수치지형모델에 의한 토공양계산 정확도의 예측모델에 관한 연구

A Study on the Predictional Model for Accuracy of Earthwork Calculation by Digtal Terrain Model

최근 항공사진측양 기술의 발달로 토공양 산정에 있어 수치지형모델의 이용이 증대되고 있으며, 토공양 산정은 토목공사의 계획 및 설계시 큰 비중을 차지하고 있어 정확도를 높이는 것은 매우 중요한 요소중의 하나이다. 본 연구에서는 DTM이 자료의 표고 정확도에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기초로하여 지형별 data의 밀도에 따라 실제 설계시 토공양의 정확도를 예측할 수 있는 단면형상계수의 예측 model 식을 개발함으로써 토공양 및 공사비산정에 크게 기여할 것이다. 여기서 토공양의 정확도는 data 간격보다 횡단면 간격에 의한 영향이 더 크며, 표고의 표준오차가 미치는 영향은 횡단면 간격이 클수록 감소되었다. 연구결과 제시된 단면형상계수의 예측 model 식을 일반적인 경우에 적용하여 예측한 토공양의 증차와 일반적 계산에 의한 토공양의 오차와의 차는 평탄지에서 0.8374~3.1437$cm^3$/m, 산악지에서 1.5628~6.9675$cm^3$/m로서 매우 미소하므로 본 연구에서 제시된 예측 model을 적용함으로써 정확한 토공양의 오차를 예측할 수 있음을 알 수 있었다.

The use of digital terrain model has been enlarged in calculating the earthwork due to the development of aerial photogrammetry. The calculation of earthwork plays a major role in plan or design of many civil engineering projects, and thus it has become very important to advance the accuracy of earthwork calculation. In this study, I have made an analysis of influences which DTM makes on the height accuracy of data ; on the basis of the analysis, we can develop the predictive model formula of profile shape coefficients by which the accuracy of earthwork can he preestimated in practical design according to data density of terrain, making thereby good contribution to the calculation of both earthwork amount and its expenses. This study shows that the accuracy of earthwork is more affected by the distances of cross-sections than by data density and that the effects by the standard errors of height decrease in proportion as the distances of cross-sections are great It also shows that when the prediction model formula of profile shape coefficients is applied to ordinary cases, the differences between the predicted earthwork errors and the errors by ordinary est imation are at 0.8374~3.1437$cm^3$/m, on flat terrain and 1.5628~6.967$cm^3$/m, on mountainous terrain-so little as to be ignored ; thus it can be safely ascertained that the accurate earthwork errors can be predicted applying the prediction model formula made in this study.