[논문]강우량과 강우강도에 따른 지반함몰 상관관계 분석

최창호; 김진영; 강재모; 이성열; 백원진

doi:10.5389/ksae.2022.64.3.075

강우량과 강우강도에 따른 지반함몰 상관관계 분석
Ground Subsidence Risk Analysis on Correlation between Rainfall and Rainfall intensity 원문보기

한국농공학회논문집 = Journal of the Korean Society of Agricultural Engineers, v.64 no.3, 2022년, pp.75 - 83

최창호 (Department of Geotechnical Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) , 김진영 (Department of Geotechnical Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) , 강재모 (Department of Geotechnical Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) , 이성열 (Department of Geotechnical Engineering Research, Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) , 백원진 (Department of Rural and Biosystems Engineering, Chonnam National University)

Abstract ▼ AI-Helper

Recent settlements and sinkhole openings in urban areas have caused social problems such as damage to roads and structures, fear of the public, and loss of property. Several studies have demonstrated that surface subsidence and sinkhole opening are greatly affected by rainfall and rainfall intensity in urban areas. In this paper, we analyzed the relationship with the characteristics of recorded rainfall data using the ground subsidence database reported in major cities. The correlations were found using sedimentation and precipitation data from 2010 to 2014. The duration and intensity of a given precipitation have evolved to obtain an effect on ground sedimentation rate (SR). The results show that the relationship between SR and precipitation is asymptotic and can be modeled by a hyperbolic equation. Through this study, it is possible to predict the occurrence of ground subsidence due to precipitation in advance.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1 Comparison between monthly precipitation and number of subsidence from year 2010-2014
그림 Fig. 2 Map of the current state of Seoul’s drainage network (Seoul Metropolitan Government, 2011)
표 Table 1 Soil class by water environment regional
표 Table 2 Number of ground subsidence occurrences by region from2010 to 2014
그림 Fig. 3 Comparison of number of subsidence and accumulated precipitation for 5, 10, 15 day duration from year 2010 to 2014
표 Table 3 Accumulated precipitation by each zone from 2010 to 2015
표 Table 4 Pearson Correlation between Monthly Cumulative Precipitation and Monthly Cumulative Ground Subsidence by Region
그림 Fig. 4 Comparison of number of subsidence and accumulated precipitation for 10 day duration from year 2010 to 2014
그림 Fig. 5 Comparison of SR and accumulated precipitation for 5, 10, 15 day periods from year 2010 to 2014
그림 Fig. 6 Comparison of SR and accumulated precipitation for 10 day period with 0, 20, 40 delayed days from year 2010 to 2014
그림 Fig. 7 Threshold precipitation for various precipitation periods with "0" delay day from 2010 to 2014

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

기존 실험 연구에서 지반함몰 원인에 지하수위 변화가 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 강수량이 지반함몰 발생에 영향을 미치는지 분석하기 위한 연구를 수행하였다. Fig.
본 절에서는 권역별 지반함몰 발생 일을 기점으로 5일, 10일, 15일 간의 누적 강수량을 확인하여, 임계 누적강수량(threshold precipitation)을 확인하고, 공학적으로 널리 사용되는 curve fitting 방법을 활용한 누적 강수량 별 지반함몰 발생예측 모델을 개발하고자 한다. 여기서, 임계 강수량은 Hyperbolic curve의 곡률반경이 가장 작은 지점에서의 강수량으로 정의한다.

제안 방법

일반적으로 지반함몰의 가장 큰 원인은 상하수도 손상이지만 상하수도 손상 이외에도 강우, 지열 등 자연 환경에 의해서도 지반함몰 위험도가 높아질 것으로 판단된다. 따라서, 본 논문은 도심지에서 일어나는 지반함몰 발생 위험지역을 사전에 선정하여 그에 따른 예방조치를 마련할 수 있도록 하기 위해 여러 가지 인자중 하나로 지반함몰 발생에 가장 큰 영향을 줄 수 있는 누적강수량 (Seoul Institute, 2017)과 지반함몰 발생건수를 중점으로 분석하였다.

대상 데이터

지반함몰은 상하수도의 손상, 다짐 불량, 지하수위 등의 여러 가지 복합적으로 발생한다. 본 연구에서는 여러 가지 인자 중 하나인 강수량을 대상으로 지반함몰과의 상관관계를 분석하였다. 서울시의 2010∼2014년도 지반함몰 현황 및 강수량 데이터를 분석하여 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과로부터 권역별로 뚜렷한 차이를 나타내지 않았지만 모든 권역에서 지반 함몰은 누적강수량과 매우 밀접한 연관성이 있음을 도출하였다.

데이터처리

본 절에서는 Fig. 2와 같이 서울시 4개 수계망도를 중심으로 구분한 Zone에서의 지반함몰 발생건수와 누적 강수량과의 상관성을 분석하고자 상관관계 계수를 산정하였다. Table 2는 권역별로 2010년부터 2014년까지의 지반함몰 발생건수를 정리한 것으로 Zone A는 1523건, Zone B는 758건, Zone C는 632건, Zone D는 941건이 발생했다.
강수량과 지반함몰 발생 횟수의 상관관계를 정량적으로 분석하기 위하여, 피어슨 (Pearson) 상관 계수를 산정하였다. 피어슨 상관 계수는 두 변수 간 선형 관계를 나타내는 정량적 척도로서, 각 변수 (A와 B)에 N개 스칼라 관측 값이 있으면 식 (1)에 따라 산정할 수 있다 (Kim, 2016).
a와 b의 물리적/공학적 의미는 향후 연구를 통해 밝혀야할 계수이다. 그림에 나타난 것처럼 Hyperbolic curve를 이용한 curve fitting 기법에 의해 누적강수량과 지반함몰 발생 건수와의 상관성을 표현할 수 있으며, Hyperbolic curve의 계수를 찾아내기 위하여 식 (2)를 식 (3)과 같이 ERROR 함수로 표현한 후 에러를 최소화하는 계수를 분석하였다. 또한, Fig.
서울시의 2010∼2014년도 지반함몰 현황 및 강수량 데이터를 분석하여 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과로부터 권역별로 뚜렷한 차이를 나타내지 않았지만 모든 권역에서 지반 함몰은 누적강수량과 매우 밀접한 연관성이 있음을 도출하였다. 손상 지반함몰과 누적강수량의 상관관계를 모델화하기 위해, 강수 누적일별 지반함몰 발생 위험도를 분석하여 Hyperbolic model의 계수를 분석하였다. 분석을 통해 개발된 Hyperbolic model은 강수량을 실시간으로 취득하여 강우량에 대한 지반함몰 위험도 (SR)를 1차적으로 사전에 예측하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

이론/모형

2010∼2014년간의 정규화 된 지반함몰 발생건수와 누적 강수량의 상관관계를 식 (2)의 Hyperbolic curve를 활용하여 curve fitting을 수행 하였다

성능/효과

5에서 누적 강수량별로 식 (1)을 적용하여 Fitting된 곡선과 관측된 데이터의 상관관계의 정도를 ρ 값으로 제시하였다. 5, 10, 15일간의 누적 강수량 별로 3개 관측값에 대한 Hyperbolic curve의 값은 각각 0.99 이상으로 매우 높게 나타나 Hyperbolic curve를 활용한 누적 강수량별 지반함몰 발생 위험도 평가가 가능할 것으로 판단된다.
그림에서의 지반함몰 발생 건수는 지반함몰의 크기, 형태, 발생 원인을 구별하지 않고 월별 총 발생 건수를 나타낸다. 그래프를 살펴보면, 강수량이 많은 여름에 지반함몰이 많이 발생하고, 지반함몰과 월별 누적강수량이 상관성이 있는 것을 확인할 수 있다.
기존 실험 연구에서 지반함몰 원인에 지하수위 변화가 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 강수량이 지반함몰 발생에 영향을 미치는지 분석하기 위한 연구를 수행하였다.
서울시의 2010∼2014년도 지반함몰 현황 및 강수량 데이터를 분석하여 상관관계를 분석하였으며, 분석 결과로부터 권역별로 뚜렷한 차이를 나타내지 않았지만 모든 권역에서 지반 함몰은 누적강수량과 매우 밀접한 연관성이 있음을 도출하였다
그 중 서울시의 25개구 중 송파구가 907건으로 가장 많았고, 200건이 넘는 지역은 6개구로 나타났다. 지반함몰이 발생한 원인으로는, 상수도관로 75건, 하수관로 3218건, 기타 772건으로 하수관로가 79%, 기타 및 원인 미상이 19%, 상수도관로 2%로 하수관로에 의한 지반함몰이 가장 많은 것으로 나타났다. 하수관로에 의한 공동 발생을 살펴보면, 대부분의 도심지는 노면이 포장되어 있기 때문에 강우 시 빗물이 즉시 땅속으로 흡수되지 않고 노면을 따라 하수관로를 통해 흐르게 된다.
99으로 나타났으며, 이로부터 강수량과 지반함몰 발생횟수의 상관관계를 통해 지반함몰 위험도 분석이 타당함을 알 수 있다. 특히, 강수량을 Hyperbolic curve 모델에 적용하기 위해 강수 누적일 수를 모델 정수로 활용하여 지반함몰 위험도를 분석하는 것이 적절한 것으로 분석되었다.
7은 강수 후 지연일수가 ‘0’인 경우에 대하여 강수 누적 일에 따른 임계 강수량을 분석한 결과이다. 해석에 적용된 강수 누적일은 1, 3, 5, 7, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 50일이며, 강수 누적일이 증가할수록 즉, 강우강도가 감소함에 따라 지반함몰 위험도 증가율이 작아지는 임계 강수량이 증가하는 것으로 타나났다.

후속연구

현재의 지반함몰 발생에 대한 대처는 지반함몰 사고의 사전 예측과 상세한 원인규명에 대한 조사보다는 도심지 중심에서 발생하는 특성상 사고 발생후의 대책 및 신속한 복구에 지나치게 편중되어 있는 실정이다. 그렇기 때문에 지반함몰에 영향을 줄 수 있는 환경적 요인들을 정확하게 파악할 수 있다면 지반함몰 사고 예방을 위한 조치들이 가장 시급한 지역에 우선적으로 실시되는 등 효율적인 안전관리가 가능할 수 있을 것이다.
손상 지반함몰과 누적강수량의 상관관계를 모델화하기 위해, 강수 누적일별 지반함몰 발생 위험도를 분석하여 Hyperbolic model의 계수를 분석하였다. 분석을 통해 개발된 Hyperbolic model은 강수량을 실시간으로 취득하여 강우량에 대한 지반함몰 위험도 (SR)를 1차적으로 사전에 예측하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다. 이처럼 모델 정수 DB를 구축하여 향후 각 지자체에 적용한다면 여러 가지 인자 중 하나인 강수량에 의한 지반함몰 발생을 사전에 예측하여 대책 방안 마련에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
분석을 통해 개발된 Hyperbolic model은 강수량을 실시간으로 취득하여 강우량에 대한 지반함몰 위험도 (SR)를 1차적으로 사전에 예측하는데 활용 할 수 있을 것으로 판단된다. 이처럼 모델 정수 DB를 구축하여 향후 각 지자체에 적용한다면 여러 가지 인자 중 하나인 강수량에 의한 지반함몰 발생을 사전에 예측하여 대책 방안 마련에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 추가 연구를 통하여 강우 외에 지반함몰에 영향을 미치는 여러 가지 인자들의 복합 분석이 필요할 것으로 판단된다.
이처럼 모델 정수 DB를 구축하여 향후 각 지자체에 적용한다면 여러 가지 인자 중 하나인 강수량에 의한 지반함몰 발생을 사전에 예측하여 대책 방안 마련에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 추가 연구를 통하여 강우 외에 지반함몰에 영향을 미치는 여러 가지 인자들의 복합 분석이 필요할 것으로 판단된다.

참고문헌 (14)

Bae, Y, S., S. Y. Shin, J. S. Won, and D. H. Lee, 2016. The road subsidence conditions and safety improvement plans in seoul. Report on Policy Assignment Research. (in Korean).
Jeong, C. G., 2015. Water Journal, Ground subsidence-Settlement status and countermeasures against natural disasters. (in Korean).
Song, J. J., 2012. SPSS/AMOS Statistical Analysis Method, 21st Century. (in Korean).
Kim, J. Y., J. M. Kang, C, H. Choi, and D, H. Park, 2017. Correlation Analysis of Sewer Integrity and Ground Subsidence. Journal of the Korean Geo-Environmental Society 18(6): 31-37. (in Korean).

원문보기 상세보기
Kim, J. Y., C, H. Choi, J. M. Kang, W. J. Baek, and J. H. Yang, 2016. Comparison analysis with monthly rainfall and ground subsidence. Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference, 2016(2016): 167. (in Korean).
KMA, 2016. Korea meteorological administration weather information, available online at: http://web.kma.go.kr.
Kuwano, R., Y. Kohata, and M. Sato, 2012. Case study of ground cave-in due to subsurface erosion in old land fill. Proc. 6th International Conference on Scour and Erosion 56-62, Paris, France.
Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2014. Study on sinkhole prevention measures and system improvement plan.
Sato, M., and R. Kuwano, 2010. Model tests for the evaluation of formation and expansion of a cavity in the ground. Proc. 7th International Conference on Physical Modelling in Geotechnics 581-586, Zurich, Switzerland.
Sato, M., and R. Kuwano, 2013. Effects of buried structures on the formation of underground cavity. Proceedings on the 18th International Conference on Soil Mechanics and Geotechnical Engineering, Paris, 1769-1772.
Park, I. J., and S. H. Park, 2014. Cause analysis and counterplan for sinkhole. Magazine of Korean Society of Hazard Mitigation 14(5): 12-17.
Renuka, S., and R. Kuwano, 2011. Formation and evaluation of loosened ground above a cavity by laboratory model test with uniform sand. Proc. 13th International Summer Symposium, Uji, Japan, 211-214.
Seoul Metropolitan Government, 2010-2015. Cause and Status Survey of Road Subsidence.
Seoul Metropolitan Government, 2011. Report on Soil Conservation Plan.

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증