각각 다른 조건에서 실내 인공강우실험 및 현장조사를 실시하였다. 실내시험 결과에 의하면, 토양침식량은 토양 경사도가 강우강도보다 크게 영향을 받았다. 유출량은 강우량에 비례하며, 점토함량이 높을수록 증가한다. 따라서 토양의 유기물과 점토 함량이 큰 토양에서 토양침식량이 크게 증가 하였다. 현장시험 결과로는 토양경사가 큰 지역 및 퇴적암 지역보다 변성암 지역에서 보다 큰 침식량이 계산되었다. 이러한 실험의 결과는 토양침식량을 예측하는 모델개발에 있어서 기반암 풍화의 산물인 토양에서의 지질특성이 침식 및 침식후의 퇴적특성을 잘 반영하고 있음을 보여준다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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• pp.72-77
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• 2003

The study tasked by Ryan Lode Mines, Inc. involved analysis of pit slope stability for two future pits, Ryan and Curlew. A geological discontinuity survey and groundwater information were obtained through a field program. Twenty core logs containing geotechnical information were used for rock mass classification. The kinematic analysis was performed based on a friction angle (${\Phi}=35^{\circ}$), the distribution of geological structures, and a dry slope condition. Factors of safety of pit slopes in two future mines were determined using the limit equilibrium method. The mine slopes and benches designed by Mine Development Associates (MDA) were analyzed. The analysis indicated that both pits should have an overall safety factor above 1.0, provided the slopes are kept dry. However, slopes in both pits exceeding 91.4 m (300 ft) high will become critical, when water fills the cracks and discontinuities.

• 보존과학회지
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• 제1권1호
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• pp.40-59
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• 1992

Stone-monuments, distributed in this area, have been investigated and studied in geological and conservational points of view. They are seemed to have been built from the Shilla to Koryeo Kingdoms, although more systematic studies are needed. The used rocks in these monuments are mainly biotite granite of Jurassic age. They are strongly weathered and partly exfoliated along igneous lineation about 1-2 mm(maximum up to 5 mm). They are mainly effected by chemical weathering to be selectively dissolved and by various kind of moss. For conservation, it must be scientifically considered based on characteristics and kind of rock phase, factors on weathering process, situation and protection.

• Geomechanics and Engineering
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• 제25권1호
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• pp.1-16
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• 2021

Machine learning models have been widely used for landslide susceptibility assessment (LSA) in recent years. The large number of inputs or conditioning factors for these models, however, can reduce the computation efficiency and increase the difficulty in collecting data. Feature selection is a good tool to address this problem by selecting the most important features among all factors to reduce the size of the input variables. However, two important questions need to be solved: (1) how do feature selection methods affect the performance of machine learning models? and (2) which feature selection method is the most suitable for a given machine learning model? This paper aims to address these two questions by comparing the predictive performance of 13 feature selection-based machine learning (FS-ML) models and 5 ordinary machine learning models on LSA. First, five commonly used machine learning models (i.e., logistic regression, support vector machine, artificial neural network, Gaussian process and random forest) and six typical feature selection methods in the literature are adopted to constitute the proposed models. Then, fifteen conditioning factors are chosen as input variables and 1,017 landslides are used as recorded data. Next, feature selection methods are used to obtain the importance of the conditioning factors to create feature subsets, based on which 13 FS-ML models are constructed. For each of the machine learning models, a best optimized FS-ML model is selected according to the area under curve value. Finally, five optimal FS-ML models are obtained and applied to the LSA of the studied area. The predictive abilities of the FS-ML models on LSA are verified and compared through the receive operating characteristic curve and statistical indicators such as sensitivity, specificity and accuracy. The results showed that different feature selection methods have different effects on the performance of LSA machine learning models. FS-ML models generally outperform the ordinary machine learning models. The best FS-ML model is the recursive feature elimination (RFE) optimized RF, and RFE is an optimal method for feature selection.

• 지질공학
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• 제15권2호
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• pp.105-121
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• 2005

우리나라의 경우 자연사면에서 발생되는 산사태는 그 원인이 대부분 집중강우에 의한 것이고, 산사태로 인한 인명 및 재산피 해도 날로 심각해지고 있는 실정이다. 경기도지역에서는 1991년부터 최근까지 산사태가 지역적으로 많이 발생 된 바 있는데, 이러한 산사태에 영향을 미치는 요인들로는 강우, 지형조건, 지질 및 토질특성 등을들 수 있다. 1991년 7월 19일부터 21일까지 3일간에 걸친 약 250mm의 집중강우로 인해 용인$\cdot$안성 지역에서 약 660여 개의 산사태가 발생되었다. 이 연구에서는 이들 지역에서 발생된 산사태에 대하여 위치, 지형, 지질, 기하형태 및 강우 등을 조사하여 산사태 발생특성을 분석하였다. 그 결과 대부분의 산사태는 기반암 상부의 토층사면에서 발생되었으며 전이형슬라이드로 시작되어 유동성산사태로 변환되는 양상을 보였다. 그리고 길이는 대부분 50m 이 하로서 대체로 소규모적이다. 또한, 토질조건에 따른 산사태의 특징을 규명하기 위해 산사태가 발생한 지역과 발생하지 않은 지역에서 각각의 토층시료를 채취하여 실내 시험을 통한 토질공학적 특성을 평가하였다. 산사태 발생지역의 토질은 대체로 자갈 및 모래의 함유비가 높은 조립질인데 반하여 미 발생지역은 실트나 점토입자의 구성비가 높은 세립질이 우세하였다. 그리고 투수계수는 산사태 발생지역이 미 발생지역의 경우보다 더 큰 것으로 나타났다.

• 자원환경지질
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• 제40권1호
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• pp.115-128
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• 2007

본 연구는 화강암질암 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태의 발생지점을 확률론적 예측하기 위하여 기 개발된 로지스틱 회귀모델을 수정하고자 한다. 기 모델의 단점인 일부 범주형 변수사용을 제거하여 예측률의 신뢰도 및 예측도면 작성시의 정확성을 높인 새로운 예측모델을 제안하고자 한다. 새롭게 개발된 모델은 암상, 지형인자 2개 및 토질인자 3개를 사용하여 통계적으로 86%이상의 예측률을 확보하였다. 본 모델의 적용성을 검증하기 위하여 태풍 '루사'로 인해 산사태가 집중적으로 발생한 강릉지역에 적용하여 산사태 예측도를 작성하였다. 예측결과 사천지역의 경우 본 모델에서 고려하지 못한 산불의 영향으로 산불피해지역에서 근소한 차이를 보여주고 있으나, 주문진-연곡지역의 경우는 예측결과가 실제 산사태 발생위치와 잘 일치하고 있다. 따라서 본 모델은 우리나라의 화강암질암지역에 적용하여 널리 활용될 수 있을것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제13권3호
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• pp.141-158
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• 1980

A geologic structure could be formed through various processes, because there are a number of factors which control the deformation of the Earth's crust. In geology, we could call it geological epistemology to describe exactly a geologic structure, and call it geological logics to infer logically the deforming process through which the geologic structure had been formed. Degree of legitimacy of geological logics depends upon the degree of exactness of geological epistemology. This study described quantitatively 3-dimensional Hambaek Syncline through computer analysis, and examined qualitatively into its deforming mechanism based on the results of 3-dimensional analysis of the structure. Input data for the computer analysis are dips and dip directions of bedding planes of the structure. The Hambaek Syncline disclose a minor fold group of NE-SW or NNE-SSW trend and a large scale fold of E-W trend. The conclusions of this study are as follows: (1) The fold of E-W trend is primary fold $(F_1)$ and the minor fold group of NE-SW or NNE-SSW trend secondary fold $(F_2)$. (2) Hambaek Syncline is cylindrical type fold. (3) Apparent axial trace of Hambaek syncline does not coincide with true axial trace. The apparent axial trace is $N70^{\circ}-80^{\circ}W$ in Gohan and Sabuk area, and changes to $N70^{\circ}-80^{\circ}E$ in the westward of the area, while the true axial trace is $N40^{\circ}-70^{\circ}W$ in the former, and $N60^{\circ}-80^{\circ}E$ in the latter area. (4) Westward dipping of axial plane of the minor fold group of NE-SW or NNE-SSW trend can be attributed to simple shear movements along overthrusts. (5) Angle between axial trace and the directional trace of the maximum principal compressive stress $({\sigma}_1)$ may not be perpendicular each other. The angle between them is governed by the following factors; 1) the plunge of fold axis 2) the dip of axial surface 3) cylindrisity (6) The mean axial trace of Hambaek Syncline $(F_1)$ is $N45.6^{\circ}W$, and the directional trace of ${\sigma}_1$ is $N52.4^{\circ}E$ (7) The mean axial trace of the minor fold group of NE-SW or NNE-SSW trend $(F_2)$ is $N21^{\circ}E$, and the directional trace of ${\sigma}_1$ is $N22^{\circ}W$.

• 자원환경지질
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• 제51권1호
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• pp.1-13
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• 2018

토양 내 라돈농도는 주변 환경요인들(대기온도, 대기압, 강수량, 토양온도)에 영향을 받는다. 따라서 지진에 의한 토양 내 라돈이상변화 현상을 분석하기 위해서 이들 요인에 의한 영향과 구분하여야 한다. 이번 연구에서는 환경요인에 의한 토양 내 라돈농도변화와 구분되는 2016년 9월 12일에 발생한 경주지진에 의한 라돈농도의 이상변화현상에 대하여 분석하였다. 진앙지로부터 58Km 떨어진 측정지점에서 2014년 1월 1일부터 2017년 5월 31일까지 토양 내 라돈농도와 환경요인들을 연속 측정하고, 환경요인들과의 상관성을 분석하였다. 경주 지진과 관련된 토양 내 라돈농도의 이상변화를 분석하기 위해, 계절평균농도(n)와 표준편차(${\rho}$)를 계산하고 $n{\pm}1{\rho}$와 $n{\pm}2{\rho}$의 범위를 벗어나는 구간을 분석하고 Earthquake effectiveness와 q-factor를 계산하였다. 토양 내 라돈농도는 여름철이 높고 겨울철이 낮은 계절변화 양상을 나타내었다. 대기온도와 토양의 온도는 높을수록 토양 내 라돈농도가 높아지는 양의 상관관계(각각 $R^2=0.9136$, $R^2=0.8496$)를 보였으며 대기압은 낮아질수록 토양 내 라돈농도가 높아지는 음의 상관관계($R^2=0.7825$)를 보였다. 경주 지진 전 후에 계절평균농도에서 $2{\rho}$범위를 벗어나는 토양 내 라돈농도의 이상변화현상은 A1(7/3~7/5), A2(7/18), A3(8/4~8/5), A4(10/17~10/20)의 4개 시점에 나타났다. 토양 내 라돈농도와 환경적 요인과의 상관관계와 Earthquake effectiveness와 q-factor를 적용하여 비교분석한 결과, A1, A2, A3 구간에서 나타난 라돈변화가 지진의 영향으로 나타난 이상변화일 것으로 판단된다. 라돈이상변화가 나타난 기간의 라돈농도와 환경요인과 상관계수(대기온도: $R^2=0.2314$, 토양온도: $R^2=0.1138$, 대기압: $R^2=0.0475$)는 다른 기간에 비교하여 매우 낮게 나타났다. 연도별 토양 내 라돈의 연평균농도를 비교한 결과, 경주지진이 발생한 2016년에 가장 높게 나타났다.