• 터널과지하공간
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• 제14권6호
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• pp.399-410
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• 2004

지하정보의 활용에 관한 방법론적인 관점에서 인공지능기술과 데이터베이스의 활용은 최근 지구과학의 여러 분야에서 그 구체적인 적용방법이 모색되고 있다. 본 연구에서는 공학적으로 주요한 용도로 활용되는 그라우팅 공법과 관련하여 과학적인 접근방법이 필요한 그라우트의 주입제어 문제에 집중했다. 이 문제에 대한 방안으로서 암반의 특성에 따라 그라우트의 주입과정에서 동적으로 변화하는 변수들을 데이터베이스로 구축하고 이와 더불어 그라우트 밸브의 최적의 조정치를 유도하는 Fuzzy-neural hybrid system을 활용하는 방법론에 대한 개념적인 모델을 고안했다. 고안한 모델을 네 가지 사례에 적용한 결과 그라우트 밸브의 조정치가 그라우트의 주입과정에서 수반되는 역학적인 현상에 대해 합리적으로 유도되었다. 그러므로 이 모델의 알고리즘이 그라우트의 주입을 제어하는 도구로서 발전할 수 있으리라 판단된다.

• 지질공학
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• 제24권3호
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• pp.343-351
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• 2014

터널 시공 중 막장 매핑은 터널의 위험도 판단과 향후 지보패턴 결정에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 막장관찰기록지를 이용한 기존의 수기 매핑 방식을 탈피하여 모바일을 이용한 디지털 매핑 시스템을 제시하였다. 현장에서 디바이스를 기반으로 작성된 매핑 자료는 메인서버와 연동되어 자동으로 데이터베이스화가 되며 담당자 및 관련전문가들 사이에서 실시간 피드백이 가능하도록 구현하였다. 매핑의 정밀한 표현 방식 및 다량의 데이터 누적에 의한 속도 저하 문제는 Douglas-Peucker 알고리즘 등을 이용하여 해결하고자 하였다. 본 시스템은 향후 다양한 현장 검증 및 추가적인 기능 개선 등을 통해 완성도가 높아질 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.113-125
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• 2002

지반의 지표침하를 예측하는 여러가지 경험식들이 있지만, 관련인자들을 동시에 고려하지 못함으로 인하여 불확실한 예측결과를 가져온다. 본 연구에서는 113개의 현장계측자료를 이용한 인공신경 망으로 조건에 따른 터널현장의 지표침하를 예측하였다. 지표침하 예측을 위한 현장자료의 입력양식을 제안하였으며, 인자학습을 통해 최적의 인공신경 망 모델을 구성하고 RSE의 개념을 통해 터널굴착으로 인한 지표침하에 영향을 미치는 주요인자들을 분석하였다. 본 연구에서 구성한 데이터베이스를 이용하여 인공신경 망 엔진을 학습하고 두 가지 현장자료를 통해 검증한 결과, 계측자료의 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.39-46
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• 2019

액상화란 느슨한 사질토 지반에서 지진과 같은 큰 진동하중이 발생하여 과잉간극수압이 급격히 증가해 전단강도를 상실하는 현상으로 국내 포항에서 발생한 액상화 현상과 더불어 그 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 액상화 평가는 주로 Seed and Idriss(1982)가 제시한 반경험적 방법을 통해 수행할 수 있으며 시추공 DB와 SPT에서 얻어진 관입저항력을 기초로 액상화 위험을 평가할 수 있지만 획득된 시추공 DB는 일정 구역을 대표하지 못하는 문제를 내재하고 있다. 따라서 본 연구는 액상화 평가의 필요한 지반정보를 분류 및 검토하여 지반정보의 DB구축방안을 모색하고 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 공간보간을 수행해 액상화 평가 대상이 되는 지층의 대표성 문제를 해소하고자 하였다. 액상화 발생이 예상되는 지층의 두께를 정의하는 방안에 따라 세 가지 지층심도DB구축 방안을 제시하였고 교차검증을 통해 제시한 구축방안의 정밀도를 비교, 분석하여 액상화 평가에 적합한 지층심도DB구축 방안을 제시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권8호
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• pp.53-66
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• 2022

국토지반정보 통합DB센터(GeoInfo)는 전국 건설현장에서 생산되는 많은 수의 지반조사결과 자료를 배포하고 있다. GeoInfo에는 많은 수의 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT) 자료가 존재하지만, 전단파속도(V_S) 데이터는 아직 부족한 실정이다. 따라서 풍부한 SPT 데이터로부터 V_S를 예측하기위해 본 연구에서는 GeoInfo에서 배포하는 자료를 이용하여 새로운 N-V_S 모델을 제안하였다. 본 연구는 지층 또는 토층에 구분없이 하나의 모델을 제안한다. 단, 지층에 따라 V_S의 최대값을 설정하여 N치의 과대 예측에 의한 V_S의 과대 예측을 방지하였다. 모델 개발에 사용하지 않은 검증용 데이터를 활용하여 선행연구에서 제시한 N-V_S모델과 본 연구에서 개발한 모델을 비교해 본 결과, 본 연구에서 제안한 모델이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 제안한 N-V_S 모델은 GeoInfo의 많은 데이터로부터 유추된 경험식이기에 GeoInfo의 SPT 데이터를 V_S로 변환하는데 가장 적합할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.17-35
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• 2016

지진으로 인한 재난은 지반운동의 증폭과 관련된 부지효과의 차이로 인해 흔히 견고한 토사나 암반에 비해 연약한 토사 지역에서 심하게 나타나고 있다. 지역적 관점에서 이러한 차이는 대상 영역 전체의 토사 지층 분포의 예측을 통해 우선 파악할 수 있다. 토사는 대개 내륙에 비해 강이나 해안 주변에서 두껍게 발달하고 있다. 본 연구에서는 해안 대도시 인천을 대상으로 부지효과를 평가하고 지진재해 정보를 제공하고자, 연구 영역 전체의 지반지층에 대해 GIS 기반의 공간예측을 수행하였다. 약 7,000 여공의 기존 시추조사 자료를 수집하여 GIS DB로 구축하였으며, 추가적으로 현장답사를 통해 지표지반 자료들을 확보하였다. 구축된 지반 DB를 토대로 부지고유 지진응답 매개변수들에 관한 공간구역화 지도들을 지역 지진대책에서의 활용을 위해 제시하였다. 지반지진공학 매개변수별 공간 구역화 수행을 통해 인천 확장영역의 지진위험도를 평가하고, 부지분류 구역정보를 도출함으로써 내진설계의 부지증폭계수를 결정하였다. 이 때 대상 영역 전체에 걸쳐 부지분류에 관한 공간구역화를 부지응답 매개변수별로 수행하고 각 매개변수별 공간분포를 비교하였다. 이에 따라 인천 행정 단위별로 부지주기의 공간구역화를 수행하였으며, 지반지진공학적 취약부지를 평가함으로써 해안 대도시에서의 지진재해 저감을 위한 의사결정 지원의 활용가능성을 확인하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2008년도 춘계 학술발표회 초청강연 및 논문집
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• pp.170-180
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• 2008

Successful design, construction and maintenance of NATM tunnel demands prediction, control, stability guidelines, the estimation pre-improvement support system and monitoring of surface settlement, gradient and ground displacement with high accuracy. Moreover, urban NATM tunnel under difficult geotechnical conditions is important the estimation and necessary of pre-improvement support system. Various strategies have been proposed for the quantitative estimation of pre-improvement support system. This paper was investigated and analysed an assessment technique for the quantitative estimation of pre-improvement support system on underground space, as mountain and urban tunnel, in detail. The analysis performed on design and construction stage with field database using the proposed stability estimation index by many researcher including the critical strain and the apparent Young's modulus concept.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권9호
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• pp.51-63
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• 2007

암반에 근입된 현장타설말뚝의 주면거동특성을 분석하고자, 편마암질의 풍화암/연암지역에서 현장 말뚝재하시험(압축재하 4회, 인발시험 5회)을 수행하였다. 이를 통해 암반 풍화, 굴착면 거칠기, 말뚝 직경, 재하방향 등의 요소들이 암반 근입 현장타설말뚝의 주면 전단거동을 결정짓는 주요요소임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 국내에서 수행된 암반 근입 현장타설말뚝의 재하시험 사례를 토대로 국내 암반조건을 반영한 극한주면마찰력($f_{max}$)을 제안하였다.

• Earthquakes and Structures
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• 제7권4호
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• pp.485-510
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• 2014

In performance-based seismic design procedures Peak Ground Acceleration (PGA) and pseudo-Spectral acceleration ($S_a$) are commonly used to predict the response of structures to earthquake. Recently, research has been carried out to evaluate the predictive capability of these standard Intensity Measures (IMs) with respect to different types of structures and Engineering Demand Parameter (EDP) commonly used to measure damage. Efforts have been also spent to propose alternative IMs that are able to improve the results of the response predictions. However, most of these IMs are not usually employed in probabilistic seismic demand analyses because of the lack of reliable Ground Motion Prediction Equations (GMPEs). In order to define seismic hazard and thus to calculate demand hazard curves it is essential, in fact, to establish a GMPE for the earthquake intensity. In the light of this need, new GMPEs are proposed here for the elastic input energy spectra, energy-based intensity measures that have been shown to be good predictors of both structural and non-structural damage for many types of structures. The proposed GMPEs are developed using mixed-effects models by empirical regressions on a large number of strong-motions selected from the NGA database. Parametric analyses are carried out to show the effect of some properties variation, such as fault mechanism, type of soil, earthquake magnitude and distance, on the considered IMs. Results of comparisons between the proposed GMPEs and other from the literature are finally shown.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권2호
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• pp.107-126
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• 1998

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.