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저자정보
최창호 (한국건설기술연구원) 백성하 (한국건설기술연구원) 김진영 (한국건설기술연구원) 강재모 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제37권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
77 - 87 (11page)

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도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하고 예측 및 예방하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 기존의 연구 중에 지하매설물의 밀도(즉, 대상 공간 주변 지중에 설치된 매설물의 공간적인 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 활용한 위험도 분석 연구는 미비하다. 본 논문에서는 GIS기반 공간정보 데이터를 활용하여 지하에 설치되어 있는 매설물의 선형밀도(line density)를 분석하고, 이를 이력지반함몰 발생 현황과 연계하는 연구를 수행하였다. 분석 대상지역에 대하여 2010～2015년 사이에 발생한 29개 이력지반함몰과 6종 지하매설물 선형밀도의 상관관계를 극대화하기 위한 최적화 알고리즘을 개발하였고, 보편적인 분석을 위해 정규선형밀도의 개념을 제안하였다. 분석 대상 지역의 정규선형밀도를 5개 등급(1등급 최저, 5등급 최고)으로 구분하였으며, 최적화 알고리즘을 적용할 경우 이력지반함몰 위치에서 정규선형밀도가 4등급 이상인 경우가 약 80%이상으로 나타났다. 제안된 최적화 알고리즘을 활용하여 지하매설물의 밀집도 분석 결과를 지반함몰 위험도 분석에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
#Ground subsidence #Optimization #Sinkhole #Underground structure #Utility pipeline density

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 공간정보 분석 지역 및 지하매설물 선형밀도 산정
3. 이력지반함몰 데이터 기반 최적 정규선형밀도 분석 알고리즘
3. 이력지반함몰 데이터를 활용한 정규선형밀도 및 상관성 분석
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
ArcGIS(2021a), https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatialanalyst-toolbox/how-line–density-works.htm google schola ArcGIS(2021b), https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/map/workingwith-layers/classifying–numerical-fields-for-graduated-symbols.htm google schola Choi, C., Kim, J., Kang, J., and Park, Y. (2016), “Ground Subsidence Risk Analysis with Intensity and Duration of Rainfall”, Proc. of 3rd International Conference on Geotechnics for Sustainable Infrastructure Development, GEOTEC HANOI 2016 in Hanoi, Vietnam. google schola Han, Y. (2018), “Proposal of the Development Direction on the Special Act on Underground Safety Management for Preparation of the Proactive Underground Safety Management System”, Journal of the Korean Geotechnical Society, Vol.34, No.7, pp.17-27. google schola Kim, K., Kim, J., Kwak, T-Y., and Chung, C-K. (2018), “Logistic Regression Model for Sinkhole Susceptibility due to Damaged Sewer Pipes”, Natural Hazards, Vol.93, pp.765-785. google schola

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