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김병찬(Byung chan Kim),이진행(Jine Haeng Lee) 한국방재안전학회 2017 한국방재안전학회 논문집 Vol.10 No.1
본 연구는 지반함몰 발생 및 피해저감을 위한 지반 안정성 평가 및 굴착·보강 기술개발 과제 중 지반함몰 위험성 예측 및 평가기술 개발을 위한 기초자료로 활용하기 위한 연구로 수도권 6개 굴착지역에 대한 문헌자료에 의한 강도정수 산정, 시추에 의 한 지반조사 및 표준관입시험, 시추공을 이용한 하향식탄성파 결과를 이용하여 지반특성을 비교 연구 하였다. 연구결과 표준관입시험 결과인 N치와 문헌자료를 이용하여 지반정수를 산정하였고, 시추된 홀에 하향식탄성파탐사를 실시하여 지반의 동적지반특성을 확인하였다. 각 지역별 지반특성을 확인한 결과 지반물성치가 상이하게 나타나는 것을 볼 수 있다. 이는 각 현장별 N치와 문헌자료 조사자의 경험적 지반정수가 반영된 결과인 것으로 판단된다. This is a comparative study on the characteristics of excavated soils, which is proceeded using soil strength parameter by literature, geotechnical investigation, standard penetration test by drilling, and downhole test by borehole at six sites in urban areas. The results of these site surveys are used as basic data for the evaluation and development of prediction of ground subsidence risk. Geotechnical properties are estimated with the result of standard penetration test-N value and literature. The dynamic geotechnical characteristics are also estimated with top-down seismic exploration at borehole.
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양형식(Hyung-Sik Yang),하태욱(Tae-Wook Ha),김원범(Won-Beom Kim),최미진(Mi-Jin Choi),이진행(Jine-Haeng Lee) 한국암반공학회 2005 터널과지하공간 Vol.15 No.3
본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 다양한 불연속면과 지하수 조건 하에 있는 연약 암반사면의 안정성을 예측하였다. 입력 자료는 사면의 높이, 경사, 절리면 경사, 지하수위를 달리한 108가지 조건에 대한 UDEC 해석결과를 이용하였고, 이를 인공신경망에 학습시킨 후, 임의의 암반사면을 대상으로 검증을 실시하였다. 검증 결과 높은 상관성(r²=0.97)을 보여주는 정확한 안전율이 예측되었으며 학습되지 않은 자료에 대해서도 같은 정도의 정확도로 안전율을 산정할 수 있었다. In this study, an artificial neural network was used to predict stability of weak rock slopes with various discontinuities and underground water conditions. Input data were provided by UDEC analyses on 108 cases of representative conditions of different slope heights, angles, discontinuity angles and water levels. The verification shows high correlation (r²=0.97) between analyses and predictions. The program was able to predict safety factors with the same accuracy from unlearned data sets.
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