대단면 터널 입구부의 대절토 사면은 불안정한 응력분포 및 소성변형 가능성으로 인해 잠재적 취약부로 인식되고 있다. 본 사례연구에는 대단면 터널 갱구부 대절토 사면의 강우 후 유실사고 및 원인규명, 복구공법을 분석하여 제시하였다. 대상 현장은 46 mm의 강우 후 암반의 불연속면을 따라 대규모 평면파괴가 발생하였으며, 상부 절토사면의 불안정을 야기하였다. 지질조사 및 매핑 자료 분석 결과, 붕괴 원인은 풍화된 암반의 불연속면에 협재된 충전물과 지반 포화로 인한 절리면 연화(softening)로 판단되었다. 알칼리 장석이 풍부한 화강편마암은 풍화에 취약한 것으로 나타났다. 침하량 계측자료 분석 결과, 붕괴 직전에 급격한 변위량 증가를 관찰하였으며, 향후 사면 계측관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 응급복구 대책으로 콘크리트 공동충전 및 외부로부터 압성토 채움을 성공적으로 시행하였다. 항구복구 대책으로 사면부에는 격자블럭 및 지중 앵커 시스템을, 터널 측벽부에는 추가 락볼트 보강 및 그라우팅 공법을 성공적으로 적용하였다. 한계평형해석과 평사투영해석을 통해 원 사면의 불안정성과 보강방법의 유효성을 확인하였다. 본 사례연구는 향후 유사한 대절토 사면에 귀중한 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.
본 연구에서는 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km 지역규모의 A1B 시나리오 기반의 RCM 자료와 비집수면적 개념을 도입한 GIS기반의 무한사면안정모형을 이용하여 전라북도 수계를 대상으로 미래 기후변화에 따른 사면안정 변동성을 평가하였다. 우선, 미래의 사면안정성 변동성 평가를 위하여 RCM 자료는 공간적으로 유역단위에서 강우관측소 지점단위로, 시간적으로 월단위에서 일단위 자료로 다운스케일링을 수행하였다. 또한, 무한사면안정모형의 중요 매개변수인 습윤지수 산정을 위하여 비집수면적 개념을 도입하여 격자기반의 습윤지수 정보를 획득하였으며 범용수치지형도, 정밀토양도, 임상도를 이용하여 지형 지질 임상학적 매개변수을 추출하여 GIS기반의 무한사면안정모형을 구축하였다. 이상의 미래 강우입력자료와 무한사면안정모형을 이용하여 현재(1971~2000)대비 미래(2010~2100)에 대한 사면안정 변동성을 평가하였다. 본 논문은 2편으로 구성되어 있으며, 제1편에서는 기후변화 시나리오에 따른 사면안정 변동성 해석을 위한 RCM자료의 가공 및 무한사면안정모형의 구축 등 방법론을 제시한다.
본 연구는 홍수조절댐의 운영패턴 변화에 따른 수질환경에 미치는 영향을 분석한 것이다. 홍수조절댐은 홍수시 하천유량을 일시적으로 담수하여 홍수를 지체시키는 한편, 평상시에는 자연하천 흐름상태를 유지하는 특성을 가지고 있다. 댐 건설 후 담수시 수질변화는 유역모델(HSPF)과 댐 내 수리 수질변화모델(EFDC)을 연계하여 예측하였다. 강우시 유역에서 유출되는 비점오염원의 유출특성을 반영하기 위하여 HSPF 유역모델을 이용하여 분석하였으며, HSPF의 분석된 자료를 EFDC 모델의 입력 자료로 적용하였다. 수질모의 결과 댐 건설 후 수몰로 인한 오염원 감소와 강우시 일시적 저류로 인하여 수질이 향상되는 것으로 예측되었다. 또한 홍수조절댐의 특성상 담수되는 기간이 짧으므로(2~3일) 부영양화 등 수질 악영향은 거의 없는 것으로 분석되었다. 계획 중인 댐의 환경영향평가 단계에서는 모델의 충분한 보정을 할 수 없기 때문에 정확한 모의에 일부 한계가 있을 수 있다. 그러나 향후 실측자료 확보를 통하여 모델의 신뢰도를 향상시킨다면, 이를 활용하여 신규 홍수조절댐의 환경영향평가 시 다양한 운영조건에 따른 수환경의 영향을 검토할 수 있을 것으로 판단된다.
지금까지 분포형 모형은 개념적 모형에 비해 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가기 때문에 많은 컴퓨터 메모리용량이 요구되고 계산수행시간이 상대적으로 오래 걸리는 단점이 있었다. 그래서 분포형모형의 적용은 주로 소유역에 국한되어 적용되어왔으며, 대유역에 적용하기 위해서는 격자의 해상도를 낮추거나 소유역 적용과 동일한 해상도에서는 계산 시간이 많이 소요되어 실무적용을 어렵게 하는 요인이 되어왔다. 이에 대해 본 연구에서는 MPI (Message Passing Interface)기법을 적용하여 물리적이고 복잡한 수치계산을 하는 분포형모형의 단점 중 하나인 대유역 적용시의 계산소요 문제를 해결하고자 하였다. 또한 병렬화 기법의 적용효과를 분석하기 위하여 단일 영역에서 계산된 결과와 다수의 소영역으로 분할하여 수행되어진 계산 결과를 비교하였다. 용담댐 유역에 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 병렬화 계산을 수행한 결과 단일 프로세서에서 분포형모형을 수행하는 것보다 병렬코드에서 수행한 경우가 유출계산 값의 변동 없이 최고 10배에 해당되는 계산시간이 단축되었다.
본 연구는 수치지형자료의 해상도와 보간법의 변화에 따른 정확도 분석을 실시하여 도시소유역의 유출현상을 해석하고자 하였다. 수치자료는 격자크기별로 TIN 보간법을 이용하여 DEM 자료를 생성하고, 정확도 분석은 수치지도의 등고선을 이용하여 결정계수($R^2$)와 회귀식을 도출하였다. 검증된 DEM 자료를 사용하여 소유역구분, 면적, 유역폭, 지면경사도 등의 지형인자를 추출하여 도시유출모형에 적용시켜 여서-문수지구의 도시 소유역에 가장 적합한 유출모형을 알아보고자 한다. 모형의 적용 결과 SWMM의 유출수문곡선이 ILLUDAS의 유출수문곡선보다 실측값에 더 근사하게 나타났고, SWMM의 경우 실측값과 최대 19%, 최소 5%, 평균 13%의 오차를 나타냈다. 본 연구대상지역과 같은 도시소유역은 강우지속시간이 첨두도달시간에 미치는 영향은 미미하게 나타났다. 본 연구의 결과로 SWMM 모형이 여서-문수지역의 도시유출모형으로 적합하며 적용면에서도 더 다양한 기능과 정확성을 나타낸다고 판단된다.
현재 홍수통제소에서 하천의 홍수를 예측하기 위한 시스템은 저류함수법 등에 의한 강우-유출모형과 FLDWAV 모형에 의한 수리학적 모형으로 이루어져 있다. 이 시스템은 주로 홍수특보지점의 기준수위 초과여부를 예측하기 위해 운영되고 있다. 한편 공원 캠핑장 자전거 도로 등 친수공간으로 활용하고 있는 하천변의 관리와 운영을 위한 정보의 수요가 급증함에 따라, 특정지점의 주의보, 경보 등의 고수위 예측 뿐만 아니라, 하천내에서 친수공간으로 활용되는 저지대 침수예측정보의 생산이 요구되고 있다. 본 연구에서는 친수공간으로 활용되는 하천내 저지대의 홍수예측정보를 생산할 수 있는 기술을 개발하였다. 1차원 수리해석 결과를 기반으로 하도버퍼링 기법을 통해 고해상도 격자 기반의 공간연산을 수행하는 모형을 구축하였으며, 해석결과로 격자기반의 침수심 및 침수구역이 표출되도록 모형을 구성하였다. 안동지구를 대상으로 지형정보 및 시설물 정보를 반영하여 모형을 구축하였으며, 안동댐 및 임하댐의 가상 방류 시나리오를 통해 친수공간의 방류량 규모별 침수여부 및 침수정도를 분석하였다. 개발된 모형을 통해 친수지구의 침수예측정보를 관계기관에 사전 제공할 수 있는 체계를 구축하여 지자체의 수방활동 및 재해예방 활동에 지원하고자 한다.
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 폐석적치장 하부 경사지에서 발생하고 있는 지반변위를 조사하고 산사태에 의한 재해 가능성에 대해 검토하였다. 이를 위하여 먼저 무인 항공기 사진측량을 실시하여 지반변위의 크기와 범위를 조사하였다. 2019년 4월부터 2020년 7월까지 5회의 무인 항공기 측량의 평균 오차율은 0.011 - 0.034 m이었으며, 토층의 이동으로 2.97 m의 표고 변화가 발생하였다. 급경사지 중 일부 구역만 표고 변화를 보이며 이것은 상부의 폐석 하중의 영향보다는 강우 시 발생한 지하수에 의한 땅밀림에 의한 것으로 판단된다. LS-RAPID 시뮬레이션을 위한 민감도 분석을 실시하였으며, 지형자료로서 DEM과 DSM을 각각 10 m, 5 m, 4 m 격자로 적용하여 시뮬레이션 결과를 비교, 분석하였다. 공간 해상도가 높은 자료를 이용하면 DEM에서는 산사태 물질의 퇴적 범위가 지나치게 확대되는 경향을 보인 반면, 지형을 세밀하게 반영한 DSM을 적용한 결과에서는 공간 해상도 변하여도 확산범위는 크게 영향을 받지 않으며 하천형상에 따른 퇴적 거동을 정밀하게 표현할 수 있었다. 결과적으로 DEM보다 DSM을 적용하는 것이 퇴적범위가 크게 확대되지 않으며, 현장상황을 잘 반영한 결과가 얻어지는 것으로 평가되었다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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