• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.18 no.6
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• pp.581-591
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• 2016

Several attempts to construct multi-purpose tunnel for both road and waterway have been made. The multi-purpose tunnel is mainly used as a road tunnel, however it is transferred to waterway to control flood during rainy season. The planning of the multi-purpose tunnel is recognized as cost-effective way of infrastructure construction. In case of the multi-purpose tunnel constructed beneath groundwater table, seasonal fluctuation of groundwater table and repeated flow in the tunnel may cause long-term deterioration of the tunnel system. In this study, the behavior of multi-purpose tunnel in view of groundwater table or flow in the tunnel is investigated using model test and numerical modeling method. The results have shown that rising of groundwater table caused buoyant force to the tunnel and the fluctuation of rainwater in the tunnel generated loosening of surrounding ground. It is recommended to evaluate the effect of the long-term water pressure variation in the design of a multi-purpose tunnel.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2708-2710
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• 2005

본 연구는 매년마다 반복되는 하천의 수해예방 및 차후 대책수립을 위해 재해관리자가 원거리에서 다수의 하천 수위를 실시간 파악하도록 압력센서를 이용한 수위 계측기와 계측결과를 CDMA망을 통해 전송하는 데이터로거 시스템 개발에 관한 것이다. 본 연구에서 개발한 압력센서를 이용한 무선원격 수위계측기는 전원환경이 열악한 오지에 장착하여 수년간의 동작을 보장할 수 있는 계측시스템으로서, 태양광을 이용한 자가발전에 의한 전원 충전과, 차세대 무선 통신시스템을 장착하여 독립적으로 실시간 자료를 수집할 수 있는 특징들을 가진다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2003.09a
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• pp.202-205
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• 2003

하천과 지하수위의 변동양상을 알아보기 위하여 갑천변에 깊이별로 관정을 설치하여 지하수위와 하천수위를 비교하여 본 결과, 하천과 지하수위는 서로 손실과 이득을 반복하면서 상호작용을 하며, 지하수위는 강수에 비하여, 하천의 수위와 보다 밀접한 상관성이 나타나는 것으로 나타났다. 대상지에서의 하천은 평상시에 이득하천이었다가 홍수위 때 순간적으로 손실하천으로 변한다. 따라서 지하수가 하천으로 지속적으로 유출되기보다는 하천과 지하수위의 변동에 치하여 그 공급원 역할이 수시로 변화하며, 제방저류지의 발달에 따른 하천의 홍수위가 어느 정도 조절되게 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.419-419
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• 2019

우리나라에서는 인공하천 중심의 개발에서 자연형 하천 복원으로 변화가 진행 중이다. 이에 따라 강우 발생에 따른 하도와 식생의 빈번한 변동이 발생하고 있다. 하천 내의 하도와 식생은 물과 유사의 상호작용을 바탕으로 형성되는 하상 형태로 하도와 식생의 변동은 건강한 하천을 나타내는 하나의 지표이다. 특히 하도와 식생은 하천의 흐름에 영향을 주고 다시 하천의 흐름은 하도와 식생에 영향을 주고받기 때문에 하천 흐름 특성에 핵심적인 요소로 볼 수 있다. 따라서 이에 대한 장기간의 모니터링이 필요하며 이에 따른 수위-유량관계를 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 만경강 유역에 위치한 완주군(용봉교)관측소를 대상으로 2017년부터 2018년까지 식생 및 하도 모니터링을 통한 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 2017년에는 식생의 활착, 성장, 소멸에 따라 9개의 기간분리가 발생하였으며, 2018년에는 8개의 기간분리가 발생하였다. 2017년은 저수위1로 시작하여 성장 및 소멸을 반복하다 저수위3으로 회귀하였으며, 2018년은 2017년 저수위 3으로 시작하여 성장과 소멸을 반복하다 저수위9로 회귀하는 특성을 보여 주었다. 결과적으로 본 연구에서는 하천 내의 식생과 하도 변화에 대한 장기 모니터링과 흐름 특성이 변화하는 기간의 유량측정성과 확보를 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2004.04a
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• pp.92-96
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• 2004

본 연구에서는 지하수위 변동 분석을 위한 프로그램을 개발하고, 건설교통부에서 설치, 운영하고 있는 169개 국가 지하수 관측소의 264개 지하수관측정에서 측정된 지하수위자료에 적용하였다. 분석결과 암반대수층과 충적층대수층의 평균수위 및 변동양상이 대체적으로 비슷하게 나타났으며, 이는 관측소 설치 지역의 대부분에서 충적층(10m 내외)과 암반층(70m 내외)이 수리적으로 연결되어 있다는 것을 시사한다. 6시간 간격의 지하수위 관측 자료를 이용하여 지하수위가 상승하는 횟수, 상승량의 합계 산정 등 변동양상을 분석하였다. 분석 결과 해양 및 지구 조석의 영향을 받는 관측정의 경우 지하수위 상승 개수가 450개/yr 이상이 대부분이며, 수위 변동량은 0.1 ～ 1m 정도이고, 수위변동 자료를 시계열로 나타내 보면 하루에 약 2번의 상승과 하강을 반복하는 수위변동 형태를 볼 수 있었다. 양수의 영향이 우세한 관측정에서는 수위 상승 개수가 약 360개/yr, 수위 변동량은 1m 이상의 값이 우세하게 나타났다. 지하수위 상승량은 암반/충적 관측정 모든 관측정에서 전반적으로 강수량과의 상관계수가 높았으며, 같은 관측정의 .자료라도 6시간 간격의 관측 자료보다, 12시간 및 24시간 관측 간격으로 분석한 결과에서 상관관계가 더 높게 나타났다. 12시간 및 24시간 관측 간격으로 분석할 경우 조석 및 양수에 의해 발생된 주기적인 지하수위 변동 성분이 제거되면서 강수에 대한 지하수위 반응의 상관도가 높아진 것으로 해석된다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.19 no.6
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• pp.61-70
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• 2003

The behaviour of an earth and rock-fill dam is complicated due to reservoir water and various materials in zoned dams. Different materials with a wide range of permeability and seasonal variation of reservoir water result in the time dependent post-constructional behaviour. In aged dams it is often required to control water level to keep the dams safe. In this case information on the post-constructional dam behaviour is important. However, present geotechnical knowledge does not fully support the occasion. In this study the post-constructional behaviour of a dam is investigated using coupled finite element models for series of idealized water reservoir cases: impoundment, draw down, seasonal fluctuation with different rising and falling speeds. Numerical results were analysed in respect of geotechnical parameters such as load transfer, hydraulic fracturing potential and stress paths. It is shown that the control of water level is an important factor while operating dams.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.416-416
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• 2020

우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.563-563
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• 2016

국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• v.1 no.2
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• pp.120-120
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• 1997

광섬유 Fabry-Perot 간섭계를 센서로 하는 TDM 다중화 광섬유 압력/온도 센서시스템을 개발하고, 이 시스템을 이용하여 수위와 온도 측정실험을 행하였다. 측정시스템의 측정속도는 측정데이타를 저장하지 않는 경우 최대 초당 4500회이며, 센서의 응답속도는 ~1 ms로 추정된다. 압력센서와 온도센서의 특성은 이론적 추정치와 비교하여 각각 +13.7%,-18%의 차이를 보였으며, 반복실험을 통하여 선형화한 후의 선형화 오차는 1%이내, 온도의 변화가 0.1$^{\circ}C$이내 일 때 수위측정의 오차는 $\pm$0.3cm이며, 수위측정에 대한 시스템 잡음은 측정하지 않았다. 온도센서의 시스템 잡음은 0.1$^{\circ}C$이내였으며, 이 시스템을 이용하여 수위 및 온도 변화량에 대한 고속 측정실험을 수행할 결과 예상된 결과를 얻을 수 있었다.