연약 점토지반에서의 2차 압밀침하량은 일반적으로 전체 압밀침하량에 비해 미소하고 2차 압밀까지의 종료시간도 상당히 길기 때문에 이를 무시하는 경우가 많으나 유기질 또는 고압축성의 점토에서는 비교적 큰 침하량이 발생하기 때문에 중요한 공학적 요소로 간주된다. 이러한, 준설매립지반의 잔류침하량을 저감시키기 위해선 선행재하공법(preloading)이 주로 적용된다. 본 연구에서는 대규모 매립지역의 장기침하량을 보다 합리적으로 결정하기 위하여 실내에서 단계재하 압밀시험 및 surcharging 압밀시험 등을 수행하였다. 서해안(인천) 및 남해안(광양) 일대의 대규모 준설매립지역에서 시료를 채취했으며, 이 지역내 준설점토의 2차 압밀특성치들을 실험으로 규명하여 장기침하량 예측에 필요한 기초자료로 활용하였다. 또한, 지리정보체계(geographic information system, 이하 GIS)의 위치정보(수치지도)에 지반정보(속성자료)를 접목시켜 해당지역의 자료를 D/B화 한 후, GIS의 연산기능 및 공간추정 기능 등을 활용함으로써 대규모 준설매립지역의 2차 압밀침하량을 예측하였다.
일반적으로 조립준설토에 의해 매립되는 경우 매립지반은 세립토의 분리퇴적침강에 의해 퇴적성상이 크게 다르게 형성되고 있다. 본 연구는 군산 준설토에 대한 침강 및 자중압밀, 침투압밀시험 등을 실시하여 조립토 함유율에 따른 침강속도 변화와 배수속도, 퇴적층의 밀도 등이 평가되었다. 세립토의 자중압밀 침하량 예측에 적용되는 Yano 방법은 투입함수비와 계면고 관계만을 고려하여 침하량을 구하고 있다. 그러므로 조립토의 분리퇴적에 의한 침하량을 정확하게 평가할 수 있는 다른 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 조립토와 세립토의 분리퇴적 밀도 변화율에 의해 현장의 자중압밀침하량을 산정하였고 일련의 연구를 확장하기 위해 Yano방법에 의해 분석되었다. Yano방법에 의한 자중압밀침하량은 200번체 통과율 40%이하의 조립 준설토에서 분리퇴적 침강 영향을 반영할 수가 없었다. 따라서 조립토의 분리퇴적 밀도 변화율에 의해 자중압밀침하량을 평가하는 합리적인 방법이 제안되었다.
전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.
Purpose - Although remittance payment in international trade settlements has played a bigger role in recent years, scant research is being done. This study is to zero in on analyzing determinants of international trade payments focused on remittance by constructing a payment prediction model. Design/methodology - This study categorizes the types of trade payments into advance remittance, post remittance, linked remittance, letter of credit, and mixed payment, and analyzes these after constructing a logit model. For empirical analysis, 147 survey data were collected for export manufacturers in Korea, and binominal logistic regression analysis was used to analyze the type of payment method the exporter chooses for trade transactions. Findings - The likelihood of choosing advance remittance increased as the exporters had non-recovery experiences with payments, and decreased as the market power of importers increased. The possibility of post remittance increased when the export amount was large and the character of the buyer was reliable. In the case of linked remittance, it was highly likely to be selected when payment efficiency was important in trade settlement. In addition, when competition among companies in the global market is intense and market uncertainty is high, the possibility of using a letter of credit decreases. It was also found that the greater the export amount, the greater the possibility of choosing advance remittance, and even if the transaction period was longer, exporters using a letter of credit continued to use it. Originality/value - Despite the high proportion of remittances in international trade settlements, it has been hard to find studies that reflect the practical characteristics of remittances. This study classified the types of remittance into advance remittance, post remittance, and linked remittance, and built a trade payment prediction model by adding a letter of credit and mixed payment. In addition, the originality of this study is recognized in that a logistic model was constructed and meaningful results were derived.
지하수위 변동은 지반의 응력 상태에 변화를 일으켜 기초구조물의 지지력 및 침하에 직·간접적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 연구 대상지역을 선정하여 지하수위 영향인자 분석을 수행하였다. 그 결과 대상지역에 따라 지하수위에 미치는 영향인자들이 각각 달랐으며, 규모가 큰 하천변에 위치한 도심지역의 경우 하천수위가 지하수위 변동에 영향을 미치는 주요 인자였으며, 지표면 포장율이 낮은 도외지역의 경우는 선행강우를 고려하기 위해 도입된 강우이동평균이 주요 인자였다. 또한, 여러 입력 인자 조합을 고려하여 인공신경망을 통한 지하수위를 예측을 수행하였다. 분석결과 주요 지하수위 영향인자가 지하수위 예측 성능에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다. 결과적으로, 인공신경망을 이용하여 지하수위를 예측할때, 적절한 지하수위 영향인자 평가가 수행되어야 하며 이를 예측에 적용할 필요가 있는 것을 나타낸다.
사질토를 지나 풍화암에 4D 소켓된 매입 PHC말뚝에 대한 매개변수 수치해석 자료를 분석하여 지지력 표해 및 도해(I)이 제안된 바 있다(Choi et al., 2019a). 본 논문에서는 이를 활용하여 직경의 5% 침하량에서 발현되는 동원지지력을 산정할 수 있는 새로운 산정공식을 제안하였다. 제안식은 두 가지이며, 그 중에서 EQ-G1 제안식은 각각의 상대근입길이(L/D)에서 말뚝직경과 ${\bar{N}}$값(보정 N 값)을 고려하여 각 지지력 성분을 평가하며, 검증 결과는 다음과 같다. RQP는 약 71~94%로 나타났으며, 이는 일반 설계에서 사용하고 있는 지지력 산정공식으로 구한 SRF(26~37%)보다 큰 값을 나타냈다. RQP는 적정 설계의 범위로 분포하였는데, 4개 사례에서는 78, 136, 142, 180%로 나타났다. DE는 β1에 따라 달라질 수는 있는데, 본 연구에서는 0.85로 가정하였으므로 DE는 약 85%로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안한 EQ-G1 제안식을 사용하여 PHC말뚝 몸체의 허용압축하중(Pall)까지 활용할 수 있는 적정설계를 수행할 수 있는 것으로 판단된다. 그리고 EQ-G2-3 제안식은 D, ${\bar{N}}$ 및 L/D를 동시에 고려하여 지지력 성분들을 평가할 수 있으며, 매입 PHC말뚝에서 지반의 압축지지력 산정 시 근사해법으로 활용할 수 있다.
In this paper the development and implementation of an artificial intelligence (AI)-based Tunnelling Impact prediction and assessment program (SKKU-iTunnel) is presented. Program predicts tunnelling induced surface settlement and groundwater drawdown by utilizing well trained ANNs and uses these predicted values to perform the damage assessment likely to occur in nearby structures and pipelines/utilities for a given tunnel problem. Generalised artificial neural networks (ANNs) were trained, to predict the induced parameters, through databases generated by combining real field data and numerical analysis for cases that represented real field conditions. It is shown that program equipped with carefully trained ANN can predict tunnel impact assessments and perform damage assessments quiet efficiently and comparable accuracy to that of numerical analysis. This paper describes the idea and implementation details of the SKKU-iTunnel with an example for demonstration.
지표면 침하량, 침하 기울기 그리고 터널주변의 지반변위에 대한 관리와 예측은 도심지 터널 시공에 있어서 주요한 인자가 된다. 본 논문은 도심지 NATM터널의 변형거동에 대한 세밀한 분석을 위하여 사례분석과 수치해석적인 방법을 통하여 굴착에 따른 지반 평가와 거동 예측을 수행하였다. 수치해석적인 방법은 FLAC-2D 변형률 연화모델과 탄소성모델을 이용하였다. 현장계측은 지표면 침하와 지중변위를 수행하였으며, 계측결과는 시공중 설계물성치의 재설정에 이용되어졌다.
항만시설에서 발생하는 지진에 의한 피해의 대부분은 매립지반의 액상화에 기인하는 것으로 알려져 있다. 국내 대형 항만의 안벽은 대부분 중력식 안벽으로 설계·시공되고 있으며, 이러한 중력식 안벽은 조성된 배후 지반이 액상화에 취약하여 지진 발생시 액상화로 인한 대규모의 파괴가 발생한 사례가 많이 보고된 바 있다. 이번 연구에서는 현재 건설 중인 대형 항만의 안벽 배후지에 대한 액상화평가를 실시함에 있어서 일관되고 합리적인 시험과 평가과정을 통해 액상화에 대한 지반의 안정성을 검토하였다. 또한, 국내 시방서에서 사용하고 있는 액상화예측 모델과 일본 시방서에사 사용하고 있는 액상화예측 모델을 각각 적용하여 그 차이를 검토하였다.
본 연구에서는 지반 및 구조물의 문제점을 이상화 하는데 필요한 응용기술을 개발하기 위해 공개되어 있는 소프트웨어 즉 도스용 프로그램을 윈도우상에서 OpenSees 말뚝의 정적 지지지력과 침하를 분석할 수 있도록 하여 윈도우상에서 사용자가 편리하게 전 처리와 후 처리 및 경제조건 처리가 가능하도록 OpenSees프로그램을 개선하였다. 본 연구에 사용된 지지력 분석은 유한요소 해석과 합성된 하중전이함수에 근거한 수치해석방법이다. 본 연구에서는 흙-말뚝의 상호작용에 의한 마찰력과 선단 지지력을 각각 모델링하기 위해 경험적인 비선형 T-z과 Q-z곡선에 의한 하중전이법을 이용하여 하중재하에 따른 침하조건에서의 흙-말뚝의 반응을 나타내었다. 본 연구에서 예측한 정적 지지력과 침하량은 문헌에 의한 정적재하시험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타나 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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