현재 가연성 가스의 누출시 누출된 가스의 확산과 VCE에 의한 과압을 예측하기 위해 여러 모델들이 이용되고 있다. 그러나 이 모델들은 누출설비의 지형과 장애물 그리고 건물들의 영향에 대해서는 충분히 고려하지 않은 단순한 접근방법을 이용하고 있다. 이에 본 연구는 누출된 물질의 연소형태, 설비의 Geometry, 난류, 장애물, 바람의 영향 등 여러 변수를 고려하여 보다 정확하게 분석할 수 있는 CFD(Computational Fluid Dynamics) Model을 검토함으로서 누출된 가스의 확산과정과 분포형태 그리고 폭발시 화염과 과압의 결과를 2D와 3D의 가상공간에서 제시하였다. 이러한 CFD 분석결과는 폭발에 대한 리스크 분석과 리스크 기반의 설계에 있어 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
최근 급속한 도시화, 인구 과밀화로 지하공간의 개발이 활발해지면서 지하공간의 공사에 따른 지반거동에 대한 관심이 높아지고 있다. 인구밀집도가 크고 건물도 많은 대도시에서의 지표침하는 구조물에 큰 영향을 주고 붕괴의 위험이 있을수 있기에 지하공사로 인한 지반거동에 대한 분석은 필수적으로 진행되어야 한다. 지금까지 터널 굴착 시 지표의 침하 양상과 터널의 변형에 관한 연구가 많이 이루어져 왔으나, 실제 지형 정보를 반영하여 분석을 진행한 경우는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 FLAC 3D를 활용하여 실제지형과 평면지형에서의 지반거동의 차이를 분석하였다. 지형은 부산의 OO~OO 지하고속도로 구간의 OO역 인근의 지형으로 적용하였으며, 상행선과 하행선을 각각의 Case로 나누어 지형과 터널의 위치에 따라 3차원 수치해석을 수행하였다. 그 결과 지반침하는 산악지형과 같이 표고가 높을수록 크게 발생한다는 것을 확인할 수 있었으며, 터널의 천단침하는 지형 정보를 고려하여 수치해석을 진행하였을 때, 같은 지점에서 지형을 고려하지 않은 경우와 최대 약 10 mm의 차이를 보였으며, 내공변위의 경우 천단침하와 지반침하에 비해 민감도가 적은 것을 알 수 있었다. 수치해석을 통해 현장을 잘 모사하기 위해서는 지형을 고려하는 것뿐만 아니라 상부 구조물을 해석에 반영시켜야 하기 때문에 수치해석에 사용할 건물 데이터에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다. 본 연구에서 제시된 GIS 기반 지형 정보를 고려한 수치해석은 터널 굴착공사로 인한 상부 구조물의 거동을 파악하기 위해 더 정확한 지반침하 데이터를 얻는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
일상 공간을 가득 메우고 있는 다양한 종류의 전자파. 그중에서도 송전선에서 발생하는 전자파의 위험성은 고압 송전탑이 건설될 때마다 여러 차례 논란이 되었는데, 이때 대안으로 떠오른 것이 바로 송전선을 땅속에 묻는 송전선로 지중화(地中化)였다. 하지만 2014년 서울의 한 초등학교 과학 교사가 지중 송전선로 구간의 전자파 측정 결과를 환경보건 시민센터에 제보하면서, 송전선로 지중화에 대한 논의는 새로운 국면을 맞이하게 된다. 송전탑보다 지중 송전선로에서 발생하는 전자파가 더 세고, 따라서 더 유해할 수도 있다는 주장이 제기된 것이다. 이후 지중 송전선로 전자파의 위험성을 둘러싸고 벌어진 논쟁에서 환경보건시민센터와 국립환경과학원은 눈에 보이지 않는 전자파 위험의 지형을 서로 다르게 재현해냈다. 이에 본 논문은 양측이 전자파를 측정할 때 측정 지점, 측정기기, 측정 높이의 측면에서 어떤 차이를 보였으며, 나아가 측정값의 의미를 해석하고 그것을 지도나 표로 재현하는 과정에서 다양한 종류의 표준들(인체보호기준, 측정의 국제 가이드라인, 발암물질 그룹 분류)을 어떻게 동원했는지를 살펴본다. 서울의 지중 송전선로에서 발생하는 전자파를 두고 벌어진 이와 같은 위험 논쟁은 그동안 주목받지 못했던, 전자파 장기 노출의 비열적 영향에 대한 관심을 불러일으키는 것이었으며, 송전선로 지중화가 과연 전자파 문제의 해결책인지에 대해서도 의문을 갖게 하는 것이었다. 나아가 이는 송전선로 지중화율이 약 90%에 육박하는 서울이라는 공간이 안전하게 관리되는 일상 공간인지, 통제되지 않는 위험한 공간인지에 대해 상충되는 대답을 암시하는 것이기도 했다.
Vahed Ghiasi;Nur Irfah Mohd Pauzi;Shahab Karimi;Mahyar Yousefi
Geomechanics and Engineering
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제34권3호
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pp.267-284
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2023
Landslides are one of the most dangerous phenomena and natural disasters. Landslides cause many human and financial losses in most parts of the world, especially in mountainous areas. Due to the climatic conditions and topography, people in the northern and western regions of Iran live with the risk of landslides. One of the measures that can effectively reduce the possible risks of landslides and their crisis management is to identify potential areas prone to landslides through multi-criteria modeling approach. This research aims to model landslide potential area in the Oshvand watershed using a support vector machine algorithm. For this purpose, evidence maps of seven effective factors in the occurrence of landslides namely slope, slope direction, height, distance from the fault, the density of waterways, rainfall, and geology, were prepared. The maps were generated and weighted using the continuous fuzzification method and logistic functions, resulting values in zero and one range as weights. The weighted maps were then combined using the support vector machine algorithm. For the training and testing of the machine, 81 slippery ground points and 81 non-sliding points were used. Modeling procedure was done using four linear, polynomial, Gaussian, and sigmoid kernels. The efficiency of each model was compared using the area under the receiver operating characteristic curve; the root means square error, and the correlation coefficient . Finally, the landslide potential model that was obtained using Gaussian's kernel was selected as the best one for susceptibility of landslides in the Oshvand watershed.
In areas around Deoksan Li and Deokjeon Li, Inje Eup, Inje Gun, located between $38^{\circ}2^{\prime}55^{{\prime}{\prime}}N$ and $38^{\circ}5^{\prime}50^{{\prime}{\prime}}N$ in latitude and $128^{\circ}11^{\prime}20^{{\prime}{\prime}}E$ and $128^{\circ}18^{\prime}20^{{\prime}{\prime}}E$ in longitude, large-sized avalanche disasters occurred due to Typhoon Ewiniar in 2006. As a result, 29 people were dead or missing, along with a total of 37.25 billion won of financial loss(Gangwon Province, 2006). To evaluate such landslide and debris flow risk areas and their vulnerability, this study applied a technique called 'Weight of Evidence' based on GIS. Especially based on the overlay analysis of aerial images before the occurrence of landslides and debris flows in 2005 and after 2006, this study extracted 475 damage-occurrence areas in a shape of point, and established a DB by using such factors as topography, hydrologic, soil and forest physiognomy through GIS. For the prediction diagram of debris flow and landslide risk areas, this study calculated W+ and W-, the weighted values of each factor of Weight Evidence, while overlaying the weighted values of factors. Besides, the diagram showed about 76% in prediction accuracy, and it was also found to have a relatively high correlationship with the areas where such natural disasters actually occurred.
국내 조선소는 빈번하게 태풍에 의해 영향을 받는 해안에 위치하며, 풍하중에 취약한 많은 경량 구조의 시설물들로 이루어져 있다. 본 연구에서는 주변 지형과 조선소내부 건물의 영향까지 고려하여 시설물의 강풍에 대한 위험 분석을 수행하였다. 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 대상 지역의 극한 풍속을 추정하여 전산유체역학 해석을 위한 입사풍속으로 설정하였으며, 난류 유동을 고려한 전산 유체 해석을 이용하여 시설물 표면에 발생하는 풍압과 조선소 사업장 내의 풍속 분포를 추정하였다. 결과로서 일부 시설물에는 설계 하중보다 높은 풍하중이 작용하여 보강이 요구되는 것으로 판단되며, 향후 설계 풍하중을 고려하는 경우 주변의 국부적 지형 변화와 건물 배치를 고려해야 할 것으로 나타났다.
대부분의 급경사지의 붕괴는 지형적으로 불안정한 지역에서 발생한다. 백두산은 전형적인 산악 지역으로 잠재적 폭발 가능성을 지닌 활화산으로 알려져 있다. 본 연구에서는 백두산지역의 수치고도모형을 이용하여 지형요소와 선구조선 분석을 통해 재해 위험도를 작성하였다. 취약도 분석에 사용되는 요소는 지형으로부터 산정된 방위도, 경사도, 상부사면기여면적, 접선구배곡률, 윤곽구배 곡률, 습윤지수의 분포를 이용하였다. 더불어 선구조의 선밀도도를 작성하여 재해 위험도를 평가하는데 이용하였다. 지형요소를 이용한 백두산지역의 재해위험도 분석 결과 남쪽 내지 남서부 지역의 재해 위험도가 4-5등급으로 높게 나타나고 있다.
우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.
With the popularization of drones and the ease of use of the Global Navigation Satellite System (GNSS), drone photogrammetry for terrain information has been widely used. Drone photogrammetry enables the realization of high-accuracy three-dimensional topography for the entire area with less effort and time compared to the past direct survey using GNSS or total station. From 3-D topographic data, various topographical analysis is possible. To improve the accuracy of drone photogrammetry, direct GCP surveying in the field is essential, and the numbers and reasonable positioning of GCPs are very important. In the case of beaches or tidal flats on the west coast of Korea, the numbers and location of GCPs are important factors in efficient drone photogrammetry because of the size of the area, difficulties of movement, and the risk from tides. If the RTK (Real-time kinematic) or PPK (Post-processed kinematic) method is used, the increased accuracy of the drone's location enables high-accuracy photogrammetry with a small number of GCPs. This study presents an efficient drone photogrammetry method in terms of time and economy by comparing and analyzing the results of drone photogrammetry using Non-PPK with low-cost PPK-Kit, based on the tests of various numbers and locations of GCPs in the university field including various slopes and structures like coastal terrain.
Increasing the concentration of nitrate ions in the soil solution and then leaching it to underground aquifers increases the concentration of nitrate in the water, and can cause many health and ecological problems. This study was conducted to evaluate the vulnerability of Meymeh aquifer to nitrate pollution. In this research, sampling of 10 wells was performed according to standard sampling principles and analyzed in the laboratory by spectrophotometric method, then; the nitrate concentration zonation map was drawn by using intermediate models. In the drastic model, the effective parameters for assessing the vulnerability of groundwater aquifers, including the depth of ground water, pure feeding, aquifer environment, soil type, topography slope, non-saturated area and hydraulic conductivity. Which were prepared in the form of seven layers in the ARC GIS software, and by weighting and ranking and integrating these seven layers, the final map of groundwater vulnerability to contamination was prepared. Drastic index estimated for the region between 75-128. For verification of the model, nitrate concentration data in groundwater of the region were used, which showed a relative correlation between the concentration of nitrate and the prepared version of the model. A combination of two vulnerability map and nitrate concentration zonation was provided a qualitative aquifer classification map. According to this map, most of the study areas are within safe and low risk, and only a small portion of the Meymeh Aquifer, which has a nitrate concentration of more than 50 mg / L in groundwater, is classified in a hazardous area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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