[논문]강수를 고려한 필댐 침투수량의 관리기준에 관한 연구

이종은; 윤석민; 임은상; 강기천

doi:10.7843/kgs.2020.36.5.5

강수를 고려한 필댐 침투수량의 관리기준에 관한 연구
A Study on Management Criteria of Seepage for Fill Dams Considering Rainfall Effect 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.36 no.5, 2020년, pp.5 - 16

이종은 (경상대학교 토목공학과) , 윤석민 (경상대학교 공학연구원) , 임은상 (K-water 물인프라.에너지연구소) , 강기천 (경상대학교 토목공학과)

초록
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본 연구의 목적은 필댐의 중요 계측항목인 침투수량계에 대해서 의사결정나무 분석을 통해 관리기준을 제시하는 것이다. 국내 댐의 침투수량의 경우는 강수시 하류사면 및 양안으로부터 강수의 직접적인 유입이 발생하여 침투수량이 급증하는 현상이 발생한다. 따라서 강수를 고려한 필댐의 관리기준이 필요한 설정이다. 본 연구에서는 국내 필댐 1개소에 대해 침투수량을 반응변수로 하고 강수량 및 저수위를 설명변수로 설정하여 의사결정나무 분석을 수행하였다. 그 결과 강수량 34.75mm/day 이하의 조건에서부터 저수위가 설명변수로서 작용하였고 저수위의 분기조건은 37.4m, 35.23m로 분석되었다. 강수량 34.75mm/day 이하의 조건에서 침투수량 자료의 98%가 분포하며, 해당 집단의 평균값은 13.25L/min~24.24L/min으로 나타났다. 침투수량에 대한 영향인자로서 강수량 및 저수위를 선택하는 경우 강수량의 영향이 지배적이었고 강수 및 저수위별 평균 침투수량의 관리기준이 제안되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to suggest the management criteria through the decision tree analysis for a seepage, which is an important instrumentation type of the fill dam. In the case of the seepage of the dam in Korea, seepage can be increased rapidly because rainfall directly flow into the downstream slope and abutment of dam during rainfalls. Therefore, it is necessary the management criteria for the seepage of the fill dam in consideration of rainfall. In this study, decision tree analysis was performed for a fill dam in Korea by setting the seepage as the response variable and the rainfall and water level of dam as explanatory variables. As the study results, the water level acted as an explanatory variable from the conditions under daily rainfall of 34.75 mm/day, and the branch conditions of the water level were analyzed to be 37.4 m and 35.23 m. 98% of the rainfall data is distributed under the conditions of the daily rainfall of 34.75 mm/day, and coverage of the seepage is indicated from 13.25 L/min to 24.24 L/min. When the rainfall and water level as the influence factors for the seepage were selected, the influence of the rainfall was dominant. Finally, the seepage of fill dam by considering the rainfall and water level was suggested as a management criteria.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Management stage of fill dams (Park and Shin, 2013)
그림 Fig. 2. Cross-sectional plan for OO dam
그림 Fig. 3. Instruments for measuring seepage of a dam
표 Table 1. Summary of OO dam
그림 Fig. 4. Comparisons between water level and rainfall
그림 Fig. 5. Seepage of OO dam
그림 Fig. 6. Comparisons among seepage, rainfall, and water level
그림 Fig. 7. Time histories for no data
그림 Fig. 8. Removal of abnormal and missing value for seepage
표 Table 2. Standard deviation and average of Seepage, Rainfall and Water level
그림 Fig. 9. CART algorithm
표 Table 3. Splitting rules for decision trees
그림 Fig. 10. Decision tree among seepage, rainfall, and water level
그림 Fig. 11. Predictor importance estimates
표 Table 4. Results of decision tress analysis

AI 본문요약
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문제 정의

의사결정나무(Decision Tree) 분석은 자료들의 분류구조를 이해하기 쉽고, 의사결정의 이유를 설명할 수 있어서 댐의 침투수량과 상관관계가 높은 저수위와 강수의 영향을 고려할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내의 필댐 1개소를 사례로 침투수량 계측치에 대해 의사 결정나무 분석을 수행하였고 그 결과를 통해 관리기준치를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 필댐의 누수 및 파이핑의 예측을 위한 주요 계측항목인 침투수량에 대해서 댐 저수위 및 강수의 영향을 고려한 의사결정나무 분석을 수행한 결과 아래와 같은 결과를 얻었다.

제안 방법

OO댐의 침투수량 측정장치는 댐체 및 기초지반을 통한 침투수량의 상대적인 변화를 파악하기 위하여 댐의 하류부 선단부에 차수 집수벽을 설치하고 집수벽은 침투수량 측정실과 침투수 유도관에 의해 연결되고, 침투수량 측정실에는 V-notch가 설치되어 유도관을 통해 흐르는 침투수의 양을 V-notch를 월류하는 높이(h)를 측정하여 산정한다. K-water에서는 필댐의 침투수량은 댐관리규정에 의거하여 필댐의 유지관리의 주요 계측으로 지정하여 실시간(1회/hr)으로 감시할 수 있도록 규정화하였다.
13임에 따라, 제1 설명변수로서 강수량이 선택되었다. 그리고 강수량 및 저수위 변동에 따른 침투수량의 변화를 분석하고자 분류된 조건에 따른 침투수량 집단의 통계량을 산정하였다.
그러나 설계시 예측된 침투수량과 주변 환경 조건에 의해 댐에 매설된 계측기로부터 측정된 계측치는 차이가 있다. 따라서 댐에서는 시험담수 및 운영기간의 계측자료를 분석하여 댐의 정상적인 범위를 확인하고 이를 토대로 관리기준치를 설정한다. 하지만 국내에는 시험담수의 미실시, 계측기의 부재, 강수의 유입에 따른 계측치의 신뢰도 저하 등에 의해 운영 중 얻어진 계측치 등을 이용하여 관리기준치를 수립하는 것이 일반적이다.
분석나무 모형은 뿌리(제1 설명 변수) → 가지(기타 설명변수) 분화 → 잎(분류집단/예측모형)으로 구성됨에 따라 교호작용이 포함된 다변량 인자들의 분석이 용이하다. 따라서 침투수량의 변화 원인에 대해 강수량 및 저수위의 영향을 분석하고자 CART 알고리즘을 적용한 분석나무 분석을 수행하였다. Fig.
2m, 90도이다. 침투수량 측정을 위해 침투수 유입부에 부자식 수위계가 설치되어 V-notch를 월류하는 높이를 자동으로 측정하고 유량으로 환산하여 계산한다. OO댐의 경우 국제기준(ISO, 1998)에서 제시한 규격으로 설치되어 그 정확도는 이미 검증이 되었다(Jang and Lee, 2018).
41L/min 그리고 표준편차는 2,950 L/min로서 극심한 비대칭 분포를 나타내고 있다. 침투수량계의 경우 1개소에서만 측정됨에 따라 z-score 등의 단변량 기반의 이상치 탐색으로는 효과적인 이상치 제거가 불가능할 것으로 판단되어, 본 연구에서는 침투수량 자료에 대한 정량적 분석을 위해 강수량 및 저수위 자료를 활용한 자료분석 기반의 이상치 제거 방법을 적용하였다. 침투수량 자료 전반에 분포하는 극단적 이상치들의 제거를 위해 침투수량을 측정하는 V-notch의 최대 용량은 국제기준(ISO)에서 제시하는 Kindsvater-Shen 공식을 적용하고 있으며(ISO, 1998), 이를 적용하여 계산한 결과 가능 최대 관측값은 약 1,500L/min으로 조사되었다(K-water, 2017).

대상 데이터

평균 저수위는 EL. 35.68m이고 표준편차는 2.97m이다. 저수위 및 강수량의 통계분석을 위해서 2009년 6월 1일부터 2019년 6월 10까지의 계측결과를 활용하였고, OO댐 내 저수지의 평균강수량은 3.
연구대상 댐인 OO댐은 중심코아형 석괴댐(Central Core Rockfill Dam)으로 댐 단면은 댐 축 선상에 Core를 설치하고 상류 및 하류 방향으로 향하면서 Filter와 Rockfill 순으로 축조되었다. 댐의 주요 제원은 Table 1에 나타낸 바와 같다.
97m이다. 저수위 및 강수량의 통계분석을 위해서 2009년 6월 1일부터 2019년 6월 10까지의 계측결과를 활용하였고, OO댐 내 저수지의 평균강수량은 3.27mm/day이며 최대강수량은 2016년 10월 05일에 발생한 강수로 약 234mm/day였다.

데이터처리

침투수량의 통계 분석을 위해서 저수위와 강수량과 동일한 기간의 계측결과를 활용하였다. 자료수집기간 동안의 침투수량의 평균 결측률은 21.
침투수량 자료내에는 결측을 나타내는 “0(zero)”으로 기록된 관측값이 약 22%(결측률)가 포함되어 있다. 해당 관측값이 결측값 또는 실제 관측값인가에 대한 구분을 위해 강수량 및 저수위 자료와 비교하였다. 아래 Fig.

이론/모형

본 논문에서는 의사결정나무 분석을 위해 Matlab 2019b를 활용하였으며, 대상자료의 형태가 연속형임에 따라 분산 감소량을 분리기준으로 적용하였다. n개로 구성된 설명변수 \(x_{i}=(x_{1},\cdots,x_{d} ) \) 및 반응변수 \(y=(y_{1},\cdots,y_{n} ) \))의 dataset에 대해 각각의 분리노드 t에서 분산 감소량 R(t)는 식 (1)과 같이 정의된다.
, 2015). 주로 알려진 알고리즘으로는 CART(Classification and Regression Trees), CHAID(Chisquared Automatic Interaction Detection), 그리고 C4.5 등이 있으며(Park et al., 2015), 본 연구에서는 보편적으로 가장 널리 사용되고 있는 CART 알고리즘(Leo Breiman, 1984)을 이용하여 침투수량 분석을 수행하였다.
침투수량계의 경우 1개소에서만 측정됨에 따라 z-score 등의 단변량 기반의 이상치 탐색으로는 효과적인 이상치 제거가 불가능할 것으로 판단되어, 본 연구에서는 침투수량 자료에 대한 정량적 분석을 위해 강수량 및 저수위 자료를 활용한 자료분석 기반의 이상치 제거 방법을 적용하였다. 침투수량 자료 전반에 분포하는 극단적 이상치들의 제거를 위해 침투수량을 측정하는 V-notch의 최대 용량은 국제기준(ISO)에서 제시하는 Kindsvater-Shen 공식을 적용하고 있으며(ISO, 1998), 이를 적용하여 계산한 결과 가능 최대 관측값은 약 1,500L/min으로 조사되었다(K-water, 2017). Fig.

성능/효과

(1) 침투수량 계측값내 강수량 및 저수위의 영향을 분석하고자 CART 알고리즘을 적용한 분석나무 분석을 수행한 결과 강수량의 분기조건은 106.5mm/day, 34.75mm/day이며, 강수량 34.75mm/day 이하의 조건에서부터 저수위가 설명변수로서 작용하며, 저수위의 분기 조건은 37.4m, 35.23m로 분석되었다.
(2) 강수량 34.75mm/day 이하의 조건에서 침투수량 자료의 98%가 분포하였고, 평균값은 13.25L/min∼24.24L/min이었다.
63L/min)과 비교해 현저히 낮은 값을 나타내었다. 따라서 침투수량에 대한 영향인자로서 강수량 및 저수위를 선택하는 경우 강수량의 영향이 지배적이며, 침투수량 상승에 대한 관리기준으로 강수량 34.75mm/day를 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 즉, 34.
따라서 침투수량에 대한 영향 인자로서 강수량의 영향이 지배적이었다. 또한, 침투수량 상승에 대한 관리기준으로 강수량 34.75mm/day미만일 때 침투수량 자료의 98%가 분포하여 가장 유효한 것으로 나타났다.
8(b)에서, 침투수량은 강수뿐만 아니라 저수위의 변동에 따라 증감하는 것을 알 수 있다. 즉, 연구대상인 OO댐의 침투수량은 강수와 저수위를 반응변수로 민감하게 반응하는 것을 알 수 있다.
침투수량의 통계 분석 결과 평균 관측값은 178.74L/min인 반면에 중위수는 18.41L/min 그리고 표준편차는 2,950 L/min로서 극심한 비대칭 분포를 나타내고 있다.
특히, 강수량 34.75mm/day 이하의 조건에서 침투수량 자료의 98%가 분포하며, 해당 집단의 평균값은 13.25L/min∼24.24L/min으로서 상위 집단의 평균값(73.11L/min∼367.63L/min)과 비교해 현저히 낮은 값을 나타내었다.

후속연구

본 연구에서는 국내 필댐 1개소에 대해서 의사결정나무에 의한 강수량-저수위-침투수량의 관계를 분석하였으며, 향후 강수의 영향을 받는 댐의 경우는 본 연구에서 제시된 방법을 통해 각각의 댐에 대해 실시간 안전감시를 위한 저수위-강수량-침투수량의 관계를 고려한 조기경보시스템의 운영이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서의 상관분석을 위해서는 정량적 데이터가 필요하며, 삼각웨어를 초과하는 침투수량에 대해서는 정확한 수치를 측정할 수 없기 때문에 상관분석에는 제외되었다. 본 연구의 결과에서는 1,500L/min이상의 침투수량 데이터에 대해서는 신뢰성이 저하될 것으로 판단되며 연구대상 댐의 경우는 현재 설치된 삼각웨어보다 큰 용량의 시설이 설치되어야 할 것으로 판단된다.

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상세보기
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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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