• 한국지반공학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.57-65
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• 2013

하중저항계수설계법(load and resistance factor design, LRFD)을 개발하기 위해서는 하중과 저항에 대한 신뢰성 있는 불확실성 평가가 필요하다. 기존의 말뚝기초 저항계수 산정에 관한 연구는 대부분 일반 교량에 대한 하중의 불확실성을 반영하였다. 본 연구에서는 경간장이 200m이상 300m이하인 교량과 300m이상 1500m이하인 장대 교량에 대하여 수정된 하중모델로부터 평가된 활하중 불확실성을 저항계수 산정에 반영하였다. 타입말뚝 저항을 예측하기 위하여 Imperial College Pile (ICP) 설계법을 사용하였고, 이 설계법을 적용하여 사질토 및 점성토 지반에 대한 타입 말뚝의 저항 불확실성을 평가하였다. 일반 교량에 비하여 장대교량의 경우 파괴시 발생되는 경제적, 인명적 손실이 크기 때문에 기존에 적용한 일반적인 목표신뢰수준을 더 높게 설정하였다. 장대교량에 해당하는 수정된 하중 및 목표신뢰 수준에 대하여 산정된 저항계수와 기존에 일반 교량 기초에 대하여 제시된 저항계수를 비교 분석하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.27-40
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• 2016

기존의 강우에 의한 사면붕괴 기준들은 지형학적 특성, 임상특성, 불포화 지반 조건 등을 반영하지 않아 사면 파괴 예측 지표로 활용하기에는 많은 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 강우패턴, 지형학적 특성(경사, 토심), 공학적 특성(불포화 지반 특성), 임상특성(식생 뿌리에 의한 영향, 수목하중) 등을 반영할 수 있는 불포화 사면 안정성 해석 방법을 제안하였다. 뿌리보강과 수목하중을 고려하지 않는 사면의 안전율 평가는 안전율을 과다 평가하는 것으로 나타났다. 제안된 안정성 해석 방법에 의하여 강우에 의한 불포화사면의 안전율에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 GIS와 연계하여 울주군 산사태위험 지정지역에 적용하여 강우에 대한 사면 위험성을 정량적으로 분석하였다. 산사태위험지역은 강우에 의한 사면의 안전율이 낮거나, 대부분 안전율 감소가 급격하게 발생한 지점의 하류에 위치하고 있음을 알 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권12호
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• pp.5-14
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• 2014

국내 대부분의 사면파괴는 6월~9월에 발생하며, 이러한 사면파괴는 사회적으로 큰 손실을 유발한다. 사면파괴의 주요 원인은 강우강도(Intensity, I)와 강우기간(Duration, D)이다. 본 연구에서는 강우강도-기간(I-D)을 고려한 사면파괴 유발 강우 한계선(rainfall threshold)을 제안하였다. 본 연구를 위해서 국립재난안전연구원과 다양한 보고서 및 매체 그리고 현장조사를 통해서 1999년부터 2012년까지 풍화토 지반에서 유발된 255개 재해이력 자료를 수집하였다. 그리고 기상청의 강우자료를 바탕으로 사면파괴가 발생한 시점의 전 후의 시간에 대한 강우량 데이터를 수집하였다. 수집된 재해이력과 강우량 데이터베이스를 바탕으로 사면파괴를 유형별(토석류, 얕은 사면파괴 등)로 분류하고, 통계적 기법인 분위수 회귀분석을 이용하여 강우강도 및 기간을 분석함으로써 강우 한계선을 제안하였다. 뿐만 아니라 2013년의 재해이력 자료를 통해 제안된 한계선의 검증을 수행하였다. 또한 국외의 한계선과 제안된 한계선을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안된 강우 한계선은 산사태 예 경보시스템을 구축할 때 기초자료로 사용될 수 있다고 판단된다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제10권3호
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• pp.79-96
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• 1994

인공신경회로망을 이용하여 터널굴착설계를 위한 전문가 시스템 NESTED를 개발하였다. 이를 위하여 지하 암반의 안정성을 평가할 수 있는 신경회로망 모델과 대표적인 암반분류법인 RMR과 Q 시스템 사이의 상관관계를 결정할 수 있는 신경회로망 모델을 사용하였다. 또한 사용된 모델과 전산화된 암반분류법 프로그램이 동일한 사용자 환경을 통해 운용될 수 있도록 통합 시스템을 구성하였다. NESTED에 사용된 신경회로망의 구조는 역전파 학습 알고리즘을 채용한 다층 역전파 신경 회로망이다. 전문가 시스템에 필요한 지식기반을 구축하기 위해 이전의 현장 시공사례로 학습과정을 수행함으로써 불완전하거나 오류가 포함된 정보를 처리할 수 있는 공학 데이터베이스를 개발하였다. 일련의 실험을 통해 전문가 시스템을 현장사례에 적용해보고 여기서 출력된 결과를 문헌에 보고된 자료와 비교하였다. 이 결과 암반의 파괴거동을 추정하고 이에 따른 보강시기의 변화를 정확히 예측하는 신경회로망의 추론능력을 확인할 수 있었다. 이처럼 본 연구를 통해 개발된 신경회로망 전문가 시스템을 암반터널에 적용할 경우 부족한 지질자료에 대해 합리적인 기준을 제공하고 터널의 예비설계에 필요한 보강설계를 제시할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.267-278
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• 2003

인공신경망은 복잡한 문제를 해결하는데 있어 여러 분야에서 널리 활용되고 있는 매우 효과적인 기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 터널거동을 효과적으로 예측하기 위해 이러한 인공신경망 기법을 이용한 터널거동 예측시스템 (TBPS)을 개발하였다. 본 시스템 개발을 위해 시공이 완료된 31개 현장 193 개소 지점으로부터 얻은 터널 계측자료 (즉, 천단침하, 내공변위, 록볼트 축력, 숏크리트 압축 및 전단응력, 내진시 라이닝의 응력 등)를 D/B화하여 이용하였다. 또한 개발된 TBPS의 학습을 위해 가장 효과적이라 알려진 역전파 알고리즘을 사용하여 이들 자료의 학습을 실시하였다. 이러한 과정을 통해 개발된 TBPS를 이용하여 예측한 터널 거동 값과 현장계측 값, 수치해석에 의한 결과 값의 상호 비교 분석을 실시하였다. 비교분석 결과, TBPS에 의한 거동예측결과 값의 변화는 실무에 적용 가능한 범주에 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발된 TBPS는 터널의 타당성검토나 기본 및 실시설계 등에 적용하여 효율적으로 필요한 정보를 신속하게 얻을 수 있는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제43권6호
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• pp.649-659
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• 2010

본 연구에서는 터널의 시공 중 굴착면을 통해 획득되어지는 지질정보의 분석과 평가의 객관화를 위해 디지털 매핑 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 지질조사 정보와 설계단계에서의 다양한 정보를 데이터베이스화 하고 이를 시공 중 조회하여 활용할 수 있도록 하였다. 시공 중에 굴착면의 평가를 디지털 이미지 기반으로 관리할 수 있도록 하였다. 또한, 3차원 가시화 모듈을 통해 불연속면 정보 등의 분석 및 평가에 활용 할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 실제 시공 중인 수로 터널 및 고속도로 터널 현장에 적용함으로써 효용성을 확인하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.5-17
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• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권11호
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• pp.5-15
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• 2009

낙동강 델타지역 퇴적토의 동적변형특성에 관한 데이터베이스 구축의 일환으로서 낙동강 모래의 변형특성을 조사하였다. 시험시료는 낙동강 중류와 하구언 인근에서 채취하였으며, 시편은 건조낙사법에 의하여 성형하였다. 성형된 시험시편으로 공진주/비듦전단시험을 수행하였고, 시험시 다양한 영향요소(구속압, 상대밀도, 변형률크기, 반복하중횟수)를 조사하였다. 시험결과는 Ramberg-Osgood 모델과 Modified Hyperbolic 모델을 적용하여 정규화전단계수 감소곡선과 감쇠비곡선으로 나타내었으며, 기존문헌에서 제시하는 곡선들과 비교한 결과 약간의 차이를 보였으나, 전반적으로 유사한 경향을 보여주었다. 본 RC/TS 실험으로부터의 결과는 향후 낙동델타지역의 사질토지반의 동적응답 거동을 분석할 때 매우 중요한 자료로 쓰일 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2006년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.1046-1053
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• 2006

In the large scale recent reclaiming works performed within the wide spatial boundary, evaluation of long-term consolidation settlement and residual settlement of the whole construction area is sometimes made with the results of the limited ground investigation and measurement. Then the reliability of evaluation has limitations due to the spatial uncertainty. Additionally, in case of large scale deep excavation works such as urban subway construction, there are a lot of hazardous elements to threaten the safety of underground pipes or adjacent structures. Therefore it is necessary to introduce a damage prediction system of adjacent structures and others. For the more accurate analysis of monitoring information in the wide spatial boundary works and large scale urban deep excavations, it is necessary to perform statistical and spatial analysis considering the geographical spatial effect of ground and monitoring information in stead of using diagrammatization method based on a time-series data expression that is traditionally used. And also it is necessary that enormous ground information and measurement data, digital maps are accumulated in a database, and they are controlled in a integrating system. On the abovementioned point of view, we developed Geomonitor 2.0, an Internet based real time monitoring program with a new concept by adding GIS and geo-statistical analysis method to the existing real time integrated measurement system that is already developed and under useful use. The new program enables the spatial analysis and database of monitoring data and ground information, and helps the construction- related persons make a quick and accurate decision for the economical and safe construction.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.499-506
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• 2002

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and to apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to the study area of Yongin in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial Photographs and field survey data, and a spatial database of the topography, soil type and timber cover were constructed. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil texture, soil drainage, soil effective thickness, timber age, and timber diameter were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility and weights of each factor were analyzed by two artificial neural network methods. In the first method, the landslide susceptibility index was calculated by the back propagation method, which is a type of artificial neural network method. Then, the susceptibility map was made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using landslide location data. The verification results show satisfactory agreement between the susceptibility index and existing landslide location data. In the second method, weights of each factor were determinated. The weights, relative importance of each factor, were calculated using importance-free characteristics method of artificial neural networks.