• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.663-671
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• 2020

최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.

• 지질공학
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• 제22권4호
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• pp.417-425
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• 2012

최근 괄목할만한 발전을 이룩해 온 CCTV는 범죄, 보안시스템 기능 이외에도 시설물의 변화를 관찰하기 위한 목적으로 토목공학 분야에서도 활용빈도가 높아지고 있다. 한국건설기술연구원은 "도로비탈면유지관리시스템(Cut Slope Management System, 이하 CSMS)"을 통하여 도로비탈면의 붕괴 이전에 안정성을 확보하는 연구를 수행 중에 있으며, 대책공법 적용에 한계가 있는 위험비탈면에 대해서는 상시계측시스템을 구축하여 관리 중에 있다. 이들 현장 변위 발생 상황의 진위를 파악하기 위해 119개소 현장에 대해서 CCTV를 적용하여 위험활동을 감시하고 있다. 특히 변위가 인지되었던 3개소 현장에 대한 CCTV촬영영상과 변위 양상의 비교를 통하여 후속 대응을 수행했던 사례를 소개하였다. CCTV 운영에 있어 통신전송 문제, 장애 발생 문제, 야간 운영 한계, 정량적 분석의 한계성 등의 문제점 고찰을 통하여 CCTV 운영의 한계성을 극복하기 위한 연구 방향을 살펴 보았다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.649-661
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• 2020

도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.