• 제목/요약/키워드: Ground subsidence risk

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Study of Influence Factors for Prediction of Ground Subsidence Risk

  • Park, Jin Young;Jang, Eugene;Ihm, Myeong Hyeok
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제10권1호
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    • pp.29-34
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    • 2017
  • This Analyzed case study of measuring displacement, implemented laboratory investigation, and in-situ testing in order to interpret ground subsidence risk rating by excavation work. Since geological features of each country are different, it is necessary to objectify or classify quantitatively ground subsidence risk evaluation in accordance with Korean ground character. Induced main factor that could be evaluated and used to predicted ground subsidence risk through literature investigation and analysis study on research trend related to the ground subsidence. Major factors of ground subsidence might be classified by geological features as overburden, boundary surface of ground, soil, rock and water. These factors affect each other differently in accordance with type of ground that's classified soil, rock, or complex. Then rock could be classified including limestone element or not, also in case of the latter it might be classified whether brittle shear zone or not.

Ground Subsidence Risk Ratings for Practitioners to predict Ground Collapse during Excavation (GSRp)

  • Ihm, Myeong Hyeok
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제6권4호
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    • pp.255-261
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    • 2018
  • In the field of excavation, it is important to recognize and analyze the factors that cause the ground collapse in order to predict and cope with the ground subsidence. However, it is difficult for field engineers to predict ground collapse due to insufficient knowledge of ground subsidence influence factors. Although there are many cases and studies related to the ground subsidence, there is no manual to help practitioners. In this study, we present the criteria for describing and quantifying the influential factors to help the practitioners understand the existing ground collapse cases and classification of the ground subsidence factors revealed through the research. This study aims to improve the understanding of the factors affecting the ground collapse and to provide a GSRp for the ground subsidence risk assessment which can be applied quickly in the field.

지반함몰 위험등급 분류(GSRp)의 굴착현장 사례 연구 (Case Studies of Ground Subsidence Risk Ratings (GSRp) Applied to the Excavation Sites)

  • 신상식;임명혁;김학준
    • 지질공학
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    • 제29권3호
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    • pp.289-302
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    • 2019
  • 최근 굴착현장 인근의 지반함몰 발생사례가 증가함에 따라 사전에 지반함몰 가능성을 예측할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에 의해 개발된 굴착 전 지반함몰 위험등급 평가 시트인 GSRp를 실제 굴착 현장에 적용하여 현장 적용성을 검증하였다. 각각 다른 지반조건을 가진 5개 굴착현장에 대하여 지반함몰 위험등급을 평가한 결과, GSRp 점수는 40~79점으로 산출되어 대부분 II등급(우수지반)~III등급(양호지반)으로 분류되었다. 평가방법의 신뢰성 검증을 위하여 계측결과에 의해 실측된 수평변위량과 비교 분석하였다. 본 연구현장의 수평변위량은 허용치의 25~47%로 나타나 지반함몰 위험이 낮게 평가된 GSRp 결과와 일치하였다. 향후 지반함몰 위험성이 높은 불량한 지반을 대상으로 하는 현장 적용에 대한 연구가 진행되어 검증과 보완이 이루어진다면 GSRp 평가방법이 굴착 전 지반함몰 위험도를 예측하는 평가 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

개착식 굴착공사 중 지반함몰 위험등급 분류시트의 등급 보정에 관한 연구 (Correction of the Ground Subsidence Risk Ratings during Open Cut Excavation)

  • 신상식;김학준
    • 지질공학
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    • 제31권2호
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    • pp.135-148
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    • 2021
  • 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.

GIS 분석기법을 활용한 지반침하 위험도 평가 (The Risk Evaluation of Ground Subsidence based on GIS Analysis Method)

  • 최병일;김종훈;박원주;최창호;김진영
    • 한국안전학회지
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    • 제32권6호
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    • pp.104-109
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    • 2017
  • As the ground subsidence occurred at the center of Seoul area in 2014, the ground subsidence phenomenon was emerged as a social issue in Korea. Even so far, national and local governments and related experts have been making a lot of efforts to prevent ground subsidence phenomenon, but it is still happening all over the country. In this study, we chose 9 influence factors on which ground subsidence and derived weights using AHP(Analytic Hierarchy Process) method for ground subsidence risk analysis. And we analyze the risk of subsidence in ${\bigcirc}{\bigcirc}$city using GIS(Geographic Information System) analysis method and evaluate the potential risk.

지하매설물 속성을 활용한 기계학습 기반 지반함몰 위험도 예측모델 개발 (Development of Machine Learning Model to Predict the Ground Subsidence Risk Grade According to the Characteristics of Underground Facility)

  • 이성열;강재모;김진영
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제23권8호
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    • pp.5-10
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    • 2022
  • 인구 밀집도가 높은 도시 중심지에서 발생하는 지반함몰의 주요 원인은 하수관 및 상수관과 같은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 이와 관련하여 지반함몰의 원인 규명과 지반함몰 위험 예측에 관한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 현재 지반함몰은 지중탐사레이더를 통해 선제적으로 공동을 발견하여 대응하고 있으나, 이는 인력 및 비용의 소비가 크기 때문에 효율적인 장비의 운영을 위해 위험지역을 예측하고 예측된 지역을 우선순위로 탐사해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 ◯◯시의 2개 구를 500m×500m 크기의 그리드로 분할하고, 해당 그리드 내의 지하매설관 속성과 지반함몰 발생 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 적절한 지반함몰 위험등급 예측 모델을 제시하였고, 제시된 모델을 활용하여 대상지역의 지반함몰 위험지도를 제시하고자 하였다.

지중매설물 밀집도와 이력지반함몰의 상관성 분석을 통한 위험도 등급 분석 기법에 관한 연구 (A Study of Ground Subsidence Risk Grade Analysis Based on Correlation Between the Underground Utility Structure Density and Recorded Ground Subsidence)

  • 최창호;김진영;강재모
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제38권9호
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    • pp.69-77
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    • 2022
  • 도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

굴착 전 지반함몰 예측을 위한 위험등급 분류 (Ground Subsidence Risk Ratings for Pre-excavation)

  • 임명혁;신상식;김우석;김학준
    • 지질공학
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    • 제28권4호
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    • pp.553-563
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    • 2018
  • 최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

3차원 지반모델링 기반의 지반함몰 위험 지반 레이어 개발 방법 (A Method of Developing a Ground Layer with Risk of Ground Subsidence based on the 3D Ground Modeling)

  • 강정구;강재모;박준환;문두환
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제22권12호
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    • pp.33-40
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    • 2021
  • 도심지에서 빈번하게 발생하는 지반함몰 사고는 지하시설물의 노후화, 지하개발 활동에 따른 지반의 교란과 지하수 변화 등 다양한 원인에 의해 발생하고 있다. 지반함몰 위험을 사전 예측하기 위해서는 지반함몰 사고에 영향을 미치는 인자들에 대한 지반 공학적 및 수리학적 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 지반조사 데이터 및 지하수위 변동 정보를 이용하여 지반함몰이 발생한 연구대상 지역의 3차원 지반모델링 및 월별 지하수위에 대한 자료 분석을 수행하였으며, 이를 활용해 실제 지반함몰 발생 이력과 지반조건 및 지하수위 변화와의 관계성을 확인하였다. 또한, 기존 시추정보에서 통일 분류 체계(USCS)에 따라 제시된 흙의 공학적 특성을 지반함몰과 연관된 공학적 지표인 흙의 내부 침식 민감도로 재구성하여 지반함몰 위험도를 가시화하는데 활용하는 방법론을 제시하였다. 연구결과, 지반함몰 발생 지역의 지반은 내부 침식이 취약한 모래(SM, SC, SP, SW)가 40% 이상 구성되어 있음을 확인했으며, 지하수위 변화에 따른 지반함몰 발생빈도와의 관계성도 확인할 수 있었다.

기계학습 기반 지하매설물 속성 및 밀집도를 활용한 지반함몰 위험도 예측 모델 (Ground Subsidence Risk Grade Prediction Model Based on Machine Learning According to the Underground Facility Properties and Density)

  • 이성열;강재모;김진영
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제24권4호
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    • pp.23-29
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    • 2023
  • 지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.