토목섬유로 보강된 성토사면에 대한 사면안정해석은 보강재의 효과를 고려하여 수정된 한계평형해석법을 사용하는 것이 일반적이나, 대부분의 경우 보강재에 의하여 활동면상에 증가된 전단저항력만을 고려함으로써 전체 활동토체의 평형조건의 만족여부는 확실치 않다. 일반적으로 사면안정해석은 활동면상의 법선응력의 분포를 구하는 것으로 귀결 되므로, 본 연구에서는 활동면상에 작용하는 법선응력의 분포를 수평방향의 거리 $\chi$에 대한 2차함수로 가정하여 보강재의 효과를 고려하면서 힘과 모멘트의 평형조건을 모두 만족하는 새로운 사면안정해석법을 제안하였다. 제안된 사면 안정해석법은 잘 알려진 보강 및 무보강 사면에 대한 사면안정해석 사례와 보강토 옹벽 및 보강사면에 대한 모형실험 결과에 대한 해석을 통하여 그 타당성을 검토하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 보강 및 무보강사면에 대하여 타당한 사면활동에 대한 안전율을 제공해주는 것으로 나타났다.
본 연구는 집중호우로 인하여 임도사면의 붕괴가 발생된 변성암지역 및 화성암지역의 임도를 대상으로 성토사면의 토질역학적 특성파악과 사면안정해석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 통일분류법에 의한 임도성토사면의 토질의 분류는 화성암과 변성암지역 모두 토사사면은 SW, 풍화암사면은 SP, 연암사면은 GP로 나타났으나, 호박돌 섞인 토사사면에서는 화성암지역은 SP, 변성암지역은 GW로 나다났다. 2) 화성암지역의 성토사면 흙의 건조말도는 $1.34g/cm^2{\sim}1.59g/cm^2$, 비중은 2.57~2.61, 간극비는 0.66~0.93으로 나타났고, 변성암지역의 흙의 건조밀도는 $1.35g/cm^2{\sim}1.51g/cm^2$, 비중은 2.67~2.77, 간극비는 O.78~1.01로 나타났다. 3) 흙의 강도정수인 내부마찰각과 점착력의 시험결과, 화성암지역에서의 내부마찰각은 $29.51^{\circ}{\sim}41.82^{\circ}$ 점착력은 $0.03kg/cm^2{\sim}0.38kg/cm^2$, 변성암지역에서의 내부마찰각은 $21.43^{\circ}{\sim}41.43^{\circ}$, 점착력은 $0.05kg/cm^2{\sim}0.44kg/cm^2$로 나타났다. 4) 사면안정해석을 실시한 결과 안전율은 전체적으로 화성암지역의 경우에는 풍화암사면, 변성암지역의 경우에는 토사사면과 풍화암사면이 1 이하로 붕괴발생위험이 가장 큰 것으로 나타났다.
Our country is serious difference of precipitation seasonally and about 66% of yearly mean rainfall is happening in concentration rainfall form between September on June. It requires consideration because of a lot of natural disasters by this downpour are produced. Slope failure is happened by artificial factor of creation of slope according to the land development, fill slope etc. and natural factor of rainfall, topography, nature of soil, soil quality, rock floor. Usually, Direct factor of failure slope is downpour. In this study, the Slope about among 55 places happened failure by downpour investigated occurrence position, geological etc and executed and inquire into character of rainfall connected with failure slope. Among character of rainfall, executed analysis about Max. hourly rainfall and cumulative rainfall of place that failure slope is situated and grasped the geological character of failure slope. Through this, inquire to character of failure slope by rainfall and take advantage of basis study for Hazard map creation.
This paper presents a case study and numerical investigation to study the hydro-mechanical response of a shallow landslide in unsaturated slopes subjected to rainfall infiltration using a coupled model. The coupled model was interpreted in details by expressing the balance equations for soil mixture and the coupled constitutive equations. The coupled model was verified against experimental data from the shearing-infiltration triaxial tests. A real case of shallow landslide occurred on Mt. Umyeonsan, Seoul, Korea was employed to explore the influence of rainfall infiltration on the slope stability during heavy rainfall. Numerical results showed that the coupled model accurately predicted the poromechanical behavior of a rainfall-induced landslide by simultaneously linking seepage and stress-strain problems. It was also found that the coupled model properly described progress failure of a slope in a highly transient condition. Through the comparisons between the coupled and uncoupled models, the coupled model provided more realistic analysis results under rainfall. Consequently, the coupled model was found to be feasible for the stability and seepage analysis of practical engineering problems.
충북단양군 영춘면 휴석동 지역에 위치한 위험사면은 1972년 456mm의 집중강우에 의해 사면붕괴가 발생하여 가옥 2채붕괴 등의 피해를 유발시켰으며, 지속적인 지반침하가 진행되고 있다. 남한강 하류에 접하고 있는 상기의 위험사면은 산사태에 의한 토사의 이동시 남한강을 덮치게 되어 그 유로의 변화를 일으켜 영춘면의 지역의 침수피해의 대규모의 재해를 일으킬 수 있는 위험성이 내재되어 있다. 본 연구는 상기 위험사면에 대한 지반조사, 지하수 특성 조사 등을 통해 붕적토 사면의 안정해석을 수행하여 최적의 조강 대책안을 제시하고 이에 따른 재해 예방을 도모하고자 한다. 보강대책을 붕적토 사면의 거동특성과 위험사면의 지형적 특성 등을 고려하여 집수정, 수평배수공, 앵커공 및 보강토 옹벽의 복합공법에 의해 위험사면의 안정성을 확보하는 방안을 제안하였다.
The probabilistic bearing capacity of a strip footing placed on the edge of a purely cohesive reinforced soil slope is computed by combining lower bound finite element limit analysis technique with random field method and Monte Carlo simulation technique. To simulate actual field condition, anisotropic random field model of undrained soil shear strength is generated by using the Cholesky-Decomposition method. With the inclusion of a single layer of reinforcement, dimensionless bearing capacity factor, N always increases in both deterministic and probabilistic analysis. As the coefficient of variation of the undrained soil shear strength increases, the mean N value in both unreinforced and reinforced slopes reduces for particular values of correlation length in horizontal and vertical directions. For smaller correlation lengths, the mean N value of unreinforced and reinforced slopes is always lower than the deterministic solutions. However, with the increment in the correlation lengths, this difference reduces and at a higher correlation length, both the deterministic and probabilistic mean values become almost equal. Providing reinforcement under footing subjected to eccentric load is found to be an efficient solution. However, both the deterministic and probabilistic bearing capacity for unreinforced and reinforced slopes reduces with the consideration of loading eccentricity.
The purpose of this study is the infiltration characteristics of soil cut-slope by the repetition & concentration rainfall. The maximum rainfall concentrate from June until September which is a rainy season in our country Stability analysis of soil cut-slopes has been conducted by limit equilibrium method on Seep/w and finite element method on Slope/w.
The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model, semi-distributed model, first divides the watershed into multiple subwatersheds, and then extracts the basic computation element, called the Hydrologic Response Unit (HRU). In the process of HRU generation, the spatial information of land use and soil maps within each subwatershed is lost. The SWAT model estimates the HRU topographic data based on the average slope of each subwatershed, and then use this topographic datum for all HRUs within the subwatershed. To improve the SWAT capabilities for various watershed scenarios, the Spatially Distributed-HRU (SD-HRU) pre-processor module was developed in this study to simulate site-specific topographic data. The SD-HRU was applied to the Hae-an watershed, where field slope lengths and slopes are measured for all agricultural fields. The analysis revealed that the SD-HRU pre-processor module needs to be applied in SWAT sediment simulation for accurate analysis of soil erosion and sediment behaviors. If the SD-HRU pre-processor module is not applied in SWAT runs, the other SWAT factors may be over or under estimated, resulting in errors in physical and empirical computation modules although the SWAT estimated flow and sediment values match the measured data reasonably well.
사면안정해석은 많은 불확실한 요인을 내포하는 지반공학적 문제이다. 이러한 불확실성 중 일부는 해석 수행과정에 필요한 지반 물성의 변동성과관련이 있다 본 연구에서는 확률론적 사면안정 해석기법을 개발하기 위하여 절편법의 일종인 Spencer의 방법을 바탕으로 한 결정론적 해석방법을 지반정수의 불확실성과 공간적 변동성을 고려할 수 있도록 확장하였다. 제안된 방법은 Hasofer-Lind의 신뢰지수를 구하는 일차신뢰도법과 Monte-Carlo Simulation을 바탕으로 한다. 지반정수의 변화에 따른 파괴확률의 변화를 구하기 위해 단일지층과 2층 지반의 사면에 대한 확률론적 사면안정 해석을 수행하였다. 예제의 결과는 사면안정해석에 대한 지반의 불확실성을 고려할 수 있는 관점을 제시하며 확률론적 해석결과에 미치는 지반정수의 공간적 변동성의 영향을 보여준다.
This study had been conducted to determine morphological characteristics of soil in the major districts cultivating flue-cured tobacco plant. Also native soil productivities were measured by means of bioassay planting tobacco plant without fertilizer at 87 selected soils through field experiment. Morphological characteristics of troll affecting the dry weight of tobacco leaves cultivated in the field were investigated Among soil morphological characteristics, topograpy, slope, topsoil depth, soil depth, and soil texture had influenced with high significant on the dry weight of tobacco leaves. For prediction of dry weight (productivity) of tobacco leaves without fertilizer , multiple regression analysis were introduced using soul morphological characteristics. A combination of topography, slope, topsoil depth, and soil texture was very reliable for prediction of productivity. The regression equation was y = -16.88 -14, 34$X_1$ +20.43$X_2$ +50.21$X_3$ -7.54$X_4$ +13.45$X_5$ R = $0.670^{**}$ Where $X_1$ : Topography $X_2$ : Slope $X_3$ : Topsoil Depth $X_4$ : Soil Depth $X_5$ : Soil Texture
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[게시일 2004년 10월 1일]
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