본 연구는 A1B 기후변화 시나리오를 고려하여 지역별 확률강우량을 산정하고 관측소별 기존 관측자료의 특성을 고려한 적정 방법을 제안하였다. 이를 위하여 우리나라 주요 지점 강우관측소를 연구 대상지점으로 선정하여 선정된 주요 지점 관측소에 대해 24시간 연최대강우량 평균값과 매개변수의 관계를 분석하여 2100년의 빈도별 확률강우량을 산정하였다. 2100년 빈도별 확률강우량은 기상청 실측강우량 자료를 활용하여 산정하는 방법, 확률분포의 매개변수는 실측 강우자료를 활용하고, 2100년까지의 강우자료는 A1B 시나리오를 활용하는 방법, A1B 시나리오를 활용하여 확률강우량을 산정하는 3가지 방법을 적용하였다. A1B 시나리오에 의한 강우 예측값은 실측값 보다 과소 추정되어 이를 활용하는 경우에는 보정이 필요하며, 분위 사상법을 적용하여 보정한 결과 모든 관측소에서 약 2.3~3.0배의 강우량이 평균적으로 상향조정 되었다. 실측강우 자료만으로 산정한 확률 강우량의 경우, 강우량이 지속적으로 증가하여 과대 산정되어 증가하는 경향이 강하며, A1B 시나리오 자료를 활용하여 산정한 확률강우량의 경우 대체적으로 기존 관측자료의 증감율과 유사하게 산정되기는 하지만 지역적 특성을 정확히 반영하지 못하는 경우가 다소 발생하였다. 각 지점별로 24시간 연 최대 강우량 평균 증가율과 방법별로 산정된 확률강우량의 증가율을 비교하여 기후변화를 고려한 관측지점별 확률강우량 산정 방법을 선정하였다.
낙동강하굿둑 기수역의 복원이 국정과제로 채택되면서, 2019~2020년의 실증실험과 2021년 시범운영을 거쳐 2022년 기수역 복원이 공식화 되었다. 해수유입 시 많은 의사결정이 실시간으로 수행되어야 하므로, 실측과 수치해석을 이용한 의사결정시스템이 체계화되었으며, 이 과정에서 정확한 해수유입량 산정이 필요하였다. 이에 본 연구에서는 해수와 담수의 밀도차이와 낙동강하굿둑 수문의 구조적인 특성을 반영한 해수유입량 산정식을 개발하였다. 낙동강하굿둑 수문은 월류와 저류방식으로 해수유입이 가능하므로, 산정식 또한 두 가지 형태로 제시하였다. 개발된 식의 정확도 확인 및 유량계수 도출을 위하여 시범운영 기간동안 ADCP를 이용하여 해수유입량을 실측하였다. 완성된 식을 이용한 계산값과 실측값의 비교 결과 약 3%의 오차를 확인하였다.
전 세계적으로 유역단위 수문해석 모형으로 많이 사용되는 SWAT모형은 유역 내 수문 모의시, DEM을 기반으로 유역 평균경사도를 이용하여 경사도-경사장 관계식 산정 경사장을 유역 내모든 수문학적 반응단위(HRU:Hydrologic Response Unit)에 동일하게 적용하는 문제점이 있다. 특히 SWAT모형은 미국지형 기반으로 개발되었기 때문에 유역 평균 경사도가 25% 미만일 경우 유역 평균 경사장 인자가 매우 작은 값으로 산정되어 모두 동일하게 적용된다. 이는 SWAT모형의 수문 및 지하수 함양량 산정 시 우리나라 유역 특성이 제대로 반영되지 않는 채 모의가 이루어질 수 있는 문제를 초래할 수 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 강원 발전연구원에서 전수 조사한 실측 경사장 자료가 있는 강원도 양구군 해안면 만대천 유역을 연구 대상지역으로 선정하였고 지하수 함양량을 시공간적으로 분석 할 수 있게 개발 된 SWAT HRU Mapping module에 실측 경사장 자료를 이용하여 2009년 실측 경사장(274m) 적용과 임의의 경사장(5m) 적용에 따른 유출량 및 지하수 함양량을 비교 분석 하였다. 임의의 경사장을 5m로 선정한 이유는 SWAT모형에서 소유역의 경사도가 25%이상일 경우 소유역의 경사장을 모두 0.05m로 산정하여 모두 동일하게 적용하기 때문에 실측 경사장(평균 274m)과 대조군으로 비교하기 위하여 임의의 경사장을 5m로 선정하였다. 2009년 해안면 만대천 유역의 총 강우량은 1341mm이며 실측경사장 및 임의 경사장 적용에 따른 유출특성별 유출량을 비교해보면 직접유출 결과는 두 가지 경사장 모두 큰 차이를 나타내지 않았지만 평균 경사장이 증가 할수록 중간유출은 줄어들고 기저유출이 급격하게 증가하는 것으로 분석되었다. 또한 2009년 만대천 유역의 월별지하수 함양량은 실측경사장과 임의의 경사장 적용에 따라 각각 591mm/yr(함양율 44%) 와 293mm/yr(함양율 22%) 로 나타났으며, 중간유출이 줄고 기저유출이 증가 할수록 지하수함양량 역시 증가 하는 것으로 나타났다. 따라서 SWAT모형에서 기저유출을 정확히 해석하고 지하수함양량을 제대로 산정하기 위해서는 실측 경사장에 적용에 따른 모형의 검 보정이 반드시 이루어져야 한다고 판단된다.
평균수심을 고려하여 유도된 만곡부의 횡단면형은 횡방향 하상경사가 0.1보다 클 때 선형관계식은 내측안에서 0 혹은 부(-)수심을 갖고, 지수관계식은 횡단면의 외측안에서 과도한 수심을 갖게 되어 비정상적인 하상형을 나타내므로, 두 관계식을 이용하여 실제하천에 적용할 수 있는 식을 제시하기 위하여 외측안은 선형관계식을 내측안은 지수관계식을 적용하여 횡방향 하상형에 관한 새로운 식을 제시하였다. 또한 위상지체 및 폭-수심비의 영향을 고려한 횡방향 하상경사를 구할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 본 모형을 시용하여 실험실수로 및 자연수로부터 실측자료를 분석한 결과, 제시된 식에 의하여 계산된 값은 실측값과 비교적 잘 일치하였다.
유리섬유 보강집성재의 볼트접합부 항복전단내력을 예측하기 위해 인장형 전단시험을 통해 측정된 실측값과 설계기준에 의한 예측값을 비교하였다. 볼트접합부의 항복전단내력 예측식을 위해 층재의 방향별 탄성계수, 포아송비, 전단계수를 측정하였다. 설계기준의 예측식 보정을 위해 유리섬유 보강집성재의 파괴거동을 반영한 파괴인성계수($K_{ft}$)를 적용하여 보정항복전단내력을 비교하였다. 층재의 탄성계수는 섬유방향에 따라 연륜폭, 연륜각과 높은 상관관계를 보였다. 유리섬유 보강집성재의 보정항복전단내력은 직경과 보강재에 따라 실측치와 비슷한 경향을 보였으며, 직물형 유리섬유보강집성재의 볼트접합부가 가장 높은 내력성능을 보였다. 볼트직경과 보강재에 따른 유리섬유 보강집성재 볼트접합부의 항복전단내력은 건축구조설계기준의 제안식을 보정한 예측치가 가장 잘 일치하였다.
본 연구는 불연속면이 존재하는 암반에서 smooth blasting 이 실시되었을 때의 발파파단면의 형성기구를 밝히고, 효과적인 smooth blasting을 실시하기 위한 기술적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 첫째, 불연속면의 경사와 발파공간거리에 의해서 형성되는 발파파단면의 형상을 I형(인접발파공이 직접 연결된 것), II형(단일 균열으로 연결된 것) 그리고 III형(방사상 균열에 의해서 형성된 것)으로 가정하고, 발파파단면의 요철도의 정도를 예측하는 방법을 제시하였다. 둘째 불연속면의 종류와 발파공에서 불연속면까지의 거리의 변화에 따른 발파균열의 상황을 검토하여 발파균열이 단일이나 방사상으로 되는 한계불연속거리를 결정하였다. 끝으로 불연속면의 종류, 발파공간거리 그리고 불연속면의 경사를 변화시킨 모형실험을 실시하여 파단면의 요철도를 실측하였다. 이 실측결과를 (2)식으로 계산되는 요철도의 예측치와 (3)식으로 계산되는 한계공간거리를 기준으로 대비함으로써 예측법의 타당성을 평가하였다. 실측치와 예측치를 불연속면의 종류와 경사별로 발파공간 거리를 기준으로하여 비교한 결과 overbreak + u 의 값은 예측치와 실험치가 높은 일치성을 나타내고, underbreak - u 의 값은 일치성이 다소 낮게 나타났으나 전체적으로 양호한 일치성을 나타냄으로써 파단면의 형성과 요철도의 예측법이 충분히 합리적이었음이 증명되어 불연속면을 함유하는 암반에서 Smooth Blasting 의 기구가 상당부분 밝혀졌다고 사료된다.
전자기적 해석 시뮬레이션 프로그램인 유한요소 방식의 HFSS(High Frequency Structure Simulation)를 사용하여, 전도 노이즈 흡수 sheet의 흡수특성을 해석하고 그 결과 값을 실측값과 비교함으로써 해석방법의 타당성을 검토하였다. 마이크로스트립 선로는 $S_{11}\simeq-30dB,\;S_{21}=0dB$의 반사투과 특성을 보여 전도 노이즈 흡수율 측정에 이상적인 전송특성을 보였다. 순철 압분체-고무 복합체 sheet의 복소비투자율과 복소비유전율을 입력하여 노이즈 흡수율을 계산한 결과 실측치와 비교적 잘 일치하는 해석결과를 얻었다. 주파수, 흡수계의 크기(특히 선로를 덮는 길이)에 따라 노이즈 흡수율은 현저한 변화를 보였으며, 이는 재료의 손실 특성과 밀접히 연관되어 있음을 제시하였다. 이러한 해석방법은 다양한 조성 및 크기의 전도 노이즈 흡수체의 설계에 유용히 사용될 수 있음을 제안할 수 있다.
GPS의 원자시계 이상 및 신호 취약 현상에 대비하기 위해 유럽의 갈릴레오, 중국의 BEIDOU, 일본의 QZSS 등 세계 선진각국은 GPS에 독립적인 위성항법시스템을 구축하고 있다. 또한, 위성항법시스템의 백업 용도로 지상항법 시스템인 Loran의 현대화 시스템인 eLoran에 대한 연구가 진행되고 있다. 국내에서도 독자항법에 대한 필요성이 거론되며 GPS에 대한 백업 용도로 Loran 시스템의 현대화를 통한 시각동기 인프라로서의 활용성에 대한 요구가 증대되고 있다. Loran 선호는 100Khz 대역으로 지형환경에 영향을 받는 지표파이다. 지표파는 지형의 전도율과 고도에 의해 전파의 전달 시 추가 지연인 ASF가 발생하고 이 추가 지연은 Loran 항법 및 시각동기에 오차를 유발하는 중요한 요소이다. 이에, ASF의 보정 방법은 Loran과 eLoran 항법에 매우 중요하다. 본 논문은 Loran 신호가 지형의 특성에 따라 지연되는 전파 지연 모델을 소개하고 효율적인 전파 지연 보정 방법을 제안하기 위해 전파모델링에 의한 예측값과 실측값을 비교 분석한 결과를 제시한다.
우리나라의 유사량 조사는 각각의 수문조사기관에서 자료의 이용 목적에 따라 간헐적으로 수행되고 있을 뿐, 체계적이고 지속적인 조사가 이루어지지 않아 타 수문자료에 비해 측정자료 구축 현황은 상당히 미비한 상태에 있다. 측정 자료 또한 부유사 실측자료는 있으나 소류사 측정자료는 거의 전무한 상태이기 때문에 신뢰성 있는 총 유사량을 산정하기에는 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 현재 우리나라는 소류사량을 산정하기 위해 경험식에 의한 방법과 실측에 의한 방법을 이용하고 있다. 그러나 실측에 의한 방법은 측정 장비의 설치 및 운영에 따른 위험성이 동반되고 많은 인력, 경비, 시간이 소요되는 등 많은 문제점을 내포하고 있고, 경험식에 의한 방법 또한 대상 유역에 수많은 경험식 중 어떤 공식을 적용하는지에 따라 결과 값이 수십에서 수백 배 이상의 차이가 나기 때문에 실제 그 결과 값을 활용하기에는 신뢰의 정도가 떨어진다. 최근 국외에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 음향 및 진동의 원리를 이용하여 소류사량을 간접적으로 추정하는 관측기기인 Hydrophone 및 Geophone이 개발되어 실용화를 위한 검토가 이루어지고 있다. 소류사량을 간접적으로 추정하는 방법은 기존의 직접측정 방법에 비해 측정이 간소화되고 지속적적인 관측이 가능하다는 점에서 유역의 소류사이동의 양과 질을 파악하는데 유효한 수단인 것으로 국외의 연구사례에서 언급하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 소류사 이동시 충돌에 의한 음향정보를 계측하여 소류사량을 연속적으로 측정할 수 있는 Hydro-Geophone을 활용하여 실내 실험을 구축하고, 소류사 이동에 따른 Hydro-Geophone의 충돌음향 계측 및 분석 등을 통해 현장에서 활용 가능한 소류사 추정 관계식을 개발하는 연구를 수행 하였다.
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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