• 한국지구과학회지
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• 제26권5호
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• pp.436-442
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• 2005

한반도 남동부 경상분지의 동부에 위치한 언양 지역 일대에서 양산 단층대에 대한 물리 탐사를 수행하였다. 본 연구에 사용된 물리 탐사의 종류는 중력과 전기비저항 탐사이며 한국지질자원연구원에서 수행된 항공자력탐사자료를 분석하였다. 양산 단층대 중 언양 지역을 가로지르는 2개의 측선을 따라 총 71개 측점에서 중력을 측정하였으며, 동일한 위치에서 쌍극자배열을 이용한 전기비저항 탐사를 수행하였다. 또한, 이 지역의 광역적인 지질구조를 살펴보기 위하여 항공 자력 탐사자료를 분석하였다. 탐사 결과는 예상 단층선을 따라 동서지역의 전기 비저항, 밀도 및 자력의 분포가 서로 다른 양상으로 발달하여 있음을 보여주고 있다. 탐사 지역을 가로지르는 단층의 모습은 수직으로 잘 발달되어 있으며, 단층선을 따라 파쇄대가 자리 잡고 있음을 알 수 있는데 이는 선행 연구의 결과와 일치하고 있다. 또한 중력 자료의 경우 탐사지역의 북쪽에 비해 남쪽에서 단층 반응의 크기가 커짐을 확인할 수 있다. 본 연구의 성과는 앞으로 양산단층의 특성을 연구하는 다른 연구들의 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제38권3호
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• pp.285-297
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• 2005

미국 오하이오주에 있는 Grenville Front의 위치와 특성을 이해하기 위하여 중자력, 탄성파 및 지질자료를 이용한 지구물리학적 연구를 수행하였다. 탄성파 자료에 의하면 서부 오하이오에서의 기반암은 Grenville Front와 관계가 있는 동쪽으로 경사를 이루는 반사면으로 나타나고 이에 반하여 동부 오하이오에서는 서쪽으로 경사를 이루는 반사면이 나타난다. 중자력 자료 분석에 의하면 Grenville Front는 저중력 이상으로 그리고 Grenville Front Tectonic Zone은 고중력 및 고자력 이상으로 특징 지워진다. 탄성파 자료를 근거로 수행한 중자력 모델링 결과는 Grenville Front위치에서 하부지각은 두껍고 Grenville Front Tectonic Zone은 주로 변성도가 높은 변성암으로 구성된다는 것을 제안한다. Grenville Front 위치에서 저중력 이상은 두터운 지각 두께 때문에, 반면에 고자력 이상은 변성도가 높은 변성암들의 존재 때문인 것으로 해석된다. Grenville Front 바로 동쪽의 오하이오 중앙부에서 나타나는 고중력 이상은 밀도가 높은 하부 및 중부 지각이 상부지각으로 트러스팅 (thrusting) 되었기 때문이다. 과거 연구에서는 이 고중력 이상이 선캄브리아대의 열 개지역과 관계된다고 하였는데 이를 뒷받침할 만한 근거는 없다.

• 지질공학
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• 제24권4호
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• pp.501-510
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• 2014

화구호를 가지고 있는 화산에서 분화는 단순히 화산분출물에 의한 피해와 더불어 칼데라 호수에 저장된 많은 양의 물이 방류하여 대규모의 재해를 유발한다. 최근 백두산 분화의 전조가 관측되고 있고 백두산의 분화 시 천지칼데라호로 인해 예상되는 화산성 홍수의 피해를 추정하고 화산 재해에 대비하여 사회적, 경제, 문화, 정치적 파급 효과에 대한 정보와 적절한 대응방안의 마련이 필요하다. 백두산의 화산활동으로 인하여 천지의 외륜산이 붕괴되고 천지에 저장된 물이 방류될 경우를 가정하여 2차원 평면 흐름 수치모형을 이용하여 잠재적 홍수피해 위험지역을 파악하였다. 방류되는 물의 양은 외륜산 붕괴 메커니즘을 표현하는 미분방정식을 풀어 시간의 함수로 유량곡선을 작성하였다. 구성된 유량곡선을 수치모형의 상류부 경계조건으로 하였고, 하류부 경계조건은 백산수고의 수위를 설정하여 10일 동안 송화강 유역으로 흐르는 홍수피해 지역을 모의하였다. 지형자료는 USGS의 SRTM3 수치 표고 자료를 바탕으로 $100m{\times}100m$의 격자(Grid)를 생성하였다. 지표면 특성은 인공위성 MODIS자료를 사용하여 유출곡선지수와 조도계수를 산정하였다. FLO-2D로 모의한 침수지역을 위성영상과 중첩하여 침수면적을 계산한 결과, 외륜산(outer rim) 붕괴가 발생하고 붕괴율이 10 m/hr인 경우 이도백하부근 도심지 면적 $22.4km^2$ 중 80%정도가 침수되며, 붕괴율이 100 m/hr인 경우 98%의 지역이 침수되는 것으로 나타났다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제10권4호
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• pp.295-303
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• 2012

한국원자력연구원의 지하처분연구시설인 KURT 주변의 지하수 유동 환경과 관련하여 수집 및 분석된 자료를 바탕으로, 가상의 처분장에서 누출된 방사성 핵종의 이동 현상을 시간 영역(time domain)에서 계산하였다. KURT에서 실시된 현장 시험에서 밝혀진 수리지질학적 특성을 바탕으로 지하수 유동 모의를 실시하였고, 그 결과를 통해 파악된 지하수 유동 경로를 따라 방사성 핵종이 이동하는데 걸리는 시간은 시간 영역에서 용질 이동 모의를 하는 TDRW(Time Domain Random Walk) 방식을 통해 평가하였다. 이류(advection)와 분산(dispersion) 현상 외에 방사성 핵종의 붕괴(decay), 평형 흡착(equilibrium sorption), 암반 기질로의 확산(matrix diffusion) 현상이 용질의 이동 시간에 영향을 주는 것으로 설정되었다. 모의 결과를 통해 방사성 핵종과 지하 매질의 특성에 의한 흡착 현상, 기질 확산 현상이 핵종 이동에 미치는 영향이 분석되었으며, 방사성 핵종의 연쇄 KURT 부지 환경에 위치한 가상의 처분 시설에서 누출되는 방사성 핵종의 이동을 Time Domain에서 해석하는 방법에 관한 연구 반응에 의한 영향도 평가하였다. KURT 부지 환경에서 지표로 유출될 수 있다고 계산된 방사성 핵종의 유출량은 처분장에서 누출될 수 있는 양의 $10^{-3}$배 미만이었고, 암반 기질로의 확산 및 흡착이 고려되면 그 비율이 더욱 낮아졌다. 본 연구에서 사용된 핵종 이동 모의 방법은 방사성붕괴나 흡착, 확산 등 이동 지연 현상을 고려하면서 핵종의 이동 시간을 계산할 수 있어 안전성 평가에서 요구되는 심부 지하에서의 방사성 핵종 이동 관련 자료를 작성하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국농공학회지
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• 제22권3호
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• pp.75-87
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• 1980

Most hydro]ogic phenomena are the complex and organic products of multiple causations like climatic and hydro-geological factors. A certain significant correlation on the run-off in river basin would be expected and foreseen in advance, and the effect of each these causual and associated factors (independant variables; present-month rainfall, previous-month run-off, evapotranspiration and relative humidity etc.) upon present-month run-off(dependent variable) may be determined by multiple regression analysis. Functions between independant and dependant variables should be treated repeatedly until satisfactory and optimal combination of independant variables can be obtained. Reliability of the estimated function should be tested according to the result of statistical criterion such as analysis of variance, coefficient of determination and significance-test of regression coefficients before first estimated multiple regression model in historical sequence is determined. But some error between observed and estimated run-off is still there. The error arises because the model used is an inadequate description of the system and because the data constituting the record represent only a sample from a population of monthly discharge observation, so that estimates of model parameter will be subject to sampling errors. Since this error which is a deviation from multiple regression plane cannot be explained by first estimated multiple regression equation, it can be considered as a random error governed by law of chance in nature. This unexplained variance by multiple regression equation can be solved by stochastic approach, that is, random error can be stochastically simulated by multiplying random normal variate to standard error of estimate. Finally hybrid model on estimation of monthly run-off in nonhistorical sequence can be determined by combining the determistic component of multiple regression equation and the stochastic component of random errors. Monthly run-off in Naju station in Yong-San river basin is estimated by multiple regression model and hybrid model. And some comparisons between observed and estimated run-off and between multiple regression model and already-existing estimation methods such as Gajiyama formula, tank model and Thomas-Fiering model are done. The results are as follows. (1) The optimal function to estimate monthly run-off in historical sequence is multiple linear regression equation in overall-month unit, that is; Qn=0.788Pn+0.130Qn-1-0.273En-0.1 About 85% of total variance of monthly runoff can be explained by multiple linear regression equation and its coefficient of determination (R2) is 0.843. This means we can estimate monthly runoff in historical sequence highly significantly with short data of observation by above mentioned equation. (2) The optimal function to estimate monthly runoff in nonhistorical sequence is hybrid model combined with multiple linear regression equation in overall-month unit and stochastic component, that is; Qn=0. 788Pn+0. l30Qn-1-0. 273En-0. 10+Sy.t The rest 15% of unexplained variance of monthly runoff can be explained by addition of stochastic process and a bit more reliable results of statistical characteristics of monthly runoff in non-historical sequence are derived. This estimated monthly runoff in non-historical sequence shows up the extraordinary value (maximum, minimum value) which is not appeared in the observed runoff as a random component. (3) "Frequency best fit coefficient" (R2f) of multiple linear regression equation is 0.847 which is the same value as Gaijyama's one. This implies that multiple linear regression equation and Gajiyama formula are theoretically rather reasonable functions.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제6권4호
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• pp.245-255
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• 2008

중 저준위방사성폐기물 처분부지에 대한 건설 및 운영 인허가 취득을 위한 종합적인 부지특성조사가 사업자인 한국수력원자력(주)의 책임 하에 이루어졌으며, 수리지질조사는 부지의 수리지질학적 특성 해석과 방사선적 안전성 평가를 위한 기초자료 생산을 목적으로 수행되었다. 처분부지의 수리지질특성은 주로 지표에서 이루어진 지질조사, 시추조사, 각종 수리시험 및 지구물리탐사 자료를 종합적으로 분석하여 수리지질체계의 특성을 평가하고, 이를 토대로 수리토양영역, 3 개의 수리암반영역 및 5 개의 투수성구조영역으로 구성되는 수리-구조모델을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 수리-구조모델과 수리인자는 지하수유동모델 해석 업무에 직접 이용되었다. 본 논문의 결과는 지표조사단계에서 얻어진 자료에 근거한 것이므로 수리지질특성과 관련된 제반 조사방법에 가정과 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 현재 진행 중인 지하시설 건설과정에 취득되는 직접적인 수리지질특성 관련 자료를 종합적으로 재 해석함으로써 부지특성조사 단계에서의 가정과 불확실성을 저감시킬 수 있고, 최종적인 수리-구조모델의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제53권4호
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• pp.479-489
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• 2020

단층은 근원암에서 형성된 석유 가스 등의 탄화수소가 이동하는 통로이자 탄화수소를 가두는 덮개암의 역할을 할 수 있는 지질구조로, 탄화수소가 축적된 저류층을 찾기 위한 탄성파 탐사의 주요 대상 중 하나이다. 하지만 기존의 유사성, 응집성, 분산, 기울기, 단층가능성 등 탄성파 자료의 측면 방향 불연속성을 활용하는 단층 감지 방법들은 전문지식을 갖춘 해석자가 많은 계산 비용과 시간을 투자해야 한다는 문제가 있다. 따라서 많은 연구자들이 단층 해석에 필요한 계산 비용과 시간을 절약하기 위한 다양한 연구를 진행하고 있고, 최근에는 머신러닝 기술을 활용한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 단층 해석에는 다양한 머신러닝 기술들 중 서포트백터머신, 다층퍼셉트론, 심층 신경망, 합성곱 신경망 등의 알고리즘이 사용되고 있다. 특히 합성곱 신경망을 활용한 연구는 독자적인 구조의 모델을 사용한 연구뿐만 아니라, 이미지 처리 분야에서 성능이 검증된 모델을 활용한 연구 및 단층의 위치와 주향, 경사 등의 정보를 함께 해석하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여, 현재까지 단층 위치 및 단층 정보 해석에 가장 효과적인 기술은 영상 처리 분야에서 검증된 U-Net 구조를 바탕으로 한 합성곱 신경망인 것을 확인했다. 이러한 합성곱 신경망에 전이학습 및 데이터 증식 기법을 접목하면 앞으로 더욱 효과적인 단층 감지 및 정보 해석이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제33권10호
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• pp.5-14
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• 2017

자연사면의 붕괴를 예측하기 위한 위험지도는 지형학적, 수문학적 및 지질학적 요소의 조합으로 구성된다. 지형적인 요소는 수치고도모형(DEM)으로부터 추출하여 작성된 방위도, 경사도, 곡률, 지형지수를 포함하며, 풍화대의 심도를 반영하고 있다. 수문학적 요소는 토양배수(soil drainage), 습윤지수가 불안정성을 판단하는 주요 요소이다. 그러나 대부분의 도시 지역은 평야(저지대)에 위치하므로 지형요소와 수문요소만으로 위험지도를 작성하기는 어려운 것으로 판단된다. 본 연구에서는 도심지와 같은 평탄한 저경사 지역의 붕괴 위험을 판단하기 위하여 고수계, 토양심도(풍화토심도)와 지하수 수위 데이터 등과 같은 다양한 자료를 수집하여 해석 요소로 사용하였으며, 위험지도의 신뢰성을 판단하기 위하여 강남구와 여의도 지역에서 과거 발생한 재해 기록과 비교하여 분석을 진행하였다. 기존에 작성된 재난안전연구원의 재해위험도는 지형적인 요소만이 반영되었으므로 도심지는 대체로 안정된 지역으로 분류되고 있고, 과거 붕괴 이력이 반영되지 않았다. 본 연구에서 제시된 붕괴위험도는 풍화대 심도, 토양 배수조건, 지하수 조건, 고수계 등을 입력자료로 추가하였다. 그 결과 실제 붕괴가 발생한 지점에서 취약성이 증가하는 결과를 보였다. 실제 붕괴이력과 지반침하지도의 결과를 비교 분석한 결과 기존 방식에 의한 붕괴위험 지도에서는 3등급은 12%, 4등급은 88%로 분석되었으나, 도심지 특성을 고려한 지반침하지도에서는 2등급 2%, 3등급 29%, 4등급 66%, 5등급 2%으로 재해취약성의 변화가 잘 나타났으며, 실제 붕괴가 발생한 지점에서 위험도가 증가하였고 상당한 유의성을 나타내었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권4호
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• pp.210-224
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• 2019

표면파 탐사는 매우 작은 규모의 초음파 분석부터 지질공학 규모의 분석까지 다양한 분야에서 활용하고 있으며, 특히 천부 지질의 지반 안정성을 평가하는 데 활발히 이용되고 있다. 표면파 탐사는 기본적으로 지표면을 따라 전파하는 표면파의 분산 특성에 기초하여 매질의 전단 속도 분포를 파악하는 탐사법이다. 즉, 지하 구조가 1차원 구조라는 가정 하에 탐사를 수행하는 표면파 탐사는, 진동수와 전파 속도의 관계인 분산곡선을 분석하고 1차원적 역산을 통해 층서구조 속도를 계산하게 된다. 이 논문에서는 천부 지질 조사를 위한 표면파 탐사법의 기초적인 이론부터 전반적인 자료처리 과정을 기술보고를 통해 설명하고자 한다. 먼저, 표면파에 대한 개략적인 설명과 가장 큰 특징 중 하나인 분산 특성에 대하여 설명한 후 일반적인 표면파 자료처리 순서에 대하여 설명하였다. 표면파 탐사법은 인공적인 송신원의 유무에 따라 능동 표면파 탐사법과 수동 표면파 탐사법으로 나눌 수 있으나 이 논문에서는 능동 표면파 탐사법인 CSW, SASW, MASW에 대하여 집중적으로 기술하였다. 수동 표면파 탐사법에 대해서는 다음 기술보고에서 다루고자 한다.