지반앵커의 정착장에 작용하는 정착응력 분포 특성은 매우 비선형적이며 공학적인 메카니즘이 비교적 복잡하기 때문에 다양한 지반조건 및 비선형적 주면전단거동을 구체적으로 모사하여 지반앵커를 설계하는데 어려움이 크다. 이런 한계로 인하여 현재 대부분의 관련 설계 기준서에는 편의상 정착장 전장에 걸쳐 일정한 주면전단응력분포를 가정하여 설계에 적용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인장형 앵커의 인발거동 특성을 분석하기 위하여 풍화토 지반조건을 대상으로 현장인발시험을 수행하였으며 이를 토대로 앵커 정착장의 주면전단거동을 정립하고, 정착장 거동특성을 비교적 간편하게 예측하기 위한 다중선형모델 및 이를 적용한 해석적 기법을 제안하였다. 현장시험결과와 해석적 결과가 상호 유사하게 나타남에 따라 본 연구에서 제시된 다중선형모델 및 이를 이용한 해석적 기법의 적용성 및 유효성을 확인할 수 있었다. 정착장 주면전단거동의 경우 최대인발하중 보다 작은 하중조건에서는 정착장 시작점에서 최대전단응력이 분포하게 되나 최대인발하중이 발생한 이후부터는 정착장 시작점에서 전단응력이 가장 작게 분포하고, 정착장 시작점으로부터 일정거리 이격된 지점에서 최대전단응력이 발생함을 확인하였다.
가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
치수 관련 사업이나 재해대책 수립의 기초 단계인 경제성 평가는 미래에 발생할 가능성이 있는 홍수로 인한 피해액을 예측하는 중요한 과정이지만, 결과를 검증하는데 어려움이 있다. 따라서 정확한 피해액을 예측하기 위해서는 공학적 측면과 경제적 측면을 모두 고려하여야 하므로, 조사·분석의 범위가 매우 넓다. 그러나 미계측유역은 관련 자료의 수집에 제한이 있어 홍수로 인한 경제적 손실규모를 예측하는 데 어려움이 있으며, 관련 연구 또한 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 위성자료 기반의 분포형 유출 및 침수해석 모형을 활용하여 미계측유역인 대동강유역 내 평양시에 대한 침수해석을 수행하였으며, 수집 가능한 사회·경제지표와 침수해석 결과를 종합하여 홍수피해액을 추산하는 방법론을 제시하였다. 분포형 유출해석과 침수해석 모형은 한국건설기술연구원에서 개발한 GRM (Grid based Rainfall-runoff Model)과 G2D (Grid based 2-Dimensional land surface flood model)를 활용하였으며, 홍수피해액은 간편법과 개선법의 방법론에 수집 가능한 사회·경제지표를 대입하는 형식으로 추산하였다. 연구 결과 미계측유역의 위성자료와 사회·경제지표를 기존의 방법론에 대입한 홍수피해액 추산이 가능하였으며, 추후 자료 수집 기술의 발달로 사용 가능한 자료의 종류와 범위가 넓어지면 자료의 구득이 어려운 타 지역에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.
연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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