[논문]지중매설물 밀집도와 이력지반함몰의 상관성 분석을 통한 위험도 등급 분석 기법에 관한 연구

최창호; 김진영; 강재모

doi:10.7843/kgs.2022.38.9.69

지중매설물 밀집도와 이력지반함몰의 상관성 분석을 통한 위험도 등급 분석 기법에 관한 연구
A Study of Ground Subsidence Risk Grade Analysis Based on Correlation Between the Underground Utility Structure Density and Recorded Ground Subsidence 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.38 no.9, 2022년, pp.69 - 77

최창호 (한국건설기술연구원 지반연구본부) , 김진영 (한국건설기술연구원 지반연구본부) , 강재모 (한국건설기술연구원 지반연구본부)

초록
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도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Several studies have been conducted to analyze the risk of ground subsidence occurring in urban areas. Recently, the correlation between the density of underground utilities (i.e., the quantity of buried utilities in the analysis area) and the recorded ground subsidence has been explored to analyze such risk through. Choi et al. (2021) proposed an algorithm to optimize the correlation between the ground subsidence and normalized linear density of underground pipelines. In this study, the optimization algorithm was modified for analysis based on the risk grade. The analysis results using the modified optimization algorithm were compared with the correlation analysis results between the density of underground utilities and recorded ground subsidence presented by Choi et al. (2021). Compared with Choi et al. (2021), three analysis results showed equal or higher accuracy in the correlation analysis with recorded ground subsidence according to risk grade. In particular, for R100, it was divided into five grades and compared with the ratio of the recorded ground subsidence that occurred in grades 4 or higher. As a result, Choi et al. (2021) showed that 86% of recorded ground subsidence occurred in grades 4 or higher, whereas this study showed 93%. It was confirmed that the accuracy of the modified optimization algorithm was improved. The modified optimization algorithm can be applied to develop a ground subsidence risk map for each grade in an urban area, which can be used as basic data for decision-making for underground utility maintenance.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. A raster cell and the circular neighborhood used to determine the length for the line density redrawn from ArcGIS (2022) (Choi et al. (2021))
표 Table 1. Pseudo-code to obtain optimal w_i-set for finding higher correlation between risk grade and ground subsidence modified from Choi et al. (2021)
그림 Fig. 2. 1km×1km map of analysis region and 29 ground subsidence locations with magenta circle symbol (Choi et al. (2021))
표 Table 2. Length and number of unit for 6 buried utility structures (Choi et al. (2021))
$Fig. 3. Comparison of grades of <TEX>$\frac{\rho_n}{\rho_{n,max}}$</TEX> at 29 sinkhole locations, first column <TEX>$w_i=\frac{1}{6}$</TEX>, second column <TEX>$w_{opt}$</TEX> (Choi et al. (2021)) and third column <TEX>$w_{grade}$</TEX> with R: 50m, 100m, 150m for this study$ 그림 Fig. 3. Comparison of grades of $\frac{\rho_n}{\rho_{n,max}}$ at 29 sinkhole locations, first column $w_i=\frac{1}{6}$, second column $w_{opt}$ (Choi et al. (2021)) and third column $w_{grade}$ with R: 50m, 100m, 150m for this study
표 Table 3. w_grade and w_opt out of 100,000 w_i-set obtained from minimizing Error functions (Eq. (5) and Eq. (6)) with the variation of R
그림 Fig. 4. Graphical comparison of Error Norms and its index out of 100,000 random weight factor set; (a) Error function Eq, (5) and (b) Error function Eq. (6)
$Table 4. Number of ground subsidences corresponding to 5 grades at 29 sinkhole locations with <TEX>$w_1,w_2...,w_6=\frac{1}{6}$</TEX>, <TEX>$w_{opt}$</TEX> and <TEX>$w_{grade}$</TEX>$ 표 Table 4. Number of ground subsidences corresponding to 5 grades at 29 sinkhole locations with $w_1,w_2...,w_6=\frac{1}{6}$, $w_{opt}$ and $w_{grade}$
표 Table 5. Comparison of Error Norm between Error functions Eq. (5) and Eq. (6)

참고문헌 (11)

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YTN (2021), "The Collapse Risk of a Commercial Building Near to iLSan Madu-subway Station", YTN-News, Dec. 31, 2021.

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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