KR101022757B1 - Monitering method for collapsing embankment - Google Patents

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Abstract

본 발명은 하천의 제방붕괴를 감지하기 위한 것으로, 센서가 구비된 다수의 폴(pole)을 이용하여 제방의 불안정상태를 판정하는 제방붕괴 감지 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a bank collapse collapse detection method for detecting bank collapse collapse, using a plurality of poles provided with a sensor.

본 발명에 따른 제방붕괴 감지 방법은, 제방의 각 지층에 대응할 수 있도록 길이 방향에 다수의 센서를 구비한 다수의 폴을 이용하여 제방의 붕괴조짐을 감지하기 위한 방법으로서, 상기 제방에 상기 폴을 일정 간격마다 삽입설치하는 삽입단계; 상기 다수의 센서를 이용하여 상기 제방의 변위를 측정하는 측정단계; 및 상기 측정단계에서 측정된 변위값을 상기 제방의 각 지층별로 그룹핑하고, 그룹핑된 상기 변위값을 이용하여 상기 제방의 불안정 여부를 판정하는 판정단계를 포함한다.The dike collapse detection method according to the present invention is a method for detecting the collapse of the dike using a plurality of poles having a plurality of sensors in the longitudinal direction so as to correspond to each strata of the dike, the pole to the dike Inserting step of inserting installation at regular intervals; A measuring step of measuring displacement of the embankment using the plurality of sensors; And a determination step of grouping the displacement values measured in the measuring step for each strata of the dike and determining whether the dike is unstable using the grouped displacement values.

하천, 제방, 붕괴, 변위, 감지 Rivers, dikes, collapses, displacements, detection

Description

제방붕괴 감지 방법{Monitering method for collapsing embankment}Monitering method for collapsing embankment}

본 발명은 하천의 제방붕괴를 감지하기 위한 것으로, 센서가 구비된 다수의 폴(pole)을 이용하여 제방의 불안정상태를 판정하는 제방붕괴 감지 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a bank collapse collapse detection method for detecting bank collapse collapse, using a plurality of poles provided with a sensor.

우리나라는 지난 2002년도부터 2004년도까지 태풍 '루사', '매미' 등 크고 작은 태풍의 내습과 잦은 강우로 인하여 모든 유역의 대·소 하천 모두가 제방붕괴, 유실 및 하천의 범람으로 많은 수해를 입었다.In Korea, from 2002 to 2004, large and small typhoons such as typhoons 'Rusa' and 'Cicada' were inundated and frequent rainfall caused large floods in all watersheds due to bank collapse, loss and flooding. .

이는 제방의 설계 당시 기존의 호우사상과는 달리 어느 지역에 국지적이며 집중적(게릴라성)인 강우로 발생하여 예측이 불가능하고, 천문학적 확률의 초과 강우로 인하여 하천의 홍수지속시간이 3일('02년도 설계개념)인 72시간을 넘어섬에 따라 제방의 제체가 포화되어 슬라이딩 등이 발생되고 파이핑 및 제체, 구조물 부위의 누수 등이 발생한 것으로 추정된다.Unlike the existing heavy rains at the time of designing the embankment, it is unpredictable due to local and intensive (guerrilla) rainfall in certain regions, and the flood duration of the river is 3 days ('02 due to excess rainfall of astronomical probability After 72 hours (design concept year), it is estimated that the embankment saturates, causing sliding, etc., and piping, the embankment, and leakage of structure parts.

하천구조물에서 기존 제방의 누수 등이 발생한 사례를 통하여 2002년의 통계로 배수통문 관련 홍수피해는 12%(453건 중 54건)에 해당하여 하천시설물(구조물) 에 의한 수해의 규모가 점차 커지고 있음을 나타낸다.In 2002, the number of flood damages related to drainage gates was 12% (54 out of 453 cases), and the magnitude of flood damage caused by river facilities (structures) is gradually increasing. Indicates.

따라서, 효과적인 제방안전관리를 위하여 수자원, 토질, 구조적 측면의 다각적인 내용을 고려할 수 있는 미래지향적 첨단 안전관리기법의 제시가 절실히 필요한 상황이다.Therefore, there is an urgent need to present future-oriented advanced safety management techniques that can take into account the diversified contents of water resources, soil and structural aspects for effective levee safety management.

한편, 일반적으로 토목구조물 계측관리의 경우 효과적인 과업수행을 위해 구조물별 관리기준치를 산정하여 계측결과와 설계시 산정한 값과의 비교분석이 이루어져 왔다.On the other hand, in general, in the case of civil structure measurement management, the management standard value for each structure has been calculated for effective task performance.

그러나 토목계측분야에서는 아직까지 계측자료와 비교할 관리기준치가 명확하지 않은 것으로 확인되었다.However, in the field of civil measurement, it is confirmed that the control standard to compare with the measurement data is not clear yet.

현재 사용되고 있는 관리기준치는 일본과 미국의 자료를 그대로 인용하고 있는데, 이 또한 구조물의 설계시 산정한 값이 아니라 경험적인 값을 일괄적으로 유사 구조물에 사용해야 하는 단점이 있다.Currently used management standards are cited from Japan and the United States, which also has the disadvantage of using empirical values collectively for similar structures.

따라서 기존의 수동적인 절대관리기준의 개념이 아닌 새로운 개념의 관리기준 산정이 필요하게 되었다.Therefore, it is necessary to calculate the management standard of new concept rather than the existing concept of passive absolute control standard.

본 발명은 위와 같은 필요에 의한 창안된 것으로, 수해로 인해 발생하는 제방의 부분별 변위를 측정함으로써 제방의 불안정 상태를 감지할 수 있는 제방붕괴 감지 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.The present invention has been made in accordance with the above necessity, an object of the present invention is to provide an embankment collapse detection method that can detect the instability of the embankment by measuring the displacement of each part of the embankment caused by flooding.

위와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 제방붕괴 감지 방법은, 제방의 각 지층에 대응할 수 있도록 길이 방향에 다수의 센서를 구비한 다수의 폴을 이용하여 제방의 붕괴조짐을 감지하기 위한 방법으로서, 상기 제방에 상기 폴을 일정 간격마다 삽입설치하는 삽입단계; 상기 다수의 센서를 이용하여 상기 제방의 변위를 측정하는 측정단계; 및 상기 측정단계에서 측정된 변위값을 상기 제방의 각 지층별로 그룹핑하고, 그룹핑된 상기 변위값을 이용하여 상기 제방의 불안정 여부를 판정하는 판정단계를 포함한다.The dike decay detection method according to the present invention for achieving the above object, as a method for detecting the decay of the dike using a plurality of poles having a plurality of sensors in the longitudinal direction to correspond to each layer of the dike. An insertion step of inserting and installing the poles at predetermined intervals in the embankment; A measuring step of measuring displacement of the embankment using the plurality of sensors; And a determination step of grouping the displacement values measured in the measuring step for each strata of the dike and determining whether the dike is unstable using the grouped displacement values.

삭제delete

본 발명에 따르면, 상단에 센서가 구비된 다수의 폴을 제방에 일정 간격으로 삽입하여 폴의 변위에 따라 제방의 부분별 변위를 측정하고 이를 통해 제방의 불안정상태를 감지함으로써 제방의 붕괴 조짐을 용이하게 감지할 수 있다.According to the present invention, by inserting a plurality of poles with a sensor on the top of the dike at a predetermined interval to measure the displacement of each part of the dike according to the displacement of the pole and through this to detect the instability of the dike to facilitate the collapse of the dike Can be detected.

따라서, 대규모의 피해를 초래할 수 있는 제방붕괴 사고로부터 인명과 재산을 좀 더 용이하게 보호할 수 있는 효과를 제공한다.Therefore, it provides an effect that can more easily protect lives and property from the bank collapse accident that can cause a large-scale damage.

나아가, 본 발명에 따르면, 지층별로 측정된 변위값을 그룹핑하여 제방의 불안정을 판정함으로써 보다 사실적이고 정밀한 감지가 가능하다.Further, according to the present invention, more realistic and accurate detection is possible by determining the instability of the levee by grouping the displacement values measured for each strata.

이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms or words used in the present specification and claims should not be construed as being limited to the common or dictionary meanings, and the inventors should properly explain the concept of terms in order to best explain their own invention. Based on the principle that can be defined, it should be interpreted as meaning and concept corresponding to the technical idea of the present invention.

따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in the specification and the drawings shown in the drawings are only the most preferred embodiment of the present invention and do not represent all of the technical idea of the present invention, various modifications that can be replaced at the time of the present application It should be understood that there may be equivalents and variations.

이하에서는 도 1 및 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 제방붕괴 감지 방법을 설명하도록 한다. 도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 제방붕괴 감지 방법의 흐름도이며, 도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 제방붕괴 감지 시스템의 개요도이다.Hereinafter, with reference to FIGS. 1 and 2 to describe the embankment collapse detection method according to an embodiment of the present invention. 1 is a flow chart of the embankment collapse detection method according to an embodiment of the present invention, Figure 2 is a schematic diagram of the embankment collapse detection system according to a preferred embodiment of the present invention.

먼저, 본 발명에 따르면 도 2에 도시된 바와 같이 다수의 센서(A)가 구비된 다수의 폴(10)을 제방(1)에 일정 간격마다 삽입설치한다(S100).First, according to the present invention, as shown in FIG. 2, a plurality of poles 10 having a plurality of sensors A are inserted into the embankment 1 at predetermined intervals (S100).

이와 같이 제방에 삽입되는 폴(10)은 상단이 제방의 외부로 노출될 수 있을 정도의 길이로, 제방에 삽입되는 특성에 적합하게 내산화성 및 내부식성을 갖는 일자형상의 금속으로 형성되는 것이 바람직하다.Thus, the pawl 10 inserted into the bank is long enough to be exposed to the outside of the bank, it is preferable to be formed of a straight metal having oxidation resistance and corrosion resistance suitable for the characteristics inserted into the bank. Do.

그러나, 본 발명에서 이용되는 폴(10)의 재질이 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, ABS수지 또는 FRP 등 비금속 재료로 형성될 수도 잇다.However, the material of the pole 10 used in the present invention is not necessarily limited thereto, and may be formed of a non-metallic material such as ABS resin or FRP.

본 발명에서 이용되는 폴(10)은 센서(A)를 이용하여 최초 삽입설치된 위치에서 제방이 붕괴하기 전, 침식 또는 파괴됨에 따라 발생하는 각 지층별 변위를 측정한다.The pole 10 used in the present invention measures the displacement of each strata caused by erosion or destruction before the bank collapses at the position of the first insertion using the sensor (A).

앞서 설명한 것과 같이 설치된 폴(10)은 통상적으로 자갈, 흙 또는 콘크리트와 같은 요소로 구성된 제방의 전 구간에 일정 간격으로 삽입설치됨에 따라 항상 동일한 위치에 존재하게 되는데, 도 3에 도시한 것과 같이 제방은 지층에 따라 서로 다른 물질들로 구성되므로, 제방(1) 각 지층별 변위량과 변위속도가 달라질 수 있으므로, 본 발명은 이를 위해 폴(10)의 길이 방향으로 제방의 각 지층과 대응되는 위치에 다수의 센서(A1 ~ A4)를 구비하여 각 지층에서의 변위를 측정하게 한다.The pole 10 installed as described above is always present in the same position as it is inserted at regular intervals in all sections of the embankment consisting of elements such as gravel, soil or concrete, as shown in FIG. Since is composed of different materials according to the strata, since the displacement amount and displacement speed for each strata of the dike (1) can be different, the present invention for this purpose in the position corresponding to each strata of the dike in the longitudinal direction of the pole (10) A number of sensors A 1 to A 4 are provided to measure the displacement in each strata.

이때, 센서(10)는 지층이 변위함에 따라 같이 유동하면서 지층의 변위량을 알 수 있도록 하는 위치센서가 이용되는 것이 바람직하다.At this time, the sensor 10 is preferably used as a position sensor to know the amount of displacement of the strata while flowing together as the strata are displaced.

또한, 이렇게 측정된 제방 지층의 변위량은 제방의 불안정 여부를 판정하는 데 이용될 수 있도록 판정서버(20)로 전송된다.In addition, the displacement amount of the levee layer thus measured is transmitted to the determination server 20 so that it can be used to determine whether the levee is unstable.

여기서, 센서(A)가 판정서버(20)로 정보를 전송하는 수단은 거리의 제약이 덜한 무선통신수단이 이용되는 것이 바람직하나, 본 발명이 이에 반드시 한정되는 것은 아니며, 데이터의 신뢰성이나 기타 설계자의 의도에 따라 유선통신수단이 이용되는 것도 얼마든지 가능하다.Here, the means for transmitting the information to the determination server 20 by the sensor A is preferably a wireless communication means with less distance constraint, but the present invention is not necessarily limited thereto, and the reliability of the data or other designer It is also possible to use a wired communication means according to the intention of the.

다음으로, 본 발명에서는 상기 'S110'단계에서 측정된 제방(1)의 지층별 변위에 따라 제방(1)의 불안정 여부를 판정한다(S120).Next, in the present invention, it is determined whether the embankment 1 is unstable according to the displacement of each layer of the embankment 1 measured in the step 'S110' (S120).

이를 위해 판정서버(20)는 폴(10)의 센서(A)를 통해 측정된 지층별 변위에 대한 정보를 전송받게 되며, 전송받은 정보를 참조하여 제방(1)의 불안정 여부를 판정하게 되는 데, 그 원리는 아래와 같다.To this end, the determination server 20 receives the information on the displacement of each strata measured by the sensor A of the pole 10, and determines whether the embankment 1 is unstable by referring to the received information. The principle is as follows.

이에 앞서 본 발명에서는, 지층별 변위량과 변위속도를 반영하여 제방의 불안정 여부를 판정하기 위해 상기 'S110'단계에서 측정된 변위값을 제방(1)의 각 지층별로 그룹핑한다.Prior to this, in the present invention, in order to determine the instability of the levee reflecting the displacement amount and the displacement speed for each strata, the displacement value measured in the step 'S110' is grouped for each strata of the levee (1).

도 3을 참조하여 좀 더 자세히 설명하면, 최초 센서 A1이 위치한 높이와 동일한 높이에 설치된 모든 센서들이 하나로 그룹핑되며, 마찬가지로 최초 센서 A2와 같이 높이에 설치되었던 센서 또한 다른 그룹으로 그룹핑된다.In more detail with reference to FIG. 3, all sensors installed at the same height as the height where the first sensor A1 is located are grouped into one, and similarly, sensors installed at the same height as the first sensor A2 are also grouped into another group.

이러한 구성을 통해 본 발명은 지층별 움직임을 좀 더 명확하게 알 수 있고, 일부 지층이 융기되더라도 최초 설치 시점을 기준으로 그룹핑하고 있으므로 정확하게 지층의 움직임을 알 수 있다.Through this configuration, the present invention can more clearly know the movements of each layer, and even if some layers are raised, the movements of the layers can be accurately known since they are grouped based on the initial installation time.

본 발명에서는 이렇게 그룹핑된 변위값 정보를 이용하여 제방의 각 지층별로 불안정 여부를 판정하게 되며, 이를 위해 불안정 여부를 판정하기 위하여 관리도(control chart)의 개념을 이용하는데, 크게

Figure 112008064483513-pat00001
관리도와
Figure 112008064483513-pat00002
관리도를 이용한다.In the present invention, by using the displacement information grouped in this way to determine the instability of each strata of the embankment, for this purpose, the concept of a control chart (control chart) to determine whether the instability, large
Figure 112008064483513-pat00001
Control chart
Figure 112008064483513-pat00002
Use control charts.

이러한 관리도는 판정을 위한 기본적인 지표를 산출하기 위한 것으로 이하에서는 먼저,

Figure 112008064483513-pat00003
관리도를 이용하는 방식을 살펴보도록 한다.This control chart is for calculating basic indicators for judgment.
Figure 112008064483513-pat00003
Let's look at how to use control charts.

'S110'단계에서 측정된 지층별 변위값이 평균

Figure 112008064483513-pat00004
와 표준편차
Figure 112008064483513-pat00005
로 정규분포하고 있는 것으로 가정하고, 표본
Figure 112008064483513-pat00006
,
Figure 112008064483513-pat00007
,....,
Figure 112008064483513-pat00008
이 정규분포하는 변위값으로부터 추출한 표본크기
Figure 112008064483513-pat00009
의 개별계측치라 하면, 이 표본의 평균은 아래의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.Average displacement values measured in 'S110' stage
Figure 112008064483513-pat00004
And standard deviation
Figure 112008064483513-pat00005
Assume that we are normally distributed with
Figure 112008064483513-pat00006
,
Figure 112008064483513-pat00007
, ....,
Figure 112008064483513-pat00008
Sample size extracted from this normally distributed displacement value
Figure 112008064483513-pat00009
In terms of individual measurements of, the mean of this sample can be expressed as Equation 1 below.

여기서, 표본계측치라 함은 그룹핑된 센서오부터 측정된 변위값 중 하나를 의미한다.Here, the sample measurement value means one of the displacement values measured from the grouped sensors.

Figure 112008064483513-pat00010
Figure 112008064483513-pat00010

여기서,

Figure 112008064483513-pat00011
는 표본의 평균,
Figure 112008064483513-pat00012
는 i번째의 표본,
Figure 112008064483513-pat00013
은 표본의 수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00011
Is the mean of the sample,
Figure 112008064483513-pat00012
Is the i th sample,
Figure 112008064483513-pat00013
Is the number of samples.

중심 극한정리로부터

Figure 112008064483513-pat00014
는 평균
Figure 112008064483513-pat00015
와 표준편차
Figure 112008064483513-pat00016
로 정규분포함을 알 수 있으므로 정규분포의 한계를 확률로 나타내면 다음과 같다.From central theorem
Figure 112008064483513-pat00014
Is average
Figure 112008064483513-pat00015
And standard deviation
Figure 112008064483513-pat00016
Since normal distribution can be known as, the limit of normal distribution is expressed as probability as follows.

Figure 112008064483513-pat00017
Figure 112008064483513-pat00017

여기서,

Figure 112008064483513-pat00018
는 표본의 평균,
Figure 112008064483513-pat00019
는 표본의 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00020
는 제 1종 오류의 확률,
Figure 112008064483513-pat00021
는 정규분포에서 제 1종 오류를 제외한 상·하한계이다.here,
Figure 112008064483513-pat00018
Is the mean of the sample,
Figure 112008064483513-pat00019
Is the standard deviation of the sample,
Figure 112008064483513-pat00020
Is the probability of type 1 error,
Figure 112008064483513-pat00021
Is the upper and lower limits of the normal distribution excluding Type I errors.

어떤 표본평균도 다음의 한계 내에 놓일 확률은 1-

Figure 112008064483513-pat00022
이다.The probability that any sample mean is within the following limits is 1-
Figure 112008064483513-pat00022
to be.

Figure 112008064483513-pat00023
Figure 112008064483513-pat00023

여기서, LCL은 관리도 하한계, UCL은 관리도 상한계,

Figure 112008064483513-pat00024
은 표본의 평균,
Figure 112008064483513-pat00025
은 표본의 표준오차,
Figure 112008064483513-pat00026
는 제1종 오류의 확률,
Figure 112008064483513-pat00027
는 정규분포에서 제 1종 오류를 제외한 상·하한계,
Figure 112008064483513-pat00028
는 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00029
은 표본(센서)의 수이다.Where LCL is the lower control limit, UCL is the upper control limit,
Figure 112008064483513-pat00024
Is the mean of the sample,
Figure 112008064483513-pat00025
Is the standard error of the sample,
Figure 112008064483513-pat00026
Is the probability of type 1 error,
Figure 112008064483513-pat00027
In the normal distribution, the upper and lower limits except the type 1 error,
Figure 112008064483513-pat00028
Is the standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00029
Is the number of samples (sensors).

그러므로 만일 변위값의 평균

Figure 112008064483513-pat00030
와 표준편차
Figure 112008064483513-pat00031
를 알고 있다면 위의 [수학식3]은 표본평균의 관리도에 있어서 관리도 상한계과 관리도 하한계로 사용할 수 있다.Therefore, if the mean of displacement
Figure 112008064483513-pat00030
And standard deviation
Figure 112008064483513-pat00031
If Equation 3 is known, Equation 3 above can be used as the upper control limit and the lower control limit in the control chart of the sample mean.

즉 3

Figure 112008064483513-pat00032
한계를 사용한다면
Figure 112008064483513-pat00033
대신에 3을 사용할 수 있다. 만일 표본평균
Figure 112008064483513-pat00034
가 UCL의 위로, 그리고 LCL의 아래로 벗어나게 되면 표본평균은 관리 불능상태라고 한다. 다시 말해 변위값의 표준이
Figure 112008064483513-pat00035
와 같지 않게 된다.3
Figure 112008064483513-pat00032
If you use limits
Figure 112008064483513-pat00033
You can use 3 instead. If the sample mean
Figure 112008064483513-pat00034
Is above the UCL and below the LCL, the sample mean is said to be unmanageable. In other words, the standard of displacement
Figure 112008064483513-pat00035
Will not be the same as

Figure 112008064483513-pat00036
를 각 표본의 평균이라고 하면 변위 값의 평균
Figure 112008064483513-pat00037
의 가장 좋은 예측치
Figure 112008064483513-pat00038
는 다음의 식을 통해 산출할 수 있다.
Figure 112008064483513-pat00036
Is the mean of each sample, the mean of the displacement values
Figure 112008064483513-pat00037
Best estimate of
Figure 112008064483513-pat00038
Can be calculated by the following equation.

Figure 112008064483513-pat00039
Figure 112008064483513-pat00039

여기서,

Figure 112008064483513-pat00040
는 표본의 재평균(예측치),
Figure 112008064483513-pat00041
는 i번째의 표본평균, k는 표본의 수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00040
Is the reaverage (prediction) of the sample,
Figure 112008064483513-pat00041
Is the i-th sample mean, and k is the number of samples.

변위값의 평균

Figure 112008064483513-pat00042
의 예측치
Figure 112008064483513-pat00043
Figure 112008064483513-pat00044
의 관리도 중심선(CL)로 이용된다.Average of displacement
Figure 112008064483513-pat00042
Estimate
Figure 112008064483513-pat00043
Is
Figure 112008064483513-pat00044
The control of is also used as the center line (CL).

관리한계값을 설정하기 위해서는 표준편차

Figure 112008064483513-pat00045
의 예측치가 필요한데, 이를 위 해서는 표본군의 범위를 이용하는 것이 일반적이다.Standard deviation for setting control limits
Figure 112008064483513-pat00045
An estimate of is needed, which is usually done using a range of sample groups.

개별개측치

Figure 112008064483513-pat00046
으로 구성되는 표본크기
Figure 112008064483513-pat00047
의 표본군에 대해 표본범위
Figure 112008064483513-pat00048
은 개별계측치의 최대값과 개별계측치의 최대값의 차로 산출된다.Individual measurement
Figure 112008064483513-pat00046
Sample size consisting of
Figure 112008064483513-pat00047
Sample range for
Figure 112008064483513-pat00048
Is calculated as the difference between the maximum value of the individual measured value and the maximum value of the individual measured value.

정규분포를 이루는 계측자료로부터 추출하는 표본범위와 이 분포의 표준편차

Figure 112008064483513-pat00049
사이에는 중요한 관계가 성립하는데, 확률변수
Figure 112008064483513-pat00050
로 표현할 수 있다. 이는 상대적 범위(relative range)라고 부르며, 정규분포를 하는 모집단으로부터 표본을 추출할 때
Figure 112008064483513-pat00051
의 분포는 표본크기
Figure 112008064483513-pat00052
에 의존한다.Sampling range and standard deviation of this distribution from normalized measurement data
Figure 112008064483513-pat00049
An important relationship exists between the random variables
Figure 112008064483513-pat00050
. This is called relative range, and when you sample from a population that is normally distributed
Figure 112008064483513-pat00051
Distribution of sample size
Figure 112008064483513-pat00052
Depends on

Figure 112008064483513-pat00053
의 평균(기대값은)
Figure 112008064483513-pat00054
인데, 이 값은 도 4에 도시된 관리한계 계수표와 같이 표본크기
Figure 112008064483513-pat00055
에 따라 결정된다.
Figure 112008064483513-pat00053
Of (the expected value is)
Figure 112008064483513-pat00054
This value is the sample size as shown in the control limit coefficient table shown in FIG.
Figure 112008064483513-pat00055
It depends on.

이때,

Figure 112008064483513-pat00056
의 예측치에 대해 정리하면,
Figure 112008064483513-pat00057
Figure 112008064483513-pat00058
이므로,
Figure 112008064483513-pat00059
는 다음과 같이 정리된다.At this time,
Figure 112008064483513-pat00056
If we sum up about estimate of,
Figure 112008064483513-pat00057
In other words
Figure 112008064483513-pat00058
Because of,
Figure 112008064483513-pat00059
Is summarized as follows.

Figure 112008064483513-pat00060
Figure 112008064483513-pat00060

여기서,

Figure 112008064483513-pat00061
는 확률변수의 예측치,
Figure 112008064483513-pat00062
은 표본범위의 예측치,
Figure 112008064483513-pat00063
는 확률변수의 평균값(기대값)이다.here,
Figure 112008064483513-pat00061
Is the predicted value of the random variable,
Figure 112008064483513-pat00062
Is an estimate of the sample range,
Figure 112008064483513-pat00063
Is the mean value (expected value) of the random variable.

그런데,

Figure 112008064483513-pat00064
이므로, 표준편차
Figure 112008064483513-pat00065
의 예측치
Figure 112008064483513-pat00066
Figure 112008064483513-pat00067
이 된다.By the way,
Figure 112008064483513-pat00064
Standard deviation
Figure 112008064483513-pat00065
Estimate
Figure 112008064483513-pat00066
Is
Figure 112008064483513-pat00067
Becomes

평균

Figure 112008064483513-pat00068
의 예측치로
Figure 112008064483513-pat00069
를, 표준편차
Figure 112008064483513-pat00070
의 예측치로
Figure 112008064483513-pat00071
를 이용하고,
Figure 112008064483513-pat00072
를 3으로 놓으면
Figure 112008064483513-pat00073
관리도 파라미터들은 다음의 수학식과 같이 정리된다.Average
Figure 112008064483513-pat00068
With an estimate of
Figure 112008064483513-pat00069
, Standard deviation
Figure 112008064483513-pat00070
With an estimate of
Figure 112008064483513-pat00071
Using
Figure 112008064483513-pat00072
If you set it to 3
Figure 112008064483513-pat00073
Control chart parameters are arranged as in the following equation.

Figure 112008064483513-pat00074
Figure 112008064483513-pat00074

관리한계계수

Figure 112008064483513-pat00075
은 표본 크기
Figure 112008064483513-pat00076
의 함수이므로 [수학식 6]은 다음과 같이 정리될 수 있다.Management limit factor
Figure 112008064483513-pat00075
Silver sample size
Figure 112008064483513-pat00076
Equation
6 can be summarized as follows.

Figure 112008064483513-pat00077
Figure 112008064483513-pat00077

표본크기

Figure 112008064483513-pat00078
에 따른 상수
Figure 112008064483513-pat00079
의 값은 도 4에서와 같이 정리될 수 있다.Sample size
Figure 112008064483513-pat00078
Constant
Figure 112008064483513-pat00079
The value of can be summarized as in FIG.

표본범위

Figure 112008064483513-pat00080
은 표준편차와 관련이 있으므로 분산은 관리도에
Figure 112008064483513-pat00081
값을 차례로 타점함으로써 관리할 수 있다. 이관리도가
Figure 112008064483513-pat00082
관리도인데
Figure 112008064483513-pat00083
관리도의 중심선과 관리한계는 다음과 같다.Sample range
Figure 112008064483513-pat00080
Is related to the standard deviation, so the variance
Figure 112008064483513-pat00081
It can be managed by hitting values one after another. This chart
Figure 112008064483513-pat00082
Control chart
Figure 112008064483513-pat00083
The center line and management limits of the control chart are as follows.

Figure 112008064483513-pat00084
Figure 112008064483513-pat00084

여기서,

Figure 112008064483513-pat00085
은 표본범위의 평균,
Figure 112008064483513-pat00086
은 표본범위의 표준편차이다.here,
Figure 112008064483513-pat00085
Is the mean of the sample range,
Figure 112008064483513-pat00086
Is the standard deviation of the sample range.

관리한계를 결정하기 위해서는 표본범위

Figure 112008064483513-pat00087
의 분포에서 표준편차
Figure 112008064483513-pat00088
의 예측치
Figure 112008064483513-pat00089
을 필요로 한다. 데이터 특성이 정규분포를 한다고 가정하면
Figure 112008064483513-pat00090
은 상대적으로 범위
Figure 112008064483513-pat00091
의 분포로부터 구할 수 있다.
Figure 112008064483513-pat00092
의 표준편차를
Figure 112008064483513-pat00093
라 하면 분산(
Figure 112008064483513-pat00094
)=분산(
Figure 112008064483513-pat00095
)=
Figure 112008064483513-pat00096
분산(
Figure 112008064483513-pat00097
)이 되며,
Figure 112008064483513-pat00098
이므로 , 결과적으로
Figure 112008064483513-pat00099
이 성립한다.Sample range to determine control limits
Figure 112008064483513-pat00087
Standard deviation in the distribution of
Figure 112008064483513-pat00088
Estimate
Figure 112008064483513-pat00089
need. Suppose your data properties are normally distributed
Figure 112008064483513-pat00090
Is relatively in range
Figure 112008064483513-pat00091
It can be obtained from the distribution of.
Figure 112008064483513-pat00092
The standard deviation of
Figure 112008064483513-pat00093
Say variance (
Figure 112008064483513-pat00094
) = Variance (
Figure 112008064483513-pat00095
) =
Figure 112008064483513-pat00096
Dispersion(
Figure 112008064483513-pat00097
),
Figure 112008064483513-pat00098
As a result,
Figure 112008064483513-pat00099
This holds true.

Figure 112008064483513-pat00100
는 알 수 없는 값이므로 그 추정치인
Figure 112008064483513-pat00101
를 이용하여야 하는데, 이를 다시 정리하면
Figure 112008064483513-pat00102
이 된다.
Figure 112008064483513-pat00100
Is an unknown value, so its estimate is
Figure 112008064483513-pat00101
You should use
Figure 112008064483513-pat00102
Becomes

이때,

Figure 112008064483513-pat00103
의 추정치인
Figure 112008064483513-pat00104
은 아래의 식을 이용하여 산출할 수 있다.At this time,
Figure 112008064483513-pat00103
Is an estimate of
Figure 112008064483513-pat00104
Can be calculated using the following equation.

Figure 112008064483513-pat00105
Figure 112008064483513-pat00105

여기서,

Figure 112008064483513-pat00106
는 표본범위 표준편차의 추정치, 는 표본범위의 평균,
Figure 112008064483513-pat00108
는 확률변수(
Figure 112008064483513-pat00109
)의 평균값,
Figure 112008064483513-pat00110
은 확률변수(
Figure 112008064483513-pat00111
) 표준편차의 기대치이다.here,
Figure 112008064483513-pat00106
Is an estimate of the standard deviation of the sample range, Is the mean of the sample range,
Figure 112008064483513-pat00108
Is a random variable (
Figure 112008064483513-pat00109
) Mean value,
Figure 112008064483513-pat00110
Is a random variable (
Figure 112008064483513-pat00111
) Is the expectation of the standard deviation.

Figure 112008064483513-pat00112
관리한계를 사용하는
Figure 112008064483513-pat00113
관리도의 파라미터는 다음의 식과 같다.
Figure 112008064483513-pat00112
Using control limits
Figure 112008064483513-pat00113
The parameters of the control chart are as follows.

Figure 112008064483513-pat00114
Figure 112008064483513-pat00114

또한, 관리한계계수

Figure 112008064483513-pat00115
Figure 112008064483513-pat00116
는 다음의 [수학식 11]과 같은데, 이를 이용하여 [수학식 10]을 정리하면 다음의 [수학식 12]과 같다.Also, the management limit coefficient
Figure 112008064483513-pat00115
Wow
Figure 112008064483513-pat00116
Is the same as [Equation 11], when using the equation [10] to summarize the following [Equation 12].

Figure 112008064483513-pat00117
Figure 112008064483513-pat00117

여기서,

Figure 112008064483513-pat00118
는 확률변수(
Figure 112008064483513-pat00119
)의 평균값,
Figure 112008064483513-pat00120
은 확률변수(
Figure 112008064483513-pat00121
) 표준편차의 기대치이며,
Figure 112008064483513-pat00122
Figure 112008064483513-pat00123
는 관리한계 계수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00118
Is a random variable (
Figure 112008064483513-pat00119
) Mean value,
Figure 112008064483513-pat00120
Is a random variable (
Figure 112008064483513-pat00121
) Is the expectation of the standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00122
Wow
Figure 112008064483513-pat00123
Is the control limit coefficient.

Figure 112008064483513-pat00124
Figure 112008064483513-pat00124

이때,

Figure 112008064483513-pat00126
의 값은 도 4에 주어져 있다.At this time, Wow
Figure 112008064483513-pat00126
Is given in FIG. 4.

이하에서는,

Figure 112008064483513-pat00127
관리도를 이용하는 방식에 대해 살펴보도록 한다.In the following,
Figure 112008064483513-pat00127
Let's look at how to use control charts.

큰 표본크기가 이용되는 경우에는 분산의 측정을 위해 표본 표준편차를 이용하는 것이 바람직한데, 표준표본 편차

Figure 112008064483513-pat00128
는 다음의 식을 통해 산출할 수 있다.If a large sample size is used, it is preferable to use the sample standard deviation to measure the variance.
Figure 112008064483513-pat00128
Can be calculated by the following equation.

Figure 112008064483513-pat00129
Figure 112008064483513-pat00129

여기서,

Figure 112008064483513-pat00130
는 표준표본편차,
Figure 112008064483513-pat00131
는 표본의 평균,
Figure 112008064483513-pat00132
는 i번째 표본,
Figure 112008064483513-pat00133
은 표본의 수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00130
Is the standard sample deviation,
Figure 112008064483513-pat00131
Is the mean of the sample,
Figure 112008064483513-pat00132
Is the i sample,
Figure 112008064483513-pat00133
Is the number of samples.

만일 데이터 모집단 즉, 측정된 변위값 그룹의 분포가 표준편차

Figure 112008064483513-pat00134
로 정규 분포한다면, 표본 표준편차의 평균과 표준편차는 다음과 같다.If the data population, i.e. the distribution of measured groups of displacements,
Figure 112008064483513-pat00134
If the distribution is normal, the mean and standard deviation of the sample standard deviation are

Figure 112008064483513-pat00135
Figure 112008064483513-pat00135

여기서,

Figure 112008064483513-pat00136
는 표본 표준편차의 평균,
Figure 112008064483513-pat00137
는 공정분포의 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00138
는 표본 표준편차의 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00139
는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00136
Is the mean of the sample standard deviations,
Figure 112008064483513-pat00137
Is the standard deviation of the process distribution,
Figure 112008064483513-pat00138
Is the standard deviation of the sample standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00139
Is a coefficient determined by the sample size.

또한,

Figure 112008064483513-pat00140
는 다음과 같이 정의되어 있다.Also,
Figure 112008064483513-pat00140
Is defined as

Figure 112008064483513-pat00141
Figure 112008064483513-pat00141

여기서,

Figure 112008064483513-pat00142
은 표본의 크기이며,
Figure 112008064483513-pat00143
는 표본크기
Figure 112008064483513-pat00144
의 크기에 따라 결정되는 계수로서 도 4를 이용하여 구할 수 있다.here,
Figure 112008064483513-pat00142
Is the size of the sample,
Figure 112008064483513-pat00143
Is the sample size
Figure 112008064483513-pat00144
It can be obtained using FIG. 4 as a coefficient determined according to the size of.

(가) (end) 표준치가The standard value 주어지는 경우 If given

만일 표준편차의 표준치가

Figure 112008064483513-pat00145
로 주어지면
Figure 112008064483513-pat00146
관리도의 중심선(CL)은 [수학식 14]를 이용하여 다음과 같이 구할 수 있다.If the standard value of the standard deviation
Figure 112008064483513-pat00145
Given by
Figure 112008064483513-pat00146
The center line CL of the control chart can be obtained as follows using Equation 14.

Figure 112008064483513-pat00147
Figure 112008064483513-pat00147

또한, 관리도의 상·하한계를 구하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.In addition, the upper and lower limits of the control chart can be obtained as follows.

Figure 112008064483513-pat00148
Figure 112008064483513-pat00148

나아가, [수학식 16]를 [수학식 17]에 대입하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.Furthermore, if [Equation 16] is substituted into [Equation 17], it can be expressed as follows.

Figure 112008064483513-pat00149
Figure 112008064483513-pat00149

한편, [수학식 18]은 아래의 [수학식 19]을 이용하여 [수학식 20]과 같이 정리될 수 있다.On the other hand, [Equation 18] can be arranged as shown in [Equation 20] using the following [Equation 19].

Figure 112008064483513-pat00150
Figure 112008064483513-pat00150

Figure 112008064483513-pat00151
Figure 112008064483513-pat00151

여기서,

Figure 112008064483513-pat00152
는 표본 크기에 따라 결정되는 계수로서 도 4를 통해 그 값을 알 수 있다.here,
Figure 112008064483513-pat00152
Is a coefficient determined according to the sample size, and its value can be seen through FIG. 4.

(나) (I) 표준치가The standard value 주어지지 않은 경우 If not given

표준편차

Figure 112008064483513-pat00153
에 대해 표준치가 주어지지 않으면 과거의 자료를 분석하여 예측하여야 하는데, 표본크기
Figure 112008064483513-pat00154
의 표본군이
Figure 112008064483513-pat00155
개일 때,
Figure 112008064483513-pat00156
를 i번째 표본의 표준편차라 하면
Figure 112008064483513-pat00157
관리도의 중심선 및 관리한계는 다음과 같다.Standard Deviation
Figure 112008064483513-pat00153
If no standard value is given for, the historical data should be analyzed and predicted.
Figure 112008064483513-pat00154
The sample group of
Figure 112008064483513-pat00155
When you are a dog,
Figure 112008064483513-pat00156
Is the standard deviation of the i sample.
Figure 112008064483513-pat00157
The center line and management limits of the control chart are as follows.

Figure 112008064483513-pat00158
Figure 112008064483513-pat00158

여기서,

Figure 112008064483513-pat00159
는 표준편차의 평균,
Figure 112008064483513-pat00160
는 표본 표준편차의 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00161
는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00159
Is the mean of the standard deviations,
Figure 112008064483513-pat00160
Is the standard deviation of the sample standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00161
Is a coefficient determined by the sample size.

[수학식 14]에 따라 모집단 표준편차

Figure 112008064483513-pat00162
의 추정치
Figure 112008064483513-pat00163
은 다음의 식과 같다.Population standard deviation according to Equation 14
Figure 112008064483513-pat00162
Estimate of
Figure 112008064483513-pat00163
Is as follows.

Figure 112008064483513-pat00164
Figure 112008064483513-pat00164

Figure 112008064483513-pat00165
는 모집단 표준편차의 추정치,
Figure 112008064483513-pat00166
는 표준편차의 평균,
Figure 112008064483513-pat00167
는 표본크기에 따라 결정되는 계수이다.
Figure 112008064483513-pat00165
Is an estimate of the population standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00166
Is the mean of the standard deviations,
Figure 112008064483513-pat00167
Is a coefficient determined by the sample size.

위의 [수학식 21]과 [수학식22]를 정리하면

Figure 112008064483513-pat00168
관리도의 관리한계는 다음과 같이 정리된다.Summarizing [Equation 21] and [Equation 22] above
Figure 112008064483513-pat00168
The management limits of the control chart are summarized as follows.

Figure 112008064483513-pat00169
Figure 112008064483513-pat00169

Figure 112008064483513-pat00170
계수를 이용하여 위의 식을 좀 더 간단히 할 수 있는데,
Figure 112008064483513-pat00171
계수의 식은 아래의 [수학식 24]와 같으며, 이를 통해 정리된 식은 아래의 [수학식 25]와 같다.
Figure 112008064483513-pat00170
Using the coefficients, we can simplify the above equation.
Figure 112008064483513-pat00171
The formula of the coefficient is as shown in [Equation 24] below, and the formula through this is as shown in [Equation 25] below.

Figure 112008064483513-pat00172
Figure 112008064483513-pat00172

Figure 112008064483513-pat00173
Figure 112008064483513-pat00173

여기서,

Figure 112008064483513-pat00174
와 의
Figure 112008064483513-pat00175
는 표본크기에 따라 결정되는 계수로서, 그 값은 도 4의 표에 도시되어 있다.here,
Figure 112008064483513-pat00174
And of
Figure 112008064483513-pat00175
Is a coefficient determined according to the sample size, the value of which is shown in the table of FIG. 4.

한편,

Figure 112008064483513-pat00176
의 중심선과 관리한계는 다음의 식과 같다.Meanwhile,
Figure 112008064483513-pat00176
The center line and the management limit of are as follows.

Figure 112008064483513-pat00177
Figure 112008064483513-pat00177

여기서,

Figure 112008064483513-pat00178
는 표본평균의 재평균,
Figure 112008064483513-pat00179
는 표본 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00180
는 모집단의 표준편차,
Figure 112008064483513-pat00181
는 표본의 수이다.here,
Figure 112008064483513-pat00178
Is the reaverage of the sample mean,
Figure 112008064483513-pat00179
Is the sample standard deviation,
Figure 112008064483513-pat00180
Is the standard deviation of the population,
Figure 112008064483513-pat00181
Is the number of samples.

[수학식 26]의

Figure 112008064483513-pat00182
대신 [수학식 22]의
Figure 112008064483513-pat00183
를 사용하면 다음과 같이 정리할 수 있다.Of Equation 26
Figure 112008064483513-pat00182
Instead of Equation 22
Figure 112008064483513-pat00183
Can be summarized as follows:

Figure 112008064483513-pat00184
Figure 112008064483513-pat00184

여기서,

Figure 112008064483513-pat00185
Figure 112008064483513-pat00186
로 표현될 수 있으며, 그 값는 도 4에 도시되어 있다.here,
Figure 112008064483513-pat00185
Is
Figure 112008064483513-pat00186
It can be expressed as, the value is shown in FIG.

앞서 살펴본 것과 같은 방식으로 산출된 지표들은 제방(1)의 불안정 상태를 판정하기 위해 이용되는데, 이하에서는 도 5a 내지 도 5e를 참조하여 본 발명에서제방의 불안정 상태를 판정하는 원리를 살펴보도록 한다.Indicators calculated in the same manner as described above are used to determine the instability of the embankment 1, hereinafter, the principle of determining the instability of the embankment in the present invention with reference to Figures 5a to 5e.

본 발명에서는 앞서 산출한 관리도의 중심(CL)과 관리도 상·하한계(UCL, LCL)와 그룹핑된 각 센서에서의 변위값을 비교하여 제방의 불안정상태를 판정하게 되는데, 맨 먼저 도 5a에 도시된 것과 같이 그룹핑된 상기 변위값 중 적어도 하나 이상이, 관리도상한계(UCL)를 초과하거나 관리도하한계(LCL)에 미만하는 변위값을 갖는 경우 제방(1)이 불안정한 것으로 판정한다.In the present invention, the instability of the embankment is determined by comparing the center CL of the control chart, the upper and lower control charts (UCL, LCL), and the displacement values of the sensors grouped above. The embankment 1 is determined to be unstable if at least one of the displacement values grouped as shown has a displacement value above the control chart limit (UCL) or below the control chart limit (LCL).

즉, 제방(1)을 이루고 있는 여러 지층의 변위값을 그룹핑하여 지층별로 불안정 여부를 판정하며 그 중 하나의 지층에서만 불안정이 판정되면 전체 제방이 불안정한 것으로 판정하게 된다.That is, it is determined whether or not the instability by each strata by grouping the displacement values of the various strata forming the dike (1). If the instability is determined only in one of them, it is determined that the whole dike is unstable.

도 5a에 도시된 각 점은 그룹핑된 센서들로부터 측정된 변위값을 의미하며, 본 발명에서는 이러한 변위값들이 미리 산출된 지표들(관리도 중심 또는 관리도상·하한계)과 비교되었을 때 어떠한 위치에 존재하는가에 따라 제방의 불안정을 판단한다.Each point shown in FIG. 5A means a displacement value measured from the grouped sensors, and in the present invention, any position when such displacement values are compared with previously calculated indicators (center of control chart or upper and lower control charts). Determine the instability of the embankment based on its presence in the bank.

하나의 점이 관리도 상한계 또는 하한계를 넘어선 것으로 나타날 경우 그룹피된 변위값 중 특정 하나의 센서로부터 측정된 변위값이 다른 변위값들에 비해 매우 큰 변위값을 갖는 것이므로 이는 매우 위험한 상태이며, 본 발명에서는 이와 같은 경우를 제방이 불안정한 상태인 것으로 판정한다.If one point appears to be above the control or upper limit or the lower limit, this is a very dangerous condition because the displacement measured from one of the grouped displacements has a much larger displacement than the other displacements. In the present invention, such a case is determined to be an unstable bank.

이때, 관리도 상한계와 하한계는 중심값(CL)으로부터 3

Figure 112008064483513-pat00187
이격된 위치로 설정되는 것이 바람직하다.At this time, the control chart upper limit and lower limit are 3 from the center value CL.
Figure 112008064483513-pat00187
It is preferably set to a spaced position.

여기서, 이러한 판정은 앞서 언급한 바와 같이 판정서버(20)에 의해 이루어진다.Here, this determination is made by the determination server 20 as mentioned above.

또한, 본 발명에서는 도 5b에 도시된 바와 같이 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 위치에 존재하는 3개의 센서에서 측정된 변위값으로부터 적어도 둘 이상이 상위경고 한계값을 초과하거나, 하위경고 한계값에 미만하는 변위값을 갖는 경우 제방이 불안정한 것으로 판정한다.In addition, in the present invention, at least two or more of the displacement values measured by the three sensors present at consecutive positions among the displacement values grouped as shown in FIG. 5B exceed the upper warning limit value or the lower warning limit value. If the displacement value is less than, the bank is determined to be unstable.

여기서, 상기 상위경고 한계값과 상기 하위경고 한계값은 상기 관리도 상한계와 하한계보다 작은 수치로, 중심값으로부터 2

Figure 112008064483513-pat00188
이격된 위치로 설정되며, 도 5a에서와 같이 하나의 폴이 큰 변위를 갖는 것은 아니나, 어느 정도 인접한 센서로부터 일정 수준이상 변위값이 측정될 경우 제방의 해당 부위가 취약한 것으로 판단될 수 있으므로 본 발명에서는 이와 같은 경우에도 제방이 불안정한 것으로 판정한다.Here, the upper warning limit value and the lower warning limit value are smaller than the control chart upper limit and the lower limit, 2 from the center value.
Figure 112008064483513-pat00188
The pole is set at a spaced position, and as shown in FIG. 5A, one pole does not have a large displacement, but when the displacement value is measured by a predetermined level or more from an adjacent sensor to some extent, the corresponding part of the embankment may be determined to be vulnerable. Even in this case, the bank determines that the bank is unstable.

다음으로, 도 5c에 도시된 것과 같이 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 위치에 존재하는 5개의 센서에서 측정된 변위값으로부터 적어도 넷 이상이 상위 주의한계를 초과하거나 하위 주의한계에 미만하는 변위값을 갖는 경우 제방이 불안정한 것으로 판정한다.Next, a displacement value of at least four or more exceeding the upper limit or less than the lower limit is measured from the displacements measured by the five sensors present at consecutive positions among the displacement values grouped as shown in FIG. 5C. If so, the bank is determined to be unstable.

상기 상위주의한계와 하위주의한계는 중심값으로부터

Figure 112008064483513-pat00189
이격된 위치로 설정되며, 경고 한계수준에는 못 미치나 더욱 많은 폴이 변위되었을 경우를 불안정 상태로 판정한다.The upper and lower limit limits are from the center value.
Figure 112008064483513-pat00189
It is set to a spaced position and is determined to be unstable if more poles are displaced but below the warning threshold.

이와 더불어, 본 발명은 도 5d에 도시된 것과 같이 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 위치에 존재하는 8개의 센서에서 측정된 변위값이 관리도중심값(CL)으로부터 일측으로 치우친 위치에 존재할 경우 제방이 불안정한 것으로 판정할 수도 있다.In addition, the present invention provides a bank embankment when displacement values measured at eight sensors existing at consecutive positions among the displacement values grouped as shown in FIG. 5D exist at a position deviated to one side from the control center value CL. It may be determined as unstable.

마지막으로, 본 발명은 도 5e에 도시된 것과 같이, 그룹핑된 상기 변위값 중 8개의 센서에서 측정된 변위값이 '런(run')을 이룰 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정한다.Finally, the present invention determines that the embankment is unstable when the displacement values measured by eight sensors of the grouped displacement values are 'run', as shown in FIG. 5E.

'런'이란, 연속적인 점의 배열을 말하는데, 점이 중심선의 한쪽으로 연속해서 배열되어 있는 경우뿐만 아니라, 연속된 점이 상/하향으로 배열되는 경우도 있다.The term "run" refers to an array of continuous points, in which not only the points are continuously arranged on one side of the center line but also the continuous points are arranged up and down.

5e를 예로 설명하면 표번번호 8 내지 12는 중심점 아래에서 런을 이루고 있으며, 또한 표본번호 13 내지 20은 줌심점을 통과하며 하향으로 런을 이루고 있다.Referring to 5e as an example, Table Nos. 8 to 12 run under the center point, and Sample Nos. 13 to 20 run downward through the zoom center point.

한편, 앞서 설명한 바와 같은 방법을 통해 제방이 불안정한 것으로 판정될 경우 판정서버(20)는 경고신호를 출력하게되며, 이와 같은 경고신호는 네트워크를 통해 연결된 사용자단말(30)로 전송되어 원격에 위치한 사용자가 제방의 불안정상태를 인지할 수 있도록 사용자가 인식 가능한 형태로 출력된다.On the other hand, if it is determined that the embankment is unstable through the method described above, the determination server 20 outputs a warning signal, the warning signal is transmitted to a user terminal 30 connected through a network to remotely located users It is output in a form that the user can recognize so that the instability of the dike can be recognized.

다시 말해, 경고신호는 텍스트, 이미지, 음성신호 또는 사이렌과 같이 다양한 수단 중 설계자가 의도하는 바에 따라 사용자가 용이하게 인식할 수 있는 방식으로 출력된다.In other words, the warning signal is output in a manner that can be easily recognized by the user as the designer intends among various means such as text, image, voice signal, or siren.

이와 같은 구성을 통해 본 발명은 제방으로부터 멀리 떨어진 사용자가 제방의 상태를 인식할 수 있도록 함으로써 위험상태에 놓인 제방을 육안으로 확인할 필요가 없으므로 사용자의 안전을 보장할 수 있다.Through such a configuration, the present invention enables the user far from the dike to recognize the state of the dike, thereby ensuring the safety of the user because there is no need to visually check the dike in danger.

이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 아래에 기재될 특허 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.As mentioned above, although this invention was demonstrated by the limited embodiment and drawing, this invention is not limited by this, The person of ordinary skill in the art to which this invention belongs, Of course, various modifications and variations are possible within the scope of equivalent claims.

도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 제방붕괴 감지 방법의 흐름도,1 is a flow chart of the embankment collapse detection method according to an embodiment of the present invention,

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 제방붕괴 감지 시스템의 개요도,2 is a schematic view of the embankment collapse detection system according to an embodiment of the present invention,

도 3은 붕괴되는 제방의 일 예를 도시한 개념도,3 is a conceptual diagram illustrating an example of a collapsed embankment;

도 4는 본 발명에서 제방 불안정 상태를 판정하기 위한 지표를 산출하는데 이용되는 관리한계 계수표,4 is a management limit coefficient table used to calculate an indicator for determining an embankment instability state in the present invention;

도 5a 내지 도 5e는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라 불안정 상태로 판정한 판정례의 경우를 도시한 개념도이다.5A to 5E are conceptual views illustrating a case of a determination example determined as an unstable state according to an exemplary embodiment of the present invention.

Claims (10)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제방의 각 지층에 대응할 수 있도록 길이 방향에 다수의 센서를 구비한 다수의 폴을 이용하여 제방의 붕괴조짐을 감지하기 위한 방법으로서,As a method for detecting the collapse of the dike using a plurality of poles having a plurality of sensors in the longitudinal direction to correspond to each of the strata of the dike, 상기 제방에 상기 폴을 일정 간격마다 삽입설치하는 삽입단계;An insertion step of inserting and installing the poles at predetermined intervals in the embankment; 상기 다수의 센서를 이용하여 상기 제방의 변위를 측정하는 측정단계; 및A measuring step of measuring displacement of the embankment using the plurality of sensors; And 상기 측정단계에서 측정된 변위값을 상기 제방의 각 지층별로 그룹핑하고, 그룹핑된 상기 변위값을 이용하여 상기 제방의 불안정 여부를 판정하는 판정단계를 포함하고,And a determination step of grouping the displacement values measured in the measuring step for each strata of the dike, and determining whether the dike is unstable using the grouped displacement values. 상기 판정단계는,The determining step, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값의 평균을 이용하여 관리도 상한계와 관리도 하한계를 산출하며, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값 중 적어도 하나 이상이, 상기 관리도 상한계를 초과하거나 상기 관리도 하한계에 미만하는 변위값을 갖는 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정하며,A control chart upper limit and a control chart lower limit are calculated using an average of the displacement values grouped by strata, and at least one of the displacement values grouped by strata exceeds the control chart upper limit or is below the control chart. If the displacement has a value less than the limit, the embankment is determined to be unstable, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값의 평균을 이용하여 상위경고 한계와 하위경고 한계를 산출하며, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 3개의 폴에서 적어도 둘 이상이 상기 상위경고 한계를 초과하거나 상기 하위경고 한계에 미만하는 변위값을 갖는 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정하며,A higher warning limit and a lower warning limit are calculated using the average of the displacement values grouped by strata, and at least two or more in three consecutive poles of the displacement values grouped by strata exceed or exceed the upper warning limit. If the displacement has less than the warning limit, the bank is determined to be unstable, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값의 평균을 이용하여 상위주의 한계와 하위주의 한계를 산출하며, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 5개의 폴 중 적어도 넷 이상이 상기 상위주의 한계를 초과하거나 상기 하위주의 한계에 미만하는 변위값을 갖는 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 제방붕괴 감지 방법.The upper and lower attention limits are calculated using the average of the displacement values grouped by strata, and at least four of five consecutive poles among the displacement values grouped by strata exceed the upper or lower limits. Embankment collapse detection method characterized in that it is determined that the embankment is unstable when it has a displacement value less than the caution limit. 제 5항에 있어서, 상기 판정단계는,The method of claim 5, wherein the determining step, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값의 평균을 이용하여 관리도 중심값을 산출하며,A control chart center value is calculated using the average of the displacement values grouped by strata, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 8개의 폴이 상기 관리도 중심값으로부터 일측으로 치우친 위치에 존재할 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 제방붕괴 감지 방법.The embankment collapse detection method characterized in that it is determined that the embankment is unstable when eight consecutive poles among the displacement values grouped by the strata exist in a position biased to one side from the center of the control chart. 제 5항에 있어서, 상기 판정단계는,The method of claim 5, wherein the determining step, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값의 평균을 이용하여 관리도 중심값을 산출하며,A control chart center value is calculated using the average of the displacement values grouped by strata, 지층별로 그룹핑된 상기 변위값 중 연속된 8개의 폴이 런(run)을 이룰 경우 상기 제방이 불안정한 것으로 판정하는 것을 특징으로 하는 제방붕괴 감지 방법.The embankment collapse detection method characterized in that it is determined that the embankment is unstable when eight consecutive poles of the displacement values grouped by the strata form a run (run). 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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