• Geomechanics and Engineering
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• 제18권5호
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• pp.515-525
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• 2019

A karst collapse, as a natural hazard, is totally different to a normal collapse. In recent years, karst collapses have caused substantial economic losses and even threatened human safety. A risk assessment model for karst collapse was developed based on the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) and grey relational analysis (GRA), which is a simple and effective mathematical algorithm. An evaluation index played an important role in the process of completing the risk assessment model. In this study, the proposed model was applied to Jiaobai village in southwest China. First, the main controlling factors were summarized as an evaluation index of the model based on an investigation and statistical analysis of the natural formation law of karst collapse. Second, the FAHP was used to determine the relative weights and GRA was used to calculate the grey relational coefficient among the indices. Finally, the relational sequence of evaluation objects was established by calculating the grey weighted relational degree. According to the maximum relational rule, the greater the relational degree the better the relational degree with the hierarchy set. The results showed that the model accurately simulated the field condition. It is also demonstrated the contribution of various control factors to the process of karst collapse and the degree of collapse in the study area.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권5호
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• pp.441-453
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• 2024

Sinkhole subsidence and collapse is a common geohazard often formed in karst areas such as the state of Florida, United States of America. To predict the sinkhole occurrence, we need to understand the formation mechanism of sinkhole and its karst hydrogeology. For this purpose, investigating the factors affecting sinkholes is an essential and important step. The main objectives of the presenting study are (1) the development of a machine learning (ML)-based model, namely C5.0 decision tree (C5.0 DT), for the prediction of sinkhole susceptibility, which accounts for sinkhole/subsidence inventory and sinkhole contributing factors (e.g., geological/hydrogeological) and (2) the construction of a regional-scale sinkhole susceptibility map. The study area is east central Florida (ECF) where a cover-collapse type is commonly reported. The C5.0 DT algorithm was used to account for twelve (12) identified hydrogeological factors. In this study, a total of 1,113 sinkholes in ECF were identified and the dataset was then randomly divided into 70% and 30% subsets for training and testing, respectively. The performance of the sinkhole susceptibility model was evaluated using a receiver operating characteristic (ROC) curve, particularly the area under the curve (AUC). The C5.0 model showed a high prediction accuracy of 83.52%. It is concluded that a decision tree is a promising tool and classifier for spatial prediction of karst sinkholes and subsidence in the ECF area.

• 자원환경지질
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• 제52권5호
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• pp.381-393
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• 2019

태백산분지 백운산 향사대의 남쪽 경계부를 따라 대상으로 분포하는 캠브리아 중기 대기층 내에는 탄산염 각력암들이 국부적으로 발달한다. 대기층 내에 발달하는 탄산염 각력암들은 그동안 단층과 연계되어 발달하는 단층 각력암, 또는 퇴적 당시의 요인에 의한 퇴적 각력암 등으로 해석되어 왔다. 그러나 최근의 연구결과는 이러한 탄산염 각력암들의 대부분이 고기 카르스트의 형성과 성인적으로 연계되어 발달하는 용식 붕락 각력암이라는 것을 지시한다. 카르스트의 형성은 탄산염 대지의 장기간에 걸친 대기 노출에 기인하며 탄산염 대지에 있어서 퇴적작용의 중단을 의미한다. 대기 노출 과정 동안 카르스트의 발달과 연계되어 형성된 이러한 퇴적층들은 층서 기록상 천수에 의한 속성작용, 고토양층 및 용식 붕락 각력암 등으로 인지될 수 있다. 특히, 대기 노출면 하부에 발달하는 용식 붕락 각력암들은 비교적 보존이 잘 되기 때문에 탄산염 대지의 대기 노출에 대한 증거로 삼고 있으며, 층서 기록상 부정합과 밀접한 관계를 가지며 부정합면 직하부의 탄산염암층에 잘 나타난다. 캠브리아 중기 대기층 내에 발달하는 탄산염 각력암들의 대부분은 이러한 고기 카르스트의 형성과 연관된 용식 붕락 각력암의 예를 잘 보여준다. 대기층 내에 발달하는 용식 붕락 각력암들의 존재는, 곧 대기층 내에 고기 카르스트의 형성과 성인적으로 연계되는 대기 노출면 및 이에 따른 층서적 불연속면(부정합)의 존재를 시사한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권4호
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• pp.368-372
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• 2008

이 연구는 카르스트 지역에서 발생하는 연약층 또는 지하 석회암 공동의 영상화를 위한 지표 전기비저항 탐사의 유용성을 파악하고자 수행되었다. 연약층 또는 공동은 잠재적인 위험성을 가지고 있으며, 이들은 도로 및 건축물의 붕괴를 야기한다. 따라서 이 연구에서는 이미 지반침하가 있었음이 보고된 바 있는 전남 무안군 영월리에 있는 한 도로를 따라 2-3차원 전기비저항 탐사를 수행하여 지반 침하 현상을 조사하였다. 이 지역의 쌍극자배열 전기비저항 탐사 결과, 풍화된 표토층과 연약층 또는 공동 그리고 기반암이 뚜렷이 구분되어 나타났으며, 또한 여러 곳의 저비저항 이상대가 나타났는데 이는 점토로 충전된 공동으로 시추결과 확인되었다. 아울러 시추 결과와 전기비저항 탐사 결과는 매우 일치함을 알 수 있었다. 따라서 지반 침하를 평가하는 데 있어 전기비저항 탐사를 통한 지하영상화 작업이 매우 높은 분해능을 가짐을 알 수 있었으며 또한 지반 침하 지역을 조사하고 이를 평가함에 있어 $2{\sim}3$차원 전기비저항탐사가 매우 유용함을 확인할 수 있었다. 이러한 탐사 결과를 바탕으로 연구지역 주변의 재해 취약정도를 작성하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권4호
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• pp.211-220
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• 2021

한국의 대심도 (>40m 깊이) 터널 공사 시에 터널 붕괴 사고가 종종 일어나고 있으며, 도심지 지하공간의 얕은 심도에 인공적으로 조성된 지반에는 자연 공동뿐만 아니라 상수도관, 하수도관, 전력구 및 지하철 건설로 인한 인위적인 공동들이 복잡하게 분포되어 있다. 대심도 터널 굴착을 위해서는 이러한 다공질의 특성을 보이는 다양한 지반의 특성 및 지질구조가 지반의 안전에 미치는 영향을 이해하여야 한다. 본 연구는 국내외 사례를 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위한 위험 인자를 분석하였다. 연구결과, 대심도 터널 굴착시 지반의 안정성에 영향을 주는 총 7개의 카테고리들과 총 38개의 인자들이 도출되었다. 가중치가 상대적으로 높은 인자들은 단층 및 단층점토, 차응력, 암종, 지하수 및 머드 유입, 암석의 일축압축강도, 터널 단면의 크기, 터널 상부 암반의 두께, 카르스트 및 계곡지형, 습곡, 석회암의 협재, 지하수위 변동, 터널 심도, 암맥, RQD, 절리 특성, 이방성, 암반파열(rockburst) 등으로 나타났다.