• 자연, 터널 그리고 지하공간
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• 제13권1호
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• pp.18-26
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• 2011

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권11호
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• pp.23-29
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• 2021

최근 도심지를 중심으로 지반함몰이 꾸준하게 발생되고 있어 시민들의 안전을 위협하고 있다. 도로 하부에는 상수관로, 하수도관로, 통신관로 등 각종 지하 시설물이 매설되어 있다. 이러한 지하시설물의 노후화와 지하 난개발로 인해 지반함몰의 원인으로 작용하고 있다. 기존 관로의 노후도에 따라 지반함몰 발생 위험도를 분석된 결과가 있지만 지반 교란상태를 나타내는 관로의 밀집도를 활용한 지반 함몰 위험도를 분석한 결과는 없는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 서울시의 대표 지하 관로 6종 데이터를 활용하여 지하공간의 밀집도를 분석하여 지반함몰과 상관성이 있는지에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 지반함몰 발생 지역에서는 지하 시설물의 밀집도가 높은 것으로 나타나 지반함몰에 관로의 밀집도가 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.267-267
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• 2021

제주도는 화산섬의 지질특성상 강수의 지표침투성이 높아 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 지하수의 보전관리는 매우 중요한 사항이며 특히 지하수의 안정적인 이용을 위해서는 지하수 취수가 주변지역 지하수위에 미치는 영향 분석이 반드시 필요하다. 본 연구는 딥러닝 알고리즘인 Long Short-Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역에 위치한 2개 지하수위 관측정을 대상으로 지하수 취수영향을 분석하였다. 입력자료로써 인근 2개 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 6개 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료(2001. 2. 11. ~ 2019. 10. 31.)를 사용하였다. 지하수위 변동특성을 최대한 반영하기 위해 LSTM의 예측일수를 1일로 설정하였다. 보정 및 검증 기간을 사용하여 매개변수의 과적합을 방지하였으며, 테스트 기간을 사용하여 LSTM의 예측성능을 평가하였다. 평가지수로써 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)와 평균제곱근오차(RMSE)를 사용하였다. 그리고 지하수 취수가 주변 지하수위 변동에 미치는 영향을 분석하기 위해 취수량을 최대취수량인 2,300 m³/일, 최대취수량의 2/3인 1,533 m³/일 및 0 m³/일로 설정하여 모의하였다. 모의결과, 2개 감시정의 보정, 검증 및 예측기간에 대한 NSE는 최대 0.999, 최소 0.976의 범위를 보였으며, RMSE는 최대 0.494 m, 최소 0.084 m를 보여 LSTM은 우수한 예측성능을 나타내었다. 이것은 LSTM이 지하수위 변동특성을 적절히 학습하였다는 것을 의미하며 따라서 추정된 매개변수를 활용하여 지하수 취수영향을 모의 및 분석하였다. 그 결과, 지하수위 하강량은 최대 0.38 m 였으며 이것은 대상지점에 대한 취수량은 지하수위 하강에 거의 영향을 주지 않는다는 것을 의미한다. 또한 취수량과 지하수위 하강량과의 관계는 한 개 관측정에 대해 선형적인 관계를 보인 반면 나머지 한 개 관측정에 대해서는 비선형적인 관계를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하여 제주도 표선유역 중산간지역의 지하수위 변동특성을 분석할 수 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.454-457
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• 2010

본 연구에서는 입체/복합도로용 내진신축이음장치를 개발하고 복층구조의 입체/복합도로 JC를 설계하였다. 입체/복합도로용 내진 신축이음장치는 공중관통형 일체구조의 입체/복합도로에서 두 교량을 각각 지지하는 교각과 건물이 서로 다른 방향으로 거동할 때 거동 방향에 상관없이 교량을 주행 중인 차량이 안전하게 교량 상판을 통과할 수 있어 지진 등의 대형사고에 의한 피해를 최소화할 수 있다. 또한 지하형 복층구조의 입체/복합도로는 서로 직교하는 지하도로에 입체교차로를 형성하여 효율적인 지하 도로망을 구축할 수 있으며 지하도로를 건축물 지하주차장과 연결로를 통해 직접 연계함으로써 집객 효과가 매우 높다.

• 지반과기술
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• 제7권3호
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• pp.24-34
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• 2010

• 한국방재학회지
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• 제10권3호
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• pp.33-35
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• 2010

• 한국측량학회지
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• 제25권3호
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• pp.223-230
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• 2007

도시의 집중화로 지하시설물이 폭발적으로 증가하였으며, 그에 따른 지하시설물도의 중요성이 부각되고 있다. 하지만, 부정확한 지하시설물도와 지하시설물에 대한 관리부재로 인하여 크고 작은 사고가 계속하여 발생하고 있는 실정이다. 또한 지하시설물도는 자료의 최신성과 정확성이 확보되어야 하나, 현재의 지하시설물도는 각 기관별 작성 및 갱신체계를 가지고 있어, 자료의 최신성과 정확성을 검증하기 힘든 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 서울특별시에 소재한 6대 유관기관의 지하시설물도 위치정확도를 분석하기 위해 3년간 지하시설물에 대한 현장 조사/탐사 작업과 기준점에 기반한 위치측량을 수행하였다. 이를 바탕으로 연차별, 기관별 지하시설물도의 위치정확도를 비교분석하였으며, 그 결과 지하시설물도의 평균 73cm(2004), 78cm(2005) 그리고 75cm(2006)의 위치정확도 결과값을 획득하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.485-493
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• 2021

지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R² ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2015

제주도의 연평균 강수량은 지속적으로 증가하고 있으나 강우일수는 감소하는 추세로 기후변화에 의한 가뭄재해 피해가 우려되고 있다. 제주도는 전체 수자원의 대부분을 지하수로 사용되어 면적 대비 많은 지하수관정이 개발 이용되고 있으며, 용수이용에 따른 고갈 및 오염이 발생되지 않도록 분석 관리가 필요한 지역이다. 제주지역의 지하수위는 계절적 변동특성이 확연히 나타나지만 평시에는 큰 변동이 없는 지하수위 수준을 보이며, 실제 지하수 이용률은 허가량의 30%이하로 양수에 의한 지하수위변동은 크게 체감되지 못하고 있다. 그러나 극심한 가뭄재해 발생 시 기존 사용량을 초과 양수하는 문제가 발생하여 지하수위는 급격하게 하강되고, 제주 수자원관리에 문제가 발생될 것으로 지속적인 지하수 개발이 지하수위에 미치는 영향에 대하여 정량적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 지하수 유동 및 수위변동 분석이 가능한 수치해석 모형을 이용하여 제주도 성산유역을 대상으로 1993년부터 2013년까지 10년 주기 양수에 따른 지하수위 하강 특성을 분석하였다. 1993년 이전 개발된 지하수관정은 55개소, 2003년까지 개발된 지하수관정은 108개소로 지하수 개발은 약 1.9배 증가되었으나 양수능력을 적용하여 지하수위 변동을 분석한 결과 2.5배~3.1배 하강되는 것으로 확인되었다. 2003년부터 2013년까지 지하수 개발은 유역 상부에 집중되었으며 상류부 지하수 양수에 따라 해안지역의 지하수위까지 영향을 미치는 것으로 확인되었다.