본 연구에서는 자기 회귀론적 장단기 메모리(Auto regressive Long- and Short-Term Memory, AR-LSTM)를 이용하여 중저준위 방사성 폐기물 처분소 내 다중 복토층의 사면 안전성을 평가하는 실시간 확률론...
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대구 : 경북대학교 대학원, 2022
Thesis (M.A.) -- 경북대학교 대학원 , 지질학과 지질정보학전공 , 2022. 8
2022
영어
551 판사항(23)
대한민국
v, 41 p. : ill. ; 26 cm.
Advisor: 정진아.
Includes bibliographical references.
I804:22001-000000102250
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본 연구에서는 자기 회귀론적 장단기 메모리(Auto regressive Long- and Short-Term Memory, AR-LSTM)를 이용하여 중저준위 방사성 폐기물 처분소 내 다중 복토층의 사면 안전성을 평가하는 실시간 확률론...
본 연구에서는 자기 회귀론적 장단기 메모리(Auto regressive Long- and Short-Term Memory, AR-LSTM)를 이용하여 중저준위 방사성 폐기물 처분소 내 다중 복토층의 사면 안전성을 평가하는 실시간 확률론적 사면 안전성 예측 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 비교적 교체하기 쉬운 지상 모니터링 데이터를 사용하여 다중 복토층의 장기 관리 효율성을 위해 제안되었다. 또한 복토층 구성 매질의 불균질성, 시공의 불완전성 등으로 인하여 발생할 수 있는 불확실성을 토양 내 수리학적 특성에 대한 다변량 통계특성을 기반으로 예측 모델에 반영하였다. 개발된 기법은 충북 음성에 설치된 경사면 안전성 테스트 현장에서 강수량, 토양수분, 사면 경사계 자료를 기반으로 검증되었다. 확률론적 사면 안전율을 예측하기 위한 예측 기법의 개발 과정은 다음과 같다:
1) 시계열 토양수분 자료를 기반으로 시계열 간극수압 예측. 이때, 확률론적 사면 안전성 평가를 위해 Carsel and Parrish (1988)가 제안한 van Genuchten 모델 매개변수의 다변량 통계특성을 기반으로 다중 간극수압 값을 예측
2) Taylor model(1948)을 기반으로 확률론적 사면 안전율 산정
3) 시계열 강수량 및 2)에서 산정된 확률론적 사면 안전율을 각각 입력 및 출력으로 하는 자료기반 예측모델 학습. 이때, AR-LSTM을 이용하여 강수의 장기적 변동 특성이 사면 안전율 예측에 고려될 수 있도록 함
그 결과, 실제 사면 안전율과 예측된 사면 안전율 간의 높은 상관계수(CC)와 낮은 RMSE를 보여 개발된 기법이 강수 자료만을 기반으로 시계열 사면 안전율 예상 범위를 효과적으로 예측하는 것을 확인하였다. 또한 이를 사면 경사계 자료와 비교하였을 때, 예측된 사면 안전율 결과가 경사계 센서에서 획득된 실제 사면의 움직임과 유의미한 상관관계를 확인할 수 있다. 특히, 예측된 사면 안전율은 실제 경사가 움직이기 전에 위험성을 제공함으로서 사면 안전성에 대한 사전 통보에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 결과를 통해 본 연구에서 제안된 기법은 확률론적으로 사면의 안전성을 제시하여 보다 정량적으로 다중 복토층의 성능유지 여부를 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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