[논문]Hotelling의 T-square 통계량을 이용한 강우유발 사면붕괴 예측

김슬비; 나종화; 서용석

doi:10.9720/kseg.2015.3.331

Hotelling의 T-square 통계량을 이용한 강우유발 사면붕괴 예측
Prediction of Rainfall-Induced Slope Failure Using Hotelling's T-Square Statistic 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.25 no.3, 2015년, pp.331 - 337

김슬비 (충북대학교 지구환경과학과) , 나종화 (충북대학교 정보통계학과) , 서용석 (충북대학교 지구환경과학과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 화강암 풍화토와 편마암 풍화토를 대상으로 모형시험 수행 중 획득한 간극수압, 함수비 데이터를 대상으로 Hotelling의 T² 분석을 실시하여 사면의 이상거동을 감지할 수 있는 기법을 개발하였다. 각 시험에서는 간극수압 3개와 함수비 3개가 동시에 측정되며, 이들의 상관관계를 이용하여 신뢰구간 95.0%와 90.0%를 기준으로 T² 통계량을 계산하였다. 분석결과에 의하면 모형사면 내의 국부적인 붕괴는 센서 위치에 따라 감지하지 못하는 경우가 있으며, 사면 전체붕괴의 경우 수백 초에서 수천 초 전에 T² 통계량이 신뢰구간 90%를 초과하여 이상거동을 감지할 수 있었다. Hotelling의 T² 분석은 동일 사면 내 다양한 측정치 간의 상관성을 분석할 수 있어 유일한 관리기준치를 설정할 수 있으며, 신뢰도 수준에 따라 단계적인 예경보 기준설정이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper

A new technique is presented to detect unstable slope behavior, based on Hotelling's T2 analysis of pore pressure and water content obtained during flume tests using granitic and gneissic weathered soils. Three sets of pore pressure-water content values were simultaneously obtained during each test, and T2 statistics at the 90.0% and 95.0% confidence levels were calculated based on the correlations between values. The results show that unsuccessful detection of some local failures of the flume slope depended on the sensor position. In the case of global slope failures, anomalous behavior was detected between several hundred and several thousand seconds before the event as T2 statistics exceeded the confidence interval 90%. Hotelling's T2 analysis provides a single control criterion because it enables correlations between diverse measured values within the same slope; the criterion also includes stepwise criteria for a forecasting and warning system based on confidence levels.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

이기 법은 개별센서에 대한 감지확률이 높은 장점에도 불구하고 감지센서의 위치와 종류에 따라 예측시간에서 차이를 보이며, 데이터 오류를 이상거동으로 판단하는 단점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 다양한 센서들의 상관성을 고려하여 예측 시점을 단일화 하고, 일부 센서의 오류를 걸러낼 수 있도록 다변량 분석 중 T² 관리도 분석을 적용하여 사면의 이상 거동을 감지할 수 있는 기법을 개발하였다.

제안 방법

4m이고, 상부토조, 경사토조, 하부토조 및 강우장치로 구성되어 있다. 각 실험에서 모 형사면은 균질한 토사로 이루어져 있기 때문에 사면거동을 감지할 수 있는 센서를 등간격으로 설치하였으며, 경사토조의 하단으로부터 0.1m, 0.3m, 1.3m에 간극수압계, 0.25m, 0.7m, 1.15m에 ADR 함수비 센서를 설치하여 10초간격으로 데이터를 획득하였다. 모형시험에 사용된 시료는 경북 상주지역에서 채취한 화강암 풍화토(GR)와전북 장수지역에서 채취한 편마암 풍화토(GN)이며, 통일분류법에 의한 흙의 분류에 의하면 SP에 해당한다.
개별적인 데이터 계열을 분석하는 단 변량 분석은 상관성 있는 변수들이 결합하여 임의의 공정에 미치는 영향을 간과하기 때문에 공정과정에 대한 잘못된 판단을 유도할 수 있다. 본 연구에서는 모 형사면 내 3지점에 설치된 간극수압, 함수비 센서에서 획득한 시계열 데이터를 종속변수로 설정하고 다변량 분석을 실시하였다. Fig.
고려한 분석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 모형사면 붕괴시점을 조기에 감지하기 위하여 T² 통계량을 타점하여 그래프에 도시하고, 신뢰구간을 95.0% 와 90.0%로 구분하여 분석을 수행하였다. T² 통계량이 신뢰 구간 90.
본 연구에서는 산사태 실내모형 시험 중 측정된 간극수압 및 함수비 데이터를 대상으로 다변량 통계분석의 일종인 Hotelling's T² 분석을 수행하여 사면의 이상 거동을 분석하였다. 실내시험은 극한강우조건을 모사하여 시간당 200mm 강우 하에서 실시되었으며, 대상 토질은 화강암 풍화토와 편마암 풍화토이다.
모형시험에 사용된 시료는 경북 상주지역에서 채취한 화강암 풍화토(GR)와전북 장수지역에서 채취한 편마암 풍화토(GN)이며, 통일분류법에 의한 흙의 분류에 의하면 SP에 해당한다. 시험조건으로는 극한강우조건 하에서 발생하는 산사태 실현을 위해 강우강도를 200mm/hr로 설정하였으며, 토조 내 시료의 초기함수비는 7%~22%, 사면경사는 25o~ 35o 범위에서 설정하고 시험을 반복적으로 수행하였다.

대상 데이터

1) 와동일하며 이를 요약하면 다음과 같다. 모형 시험 장치는 사면의 경사를 조절할 수 있으며, 크기는 길이 2.0m, 폭 0.3m, 높이 1.4m이고, 상부토조, 경사토조, 하부토조 및 강우장치로 구성되어 있다. 각 실험에서 모 형사면은 균질한 토사로 이루어져 있기 때문에 사면거동을 감지할 수 있는 센서를 등간격으로 설치하였으며, 경사토조의 하단으로부터 0.
15m에 ADR 함수비 센서를 설치하여 10초간격으로 데이터를 획득하였다. 모형시험에 사용된 시료는 경북 상주지역에서 채취한 화강암 풍화토(GR)와전북 장수지역에서 채취한 편마암 풍화토(GN)이며, 통일분류법에 의한 흙의 분류에 의하면 SP에 해당한다. 시험조건으로는 극한강우조건 하에서 발생하는 산사태 실현을 위해 강우강도를 200mm/hr로 설정하였으며, 토조 내 시료의 초기함수비는 7%~22%, 사면경사는 25o~ 35o 범위에서 설정하고 시험을 반복적으로 수행하였다.
분석하였다. 실내시험은 극한강우조건을 모사하여 시간당 200mm 강우 하에서 실시되었으며, 대상 토질은 화강암 풍화토와 편마암 풍화토이다.

성능/효과

0% 를 초과하였다. GN-3와 GN-6는 신뢰구간 90.0%를 초과하는 시간과 95.0%를 초과하는 시간이 약 10초 차이를 보이며, 사면 붕괴시점 보다 약 900초~2000초 빨리 이상 거동을 감지하였다. GN-4와 GN-5는 GN-3, GN-6 보다 늦게 감지되었으며, 사면 붕괴시점보다 약 100초~ 350초 전에 이상거동을 감지하였다.
0%를 초과한 경우를 제외하면, 대부분의 모델에서 수백 초에서 수천 초 전에 전체붕괴를 조기 감지 하였다. 그리고 관리기준치의 신뢰구간 90%를 초과하는 모든 모델에서 붕괴가 발생하였으므로 이를 관리기준치 설정 시 적용하는 것이 적절한 것으로 나타났다.
모형사면의 하부로부터 일정 간격의 세 지점에서 계측된 간극수압 및 함수비 데이터 분석에서 신뢰도 95.0%와 90.0%의 관리한계선을 설정하였으며, 관리한계선을 초과한 시점을 예측시간으로 간주하면 측정치의 이상 거동은 사면의 전체붕괴 시점보다 수 백 초~수 천 초전에 감지되었다. 하지만 부분붕괴의 경우 센서의 위치가 한정되어 있어 감지하지 못하는 경우가 다수 발생하였다.
위에서 살펴본 바와 같이 사면의 부분적인 파괴 전에 T2 통계량이 관리기준치를 초과하여 조기 감지된 경우는 GR-1과 GN-3뿐이며, 대부분의 경우 전체붕괴 전에 신뢰구간 90.0%의 관리기준치를 초과하여 조기 감지되었다. 이러한 결과는 센서의 위치가 부분적인 붕괴영역에 포함되지 않으면 감지하지 못함을 나타내는 것이다.
하지만 부분붕괴의 경우 센서의 위치가 한정되어 있어 감지하지 못하는 경우가 다수 발생하였다. 측정치의 이상거동 관리기준치 설정 시 적용되는 신뢰구간은 90%를 초과하는 모든 모델에서 붕괴가 발생하였으며, 이를 관리기준치 설정 시 적용하는 것이 보다 빠른 예측을 위하여 적절한 것으로 나타났다.
4는 GN-1~6의 세 지점에서의 두 가지 센서 데이터를 이용한 다변량 통계분석 결과이다. 편마암 풍화토는 화강암 풍화토와 달리 모든 모형시험 모델에서 T2 관리도 분석을 이용한 조기 감지가 가능하였다. GN-1은사면 전체붕괴 시점 이전에 T² 통계량이 신뢰구간 90.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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