시추공 영상조사는 지하 구조를 직접 확인함으로서 좀더 정확한 자료를 얻기 위하여 실시되고 있으나, 시추공 좁은 공간내에 국한된 정보이기 때문에 원하는 공간범위의 지하 구조물에 직접적으로 적용하기 어려운 실정이다. 이에 시추공 영상 자료를 처리하고, 방향에 따른 위경사를 고려하여, 2차원의 지하 불연속면을 원하는 단면의 방향에따라 가시화하는 프로그램을 개발하고, 지하 불연속면의 분포를 넓은 공간에 확장하여 현장에 적용함으로서 시추공 영상분석을 보완하였다. 이와 관련된 프로그림이 별도로 판매되어 일부에서 사용되고 있으나, 내용이 알려지지 않았고 일반인이 사용하는데에 제한이 있었으므로 이번 기회에 희망자들이 쉽게 사용할 수 있게 될 것이다. 지하 구조물이 계획된 지역의 지하단면을 작성하기 위하여 포트란과 비쥬얼배직 프로그래밍 언어를 사용하여 Window GUI(Graphic User Interface) 환경으로 프로그램을 제작하였고 이 프로그램을 이용하여 전라북도 장수군 계남면 장계리 지역 터널계획 구간의 불연속면 분포도를 작성하였다. 시추공내에 국한된 불연속면을 가시화 프로그램을 이용하여 공간적으로 확장함으로서 부근 전체의 지하구조를 파악하며, 다른 지점에서의 불연속면의 분포 형태를 추측할 수 있었다. 또한 터널에 영향을 미치는 불연속면의 절리간극의 크기 범위와 불연속면들의 출현 심도 및 영향 범위 등을 계획된 터널의 방향에 따라 가시화하여 설계와 시공에 쉽게 이용하게 하였다.
Different from the main land of South Korea, Jeju Island has been in difficulties for measuring discharge. Due to high infiltration rate, most of streams in Jeju Island are usually in the dried state except six streams with the steady base flow, and the unique geological characteristics such as steep slope and short traveling distance of runoff have forced rainfall runoff usually to occur during very short period of time like one or two days. While discharge observations in Jeju Island have been conducted only for 16 sites with fixed electromagnetic surface velocimetry, effective analysis and validation of observed discharge data and operation of the monitoring sites still have been limited due to very few professions to maintain such jobs. This research is sponsored by Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs to build water cycle monitoring and management system of Jeju Island. Specifically, the research focuses on optimizing discharge measurement techniques adjusted for Jeju Island, expanding the monitoring sites, and validating the existing discharge data. First of all, we attempted to conduct discharge measurements in streams with steady base flow, by utilizing various recent discharge monitoring techniques, such as ADCP, LSPIV, Magnetic Velocimetry, and Electromagnetic Wave Surface Velocimetry. ADCP has been known to be the most accurate in terms of discharge measurement compared with other techniques, thus that the discharge measurement taken by ADCP could be used as a benchmark data for validation of others. However, there are still concerns of using ADCP in flood seasons; thereby LSPIV would be able to be applied for replacing ADCP in such flooded situation in the stream. In addition, sort of practical approaches such as Magnetic Velocimetry, and Electromagnetic Wave Surface Velocimetry would also be validated, which usually measure velocity in the designated parts of stream and assume the measured velocity to be representative for whole cross-section or profile at any specified location. The result of the comparison and analysis will be used for correcting existing discharge measurement by Electromagnetic Wave Surface Velocimetry and finding the most optimized discharge techniques in the future.
우리나라 대하천의 중 상류 구간에 분포하는 침식분지는 지방 중 소도시의 중요한 생활무대로 이용되고 있으나, 침식분지에 관한 연구는 주민들의 생활과 동떨어져 있어 인간과 자연환경의 관계를 이해하려는 노력이 부족하였다. 이에 본 연구에서는 취락입지 및 구릉지의 토지이용 변화를 근거로 1900년대 이후 침식분지 내 경관변화의 원인과 그 양상을 분석하였다. 본 연구에서는 지질 요소의 영향을 이해하기 위해 기반암의 지질이 다른 분지들을 선택하였다(거창분지-화강암, 초계분지-변성암, 안계분지-사력퇴적암, 마성분지-석회암). 그리고 구릉지의 경사도와 토양의 영향을 분석하고자 구릉지의 종 평단면도 위에 토지이용 분포도를 작성하였다. 침식분지의 경관은 구릉지와 개석 곡지, 그리고 하천 주변의 범람원으로 구성되어 있다. 개석 곡지와 범람원은 논으로 개간되었으나 구릉지는 최근까지 임야지로 이용되었다. 구릉지는 인구증가에 따른 개간압력과 '자연은 곧 생산재'라는 자본주의적 사고의 영향을 받아, 전통적인 신성한 공간인 '산'에서 생산재인 구릉지로 재인식되었다. 따라서 구릉지는 임야지에서 발, 과수원, 논, 주택지, 농공단지 부지 등으로 개발되었다. 자연적 조건에 따른 구릉지 경관의 변화 양상은 다음과 같다. 첫째, 지질구조선이 비교적 조밀한 화강암의 거창분지에서는 심하게 풍화된 물질이 쉽게 제거됨으로써 하계밀도가 높다. 완만한 구릉지에는 과수원이나 농공단지가 입지하고, 소하천의 측방침식으로 급경사를 유지하는 곳은 임야지로 남아 있다. 둘째, 지질구조선이 성긴 사력퇴적암의 안계분지에서는 소하천의 발달이 불량하다. 파랑상의 평탄한 구릉지는 밭이나 과수원, 논, 농공단지로 이용되고, 완만한 개석곡지는 논으로 이용된다. 셋째, 석회암의 마성분지에서는 넓고 평탄한 구릉지를 과수원이나 밭, 묘지, 농공단지로 이용한다. 그리고 폐쇄형 분지인 초계분지에서는 구릉지가 좁고 짧게 남아 있다. 선상지를 이루는 넓은 개석곡지는 일찍부터 논으로 개간되었고, 구릉지는 임야지로 남아있다.
지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.
해양지질 조사 또는 엔지니어링 목적의 해양 탄성파 탐사에서 해상의 너울로 인하여 탐사자료의 품질이 저하된다. 1 ~ 2 m의 너울은 탐사 중에 종종 발생하는데, 1 m 이내의 정밀도를 요하는 고해상 해저탐사자료에서 이를 보정하여 줌으로써 탄성파 단면도의 수평적 연속성을 높일 수 있다. 이 연구에서는 8채널 고해상 에어건 탐사자료와 3.5 kHz 천부지층탐사자료에 대하여 너울영향 보정을 적용하였다. 너울영향을 효율적으로 보정하기 위해서는 탐사자료에 나타나는 해저면의 위치를 정확하게 산출하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 해저면 수심값 추출을 위하여 해저면 부근의 최대 진폭을 이용하거나 최대진폭값의 일정 기준을 넘어서는 지점을 해저면 위치로 추출하는 방법 등을 사용하였다. 품질이 낮은 자료에 대해서는 수심값 추출이 용이하도록 엔벨로프 또는 해저면 요소파(wavelet) 신호와 상호상관을 수행한 자료를 사용하였다. 이와 같은 방법으로 산출한 수심값으로부터 평균값을 구한 후, 그 차이를 보정하여 주었다. 시험 적용된 에어건 탐사자료에서는 약 0.8 m, 2종의 3.5 kHz 천부지층탐사자료에서는 각각 약 0.5 m와 약 2.0 m 범위의 너울영향을 보정하였다. 자료의 상태에 따라 적절한 해저면 수심값 추출 방법을 사용하여 탐사자료의 너울 영향을 보정함으로써 지층의 연속성이 향상된 고품질의 고해상 해저 탄성파 단면도를 제작할 수 있었다.
경상분지 남동부 일대의 백악기 및 제3기 암류에서 발달하는 단층분절에 대한 분포특성을 도출하였다. 선형을 보이는 267조의 단층분절은 광역 지질도 상에서 표시된 곡선의 단층선에서 추출하였다. 첫째, 단층분절에 대한 방향각(${\theta}$)-길이(L)의 도면을 작성하였다. 관계도에서 단층분절의 전반적인 분포형태를 도출하였다. 도면의 분포곡선은 전체 형태에 따라서 4개의 구간으로 구분하였다. 상기 구간의 정점에 해당하는 북북동, 북북서 및 서북서의 방향은 양산, 울산 및 가음 단층계의 방향을 시사한다. 단층분절의 집단은 최대 정점에 해당하는 $N19^{\circ}E$의 방향에 대하여 거의 대칭 분포를 보여 준다. 둘째, 방향각-빈도수(N), 평균 길이(Lm), 총 길이(Lt) 및 밀도(${\rho}$)의 도면을 작성하였다. 관계도에서 상기한 도면의 전 영역을 분포곡선의 분포상에 의하여 19개의 영역으로 구분하였다. 상기한 영역의 정점에 해당하는 방향은 암체에 가해진 대표적인 응력의 방향을 시사한다. 셋째, 18개의 부집단에 대한 길이-누적 빈도수 그래프를 작성하였다. 관계도에서 지수(${\lambda}$)는 시계방향($N10{\sim}20^{\circ}E{\rightarrow}N50{\sim}60^{\circ}E$)과 반시계방향($N10{\sim}20^{\circ}W{\rightarrow}N50{\sim}60^{\circ}W$)으로 갈수록 증가한다. 반면 길이의 분포 폭 및 평균 길이는 감소한다. 서로 다른 진화 특성을 갖는 상기한 부집단에 대한 도면은 진화과정의 한 단면을 나타내고 있다. 넷째, 18개의 그래프에 대한 종합 분포도를 작성하였다. 관계도에서 상기한 그래프를 분포 구역에 따라 5개의 그룹(A~E)으로 분류하였다. 단층분절의 길이는 그룹 E ($N80{\sim}90^{\circ}E{\cdot}N70{\sim}80^{\circ}E{\cdot}N80{\sim}90^{\circ}W{\cdot}N50{\sim}60^{\circ}W{\cdot}N30{\sim}40^{\circ}W{\cdot}N40{\sim}50^{\circ}W$) < D ($N70{\sim}80^{\circ}W{\cdot}N60{\sim}70^{\circ}W{\cdot}N60{\sim}70^{\circ}E{\cdot}N50{\sim}60^{\circ}E{\cdot}N40{\sim}50^{\circ}E{\cdot}N0{\sim}10^{\circ}W$) < C ($N20{\sim}30^{\circ}W{\cdot}N10{\sim}20^{\circ}W$) < B ($N0{\sim}10^{\circ}E{\cdot}N30{\sim}40^{\circ}E$) < A ($N20{\sim}30^{\circ}E{\cdot}N10{\sim}20^{\circ}E$)의 순으로 증가한다. 특히 그래프의 형태는 균등 분포에서 지수 분포로 점차 변화한다. 마지막으로, 단층분절의 길이에 대한 여섯 개 변수의 값을 5개 그룹으로 구분하였다. 여섯 개 변수 중, 평균 길이 및 가장 긴 단층분절의 길이는 그룹 III ($N10^{\circ}W{\sim}N20^{\circ}E$) > IV ($N20{\sim}60^{\circ}E$) > II ($N10{\sim}60^{\circ}W$) > I ($N60{\sim}90^{\circ}W$) > V ($N60{\sim}90^{\circ}E$)의 순으로 감소한다. 그룹 V에 속하는 단층분절의 빈도수, 최장 길이, 총 길이, 평균 길이 및 밀도가 가장 낮은 값을 보여 준다. 5개 그룹 사이의 상기 배열순은 단층분절의 상대적인 생성시기와의 상관성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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