KR20130000037A - Development of subsidence hazard estimation system based on the geographic information system - Google Patents
Development of subsidence hazard estimation system based on the geographic information system Download PDFInfo
- Publication number
- KR20130000037A KR20130000037A KR1020110060482A KR20110060482A KR20130000037A KR 20130000037 A KR20130000037 A KR 20130000037A KR 1020110060482 A KR1020110060482 A KR 1020110060482A KR 20110060482 A KR20110060482 A KR 20110060482A KR 20130000037 A KR20130000037 A KR 20130000037A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- mine
- risk assessment
- geographic information
- evaluation
- ground subsidence
- Prior art date
Links
- 238000011161 development Methods 0.000 title description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 47
- 238000005065 mining Methods 0.000 claims description 37
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 35
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 13
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 abstract 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 19
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 241001342895 Chorus Species 0.000 description 1
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000668854 Howardia biclavis Species 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- HAORKNGNJCEJBX-UHFFFAOYSA-N cyprodinil Chemical compound N=1C(C)=CC(C2CC2)=NC=1NC1=CC=CC=C1 HAORKNGNJCEJBX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000003895 groundwater pollution Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 238000003900 soil pollution Methods 0.000 description 1
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템에 관한 것으로서, 특히 폐광산으로 인한 광산재해 중 기간 및 일반 시설물이나 인명의 피해를 초래하는 지반침하의 예측 및 평가를 위해 국내에서 비교적 용이하게 확보할 수 있는 정보인 광산지리정보시스템의 갱도심도 정보를 사용하여 단순하면서도 국내 지질 및 채굴조건에 적합하여 신뢰성을 확보한 지반침하 위험도 평가 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a ground subsidence risk assessment system using a mining geographic information system, and particularly secured in the country for the prediction and evaluation of ground subsidence that causes damage during a mining disaster and damage to general facilities or human life due to abandoned mines. The present invention relates to a ground subsidence risk assessment system that uses the depth information of the mine geographic information system, which can be used, which is simple and suitable for domestic geological and mining conditions.
석탄수요 감소로 인하여 석탄산업합리화 조치가 시작된 1989년부터 2005년까지 국내 346개 석탄광 중 338개가 폐광되었다. 이후 폐탄광 지역에서 지반침하, 지하수오염, 토양오염, 산림훼손 등의 광해가 발생하여 사회 문제로 대두되어 왔다.Due to the decline in coal demand, 338 of the 346 coal mines in Korea were closed from 1989 to 2005 when the rationalization of coal industry began. Since then, mines such as ground subsidence, groundwater pollution, soil pollution, and forest damage have occurred in the abandoned coal mine area, which has emerged as a social problem.
그러나 국내의 경우 폐광으로 인한 광해의 예측과 이에 따른 대책을 위한 연구는 아직 초기 단계에 머물러 있는 실정이다.However, in Korea, research on the prediction of the mine and the countermeasures due to the abandoned mine is still in its infancy.
영국을 비롯한 유럽의 여러 국가에서는 탄광개발에 따른 침하예측을 위해 많은 노력을 하였으며 대표적인 방법으로는 프로파일(profile) 함수법과 영향함수(Influence function)법이 있다. 또한 확률적 방법에 의한 침하예측도 일부 수행되었으며 국내에서도 적용된 사례가 있다(Geol and Page, 1982, 김병찬과 문현구, 2001). 이 외에도 채굴 공동의 높이, 채굴폭, 탄층 경사도를 이용하여 지표침하의 영향범위를 예측하는 방법이 영국의 National Coal Board(1975)에 의해 제시된 바 있다. 그러나 이러한 방법들은 유럽지역에서 주로 사용하는 장벽식 채탄법에 의해 발생되는 연속(trough)형 침하 예측에 적합하다.Many countries in Europe, including the United Kingdom, have made a lot of efforts to predict settlement following coal mine development. The representative methods are the profile function method and the influence function method. In addition, some estimates of settlement by stochastic methods have been carried out and some cases have been applied in Korea (Geol and Page, 1982, Kim Byung-chan and Moon Hyun-gu, 2001). In addition, the National Coal Board (1975) of the United Kingdom has proposed a method for estimating the extent of surface subsidence using the mining cavity height, mining width, and coal seam slope. However, these methods are suitable for the prediction of trough settlements generated by barrier coal mining, which is used mainly in Europe.
국내의 경우 복잡한 지질구조 및 다양한 폭과 경사를 갖는 불규칙한 탄층 분포로 인해 위경사승붕락식 채탄법이나 중단붕락식 채탄법을 주로 사용하였기 때문에 침하량이 크고 침하곡선이 불연속한 함몰(sinkhole) 형태의 침하가 주로 발생하며, 이에 따라 침하에 영향을 주는 요인도 다를 수 있다. 그러므로 국내 광산의 지반침하 위험도평가 및 예측방법도 국내실정에 맞도록 기존의 방법을 수정하거나 새롭게 개발하는 것이 타당하다.In Korea, due to the complex geological structure and irregular coal seam distribution with various widths and inclinations, the sinking type of sinking type with large amount of settlement and discontinuity of the settlement curve is mainly used because of the inclined coaling method or the interrupted coal collection method. Occurs mainly, and the factors affecting settlement may also vary. Therefore, it is reasonable to modify the existing methods or to develop new methods to estimate the ground subsidence risk assessment and forecast of domestic mines.
최종국 외(2007), Kim et al.(2006), 김기동 외 (2005)는 GIS 및 확률통계기법을 이용하여 강원도에 분포하는 탄광지역에 대한 지반침하예측지도 작성에 관한 연구를 수행하였다. 이들 연구에서는 지형 경사, 갱도 심도, 지하수위, RMR 등 7~8가지 요소들의 가중합을 통해 지반침하예측지도를 작성하였으며 실제 침하 사례와 비교함으로써 개발한 기법의 타당성을 검증하였다. 이러한 방법은 귀납적인 위험지도 작성법으로서 평가 인자가 많을수록 더 정확한 결과를 도출할 수 있다. 그러나 갱도 관련 자료 이외의 인자들은 공간적 불확실성이 상대적으로 크며 그러한 자료의 수집을 위해서는 추가적인 비용이 집행되어야 한다. 또한 갱도나 채굴적의 중첩(지표 단위 영역 하부에 심도를 달리하는 여러 개의 갱도 혹은 채굴적이 존재할 수 있음)에 대해서는 고려하지 않은 것으로 판단되며 이러한 방법들은 모두 기존의 침하사례를 목적값으로 하여 각 평가 요소의 가중치를 통계적으로 조정하는 형식을 취하기 때문에 적용한 침하사례 자료가 변경 또는 추가되면 해당 가중치들도 변하게 되어 한 지역에 적용된 결과를 다른 지역에 그대로 적용하기에는 무리가 있다.Choi, et al. (2007), Kim et al. (2006), and Kim Ki-dong et al. (2005) conducted a study on the prediction of ground subsidence prediction for coal mines in Gangwon-do using GIS and probabilistic statistical techniques. In these studies, the ground subsidence prediction map was prepared by weighted summation of 7 ~ 8 elements such as terrain slope, tunnel depth, groundwater level, and RMR, and the validity of the developed method was verified by comparing with actual settlement cases. This is an inductive risk mapping method, which means that more evaluation factors can yield more accurate results. However, factors other than timber-related data are relatively large in spatial uncertainty and additional costs must be incurred to collect such data. In addition, it is considered that the overlapping of mines or mining tracks (multiple mines or mines with different depths may exist below the indicator unit area) is not considered, and all these methods are based on the existing settlement cases as target values. Since the weighting of is adjusted statistically, if the applied subsidence data are changed or added, the weights are also changed, which makes it difficult to apply the result applied in one region to another region.
따라서, 본 발명의 목적은 추가적인 조사나 불확실한 자료의 사용을 가능한 한 배제한 상태에서 비교적 용이하게 확보할 수 있는 광산지리정보시스템의 갱도에 관한 정보 등을 근거로 하여 지반침하 예측 및 대응이 가능하도록 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템을 제공하려는 데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to enable the prediction and response of ground subsidence based on the information on the tunnel of the mine geographic information system, which can be easily obtained without further investigation or the use of uncertain data as much as possible. The aim is to provide a ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system.
또한, 본 발명의 다른 목적은 클라이언트가 요구하는 해당 지역에 대한 지반침하 위험도를 평가할 수 있는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템을 제공하려는 데 있다.In addition, another object of the present invention is to provide a ground subsidence risk evaluation system using a mine geographic information system that can evaluate the ground subsidence risk for the area required by the client.
상기와 같은 본 발명의 목적은, 광산지리정보시스템에서 보유한 광산 정보를 이용하여 설정 지역에 대한 지반침하 위험도 평가 및 평가 정보를 제공하는 지반침하 위험도 평가 시스템에 있어서, An object of the present invention as described above, in the ground subsidence risk assessment system that provides the ground subsidence risk assessment and evaluation information for the setting area using the mine information held in the mine geographic information system,
설정 지역의 침하위험도 평가 정보를 요청하는 단말기와; 상기 단말기의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하고, 상기 설정 지역에 해당하는 광산 정보를 광산지리정보시스템으로부터 수집하며, 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘에 적용하여 평가한 후 그 결과인 평가 정보를 상기 단말기에 제공하는 평가 서버;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템에 의해 달성된다.A terminal for requesting subsidence risk assessment information of a setting region; Acceptance of the settlement risk assessment information request of the set area of the terminal, and collect the mining information corresponding to the set area from the geographic geographic information system, evaluates the result after applying the preset ground settlement risk assessment algorithm It is achieved by the ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system, characterized in that it comprises a; evaluation server for providing to the terminal.
본 발명에 의하면, 클라이언트가 요구하는 해당 지역에 대한 지반침하 위험도를 평가해 줄 수 있고, 이를 토대로 클라이언트는 교량, 터널, 도로, 건축 등의 분야에 유용하게 활용할 수 있다.According to the present invention, it is possible to evaluate the ground subsidence risk for the region required by the client, and based on this, the client can be usefully used in the fields of bridges, tunnels, roads, constructions, and the like.
또한, 국내 지질 및 채굴조건에 적합하여, 복잡한 지질구조와 불규칙한 채굴적으로 대표되는 국내광산의 지반침하 위험도 평가 및 예측에 효과적이다.In addition, it is suitable for domestic geological and mining conditions, and is effective for the assessment and prediction of the ground subsidence risk of domestic mines represented by complex geological structures and irregular mining.
또한, 점자료의 갱도 표현 방식 및 쉬운 계산 알고리즘으로 인하여 기존의 GIS 시스템 등의 지반침하 평가 모듈로 간단하게 이전할 수 있으며 평가 결과를 지도형태로 쉽게 표현할 수 있다.In addition, due to the method of representing the point data and the easy calculation algorithm, it can be easily transferred to the ground subsidence evaluation module of the existing GIS system and the evaluation results can be easily expressed in map form.
그리고 국내에서 신뢰성 있고 비교적 용이하게 확보할 수 있는 정보인 갱도의 심도만을 고려하기 때문에 지반침하 위험도 평가가 단순해지며, 지반침하 위험도 평가를 수행함에 있어 기존 지반침하 위험도 평가 수행보다 비용이 절감된다.In addition, the ground subsidence risk assessment is simplified because only the depth of the tunnel, which is reliable and relatively easily obtained information in Korea, is simplified, and the cost is reduced compared to the existing subsidence risk assessment.
도 1은 본 발명에 따른 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템의 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 지반침하 위험도 평가 알고리즘의 개략적인 순서도,
도 3은 국내 석탄광 침하사례 중 채굴적 심도에 따른 침하발생횟수를 나타낸 그래프,
도 4는 갱도의 심도에 따른 위험도를 나타낸 도면,
도 5는 침하위험도 평가를 위한 항목 정의 및 서로 다른 합산창의 예를 나타낸 도면,
도 6은 원형 합산창에 대한 정규화 계수 결정 방법을 나타낸 도면,
도 7은 Case-Ⅰ(r=1×s) 내 점자료 포함개수에 대한 히스토그램,
도 8은 Case-Ⅱ(r=2×s) 내 점자료 포함개수에 대한 히스토그램,
도 9는 원형 합산창에 대한 이론적 히스토그램.1 is a block diagram of a ground subsidence risk assessment system using a mine geographic information system according to the present invention,
2 is a schematic flowchart of the ground subsidence risk evaluation algorithm according to the present invention;
3 is a graph showing the number of settlements according to the mining depth of the domestic coal mine settlement cases,
4 is a view showing the risk according to the depth of the tunnel,
5 is a view showing the definition of the item for the settlement risk assessment and an example of different summing window,
6 is a diagram illustrating a method of determining normalization coefficients for a circular sum window;
7 is a histogram of the number of points included in Case-I (r = 1 × s),
8 is a histogram of the number of points included in Case-II (r = 2 × s),
9 is a theoretical histogram for the circular sum window.
본 발명은 광산지리정보시스템(100)에서 보유한 광산 정보를 이용하여 설정 지역에 대한 지반침하 위험도 평가 및 평가 정보를 제공하는 지반침하 위험도 평가 시스템에 관한 것으로, 설정 지역의 침하위험도 평가 정보를 요청하는 단말기(10)와; The present invention relates to a ground subsidence risk assessment system for providing ground subsidence risk assessment and evaluation information for a setting region using the mine information held by the mine
상기 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하고, 상기 설정 지역에 해당하는 광산 정보를 광산지리정보시스템(100)으로부터 수집하며, 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘에 적용하여 평가한 후 그 결과인 평가 정보를 상기 단말기(10)에 제공하는 평가 서버(20);를 포함하여 구성된다.Accepting the settlement risk assessment information request of the set area of the
이와 같은 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템에서의 평가 서버(20)는 상기 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하기에 앞서 상기 단말기(10)가 정당하게 허가받은 단말기인지를 확인하는 인증 정보 확인 절차를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system, the
또한, 평가 서버(20)에서 수집하는 광산 정보는 갱도와 채굴적 및 수치지도 자료를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the mine information collected by the
또한, 상기 광산지리정보시스템(100)과 평가 서버(20) 및 단말기(10)는 통신망(30)으로 연결되어 정보를 교환하는 것을 특징으로 한다.
In addition, the mine
이하, 본 발명의 양호한 실시예를 도시한 첨부 도면들을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings showing a preferred embodiment of the present invention will be described in detail.
본 발명에 따른 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템은 도 1과 같이 단말기(10)와, 평가 서버(20) 및 광산지리정보시스템(100)의 구성을 포함한다.Ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system according to the present invention includes the configuration of the
상기 구성들은 인터넷 또는 네트워크와 같은 통신망(30)으로 연결되어 정보를 교환한다.The components are connected to a
그리고 상기 구성들에 의한 동작관계를 개략적으로 살펴보면 다음과 같다. 즉, 단말기(10)에서 평가 서버(20)로 설정 지역의 지반침하 위험도 평가 정보를 요청하면, 평가 서버(20)는 상기 설정 지역에 대한 침하위험도 평가를 위해 광산지리정보시스템(100)에 해당 광산 자료를 획득하고, 이를 활용하여 미리 내장된 알고리즘으로 설정 지역에 대한 침하위험도를 평가하여 그 결과인 침하위험도 평가 정보를 단말기(10)에 제공한다.
The operation relations by the above configurations will be described as follows. That is, when the
이와 같은 구성들 및 동작관계를 더욱 상세하게 살펴보면,Looking at the configuration and operation relationship in more detail,
광산지리정보시스템(100)은 광산개발도면, 갱도 자료, 채굴적 자료, 광산 및 광해 관련자료, 수치지도 등을 데이터베이스화한 광산관련 정보시스템으로 구축 후 국토 개발 및 광산지역 개발시 기초자료로 활용하기 위한 시스템으로써, 본 발명에서는 갱도 자료, 채굴적 자료 및 수치지도를 획득하기 위해 구성된다.The Mine Geographic Information System (100) is a mine-related information system that has a database of mine development drawings, tunnel data, mining data, mine and mine data, and numerical maps, and then used as basic data for national land development and mine area development. As a system for doing so, the present invention is configured to obtain tunnel data, mining data, and a numerical map.
단말기(10)는 침하위험도 평가를 받고자 하는 지역을 설정하여 설정 지역 정보를 평가 서버(20)에 제공 및 평가 서버(20)로부터 설정 지역에 대한 침하위험도 평가 정보를 제공받는 구성이다.The
평가 서버(20)는 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하고, 설정 지역에 해당하는 광산 정보를 광산지리정보시스템(100)으로부터 수집하며, 수집된 광산 정보를 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘에 적용하여 평가한 후 그 결과인 평가 정보를 상기 단말기(10)에 제공하는 구성이다.The
이러한 평가 서버(20)에서 설정 지역의 침하위험도를 평가하기 위한 주요 인자로는 광산지리정보시스템(100)으로부터 획득한 갱도 자료와 채굴적 자료 및 수치지도이며 특히 갱도 자료를 활용하는 것을 특징으로 한다. In the
또한 평가 서버(20)는 상기 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하기에 앞서 상기 단말기(10)가 정당하게 허가받은 단말기인지를 확인하는 인증 정보 확인 절차를 수행하는데, 이는 통상의 로그인 절차와 동일할 수 있다.In addition, the
한편, 본 발명에 있어서 상기 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘은 단말기(10)가 요청하는 설정 지역을 격자형태로 구획하고, 구획된 영역에 포함된 갱도 자료(폴리라인)를 지표에서 갱도까지의 수직거리를 포함한 설정간격(s)의 점자료(x,y,depth)로 형태로 변환하고, 상기 설정 지역에 대한 합산창의 형태와 크기를 설정하고, 상기 설정 지역에 합산창을 이동하면서 합산창 내에 위치한 각각의 점자료(x,y,depth)의 지반침하 위험도를 <수학식 1>로 산출하여 합산하고, 상기 <수학식 1>로 산출된 결과값을 <수학식 2>의 결과값인 정규화 계수로 나누어 정규화된 지반침하 위험도를 산출하는 과정이 포함되는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, according to the present invention, the preset ground subsidence risk evaluation algorithm divides the setting area requested by the
이와 같은 알고리즘에서의 합산창은 계산 알고리즘의 단순화를 위해 원 또는 정사각형 타입인 것을 특징으로 하고, 상기 정규화 계수는 합산창의 크기에 따라 포함되는 점자료(x,y,depth)의 개수가 다르기 때문에 동일한 기준으로 비교하기 위한 합산창 내에 포함될 점자료(x,y,depth) 개수의 기대값인 것을 특징으로 하며, 상기 정규화 계수는 확률이론 및 MCS(Monte-Carlo simulation)을 사용하여 산출되는 것을 특징으로 한다.The summation window in such an algorithm is a circle or square type for simplifying the calculation algorithm, and the normalization coefficient is the same because the number of point data (x, y, depth) included according to the size of the summation window is different. It is characterized in that the expected value of the number of point data (x, y, depth) to be included in the sum window for comparison as a reference, wherein the normalization coefficient is calculated using probability theory and Monte-Carlo simulation (MCS) do.
또한, 상기 평가 알고리즘에서 <수학식1>에 의한 결과값에 대한 침하 위험도 가능성 여부의 기준은 0.4 ~ 0.6의 범위 내로 정하여, 정해진 기준 값을 기초로 기준 값 이상이면 침하 위험이 있고, 기준 값 이하이면 침하 위험이 없는 것으로 판단하는 과정이 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
In addition, in the evaluation algorithm, the criterion of whether or not the settlement risk is possible for the result value according to <
상기 <수학식 1,2>는 이하에 상세히 기술하기로 하며, 위 알고리즘에 대한 이해를 돕고자 알고리즘을 설명하기에 앞서 국내 광산의 특성 및 알고리즘 핵심 가정을 설명한 후 본 발명에 따른 알고리즘을 상세히 설명한다.
< 국내 광산 특성 ><Domestic Mining Characteristics>
국내 광산, 특히 석탄광의 경우 경사탄층 및 복잡한 지질구조로 인해 위경사승붕락법이라는 채탄법을 주로 사용하였으며 이로 인해 비교적 규칙적인 지질구조를 가진 외국의 침하이론을 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 있었다. 또한 폐광산의 경우 채굴적의 규모에 대한 자료가 거의 없는 경우가 대부분이지만 수작업에 의해 작성된 갱도 자료는 대부분 확보가 가능하다.In the case of domestic mines, especially coal mines, due to the inclined coal bed and the complex geological structure, the coal mining method called the tilt slope collapse method was mainly used, which made it difficult to apply the foreign settlement theory with a relatively regular geological structure. Also, in the case of abandoned mines, there are few data on the size of mining deposits, but most of the mine data created by hand can be obtained.
이와 관련하여 광해방지사업단에서는 시범적으로 일부 폐광산에 대하여 과거 광산관련 자료 및 채증을 통하여 3차원 광산지리정보시스템(MGIS)을 구축하는 사업을 수행하고 있다(석탄합리화사업단, 2005).In this regard, the Mine Reclamation Project Team has been conducting a project to construct a three-dimensional mine geographic information system (MGIS) for some abandoned mines through historical mining data and receivables (Coal Rationalization Project, 2005).
따라서 지반침하에 가장 큰 영향을 미치는 채굴적 정보가 부정확한 국내 광산 특성을 고려할 때 비교적 단순한 정보를 사용하여 정량적인 지반침하 위험도를 평가하는 알고리즘의 개발이 요구된다. 이에 본 발명에서는 다양한 침하인자 중 가장 정량적이며 쉽게 확보할 수 있는 갱도 자료(심도)를 활용하여 지반침하 위험도를 평가하는 알고리즘을 제공한다.
Therefore, it is necessary to develop an algorithm that evaluates the quantitative risk of ground subsidence using relatively simple information, considering the characteristics of mining in Korea where mining information that has the greatest impact on the subsidence is inaccurate. Accordingly, the present invention provides an algorithm for evaluating ground subsidence risk by utilizing the most quantitative and easily obtained tunnel data (depth) among various settlement factors.
< 알고리즘 핵심 가정 >Algorithm Key Assumptions
기존의 여러 연구결과에 의하면 지반침하의 핵심 인자는 채굴적 규모와 심도이며 이 외에 상반조건, 체적팽창계수, 지하수, 강우 등의 다양한 인자가 지반침하에 영향을 미친다(광해방지사업단, 2007). 그러나 국내 폐광산의 경우 이러한 중요 정보에 대한 정량적인 자료를 확보하기가 매우 어려운 실정이다. 국내에서 광산과 관련하여 비교적 용이하게 확보할 수 있는 정량적 자료 중 하나는 갱도 규격과 갱내도, 그리고 수치지도가 있다.Previous studies have shown that the key factors for ground subsidence are the mining scale and depth, and various factors such as phase conditions, volume expansion coefficient, groundwater, and rainfall affect the ground subsidence (Mine Reclamation Project, 2007). However, in the case of domestic abandoned mines, it is very difficult to obtain quantitative data on this important information. One of the quantitative data that can be obtained relatively easily in relation to mines in Korea is mine specification, mine map and numerical map.
본 발명에서는 지반침하 위험도 평가 알고리즘 개발과 관련하여 지표에서 갱도까지의 거리, 즉 심도가 깊을수록 침하의 발생 가능성이 낮으며, 일정 구역 내에 갱도(운반, 승갱 등)가 많을수록 침하 가능성이 크다는 두가지 가정을 근거로 한 알고리즘을 제공한다.In the present invention, in connection with the development of the ground subsidence risk assessment algorithm, the deeper the distance from the surface to the tunnel, that is, the deeper, the lower the probability of settlement, and the more the more tunnels (transports, lifts, etc.) within a given area, the greater the possibility of settlement. An algorithm based on this is provided.
먼저 갱도의 심도에 따른 위험도는 국내의 침하사례 수집 및 분석을 수행한 기존의 연구결과(광해방지사업단, 2007)와 Kalendra et al.(1997)이 정리한 외국의 사례를 참조하여 결정하였다. 도 3은 국내 석탄광 침하사례 중 채굴적 심도에 따른 침하발생횟수를 표시한 것이다. 국내 석탄광의 경우 도 3과 같이 200 m 이상의 심도에서도 일부 침하가 발생하였으나 대부분의 침하는 심도 100 m 이내에서 발생하는 것으로 나타났다. 또한 채굴적 심도가 증가함에 따라 발생횟수가 지수적으로 감소함을 알 수 있다. 채굴적이나 갱도의 심도가 증가할수록 지표침하 발생이 감소하는 것은 채굴적 상부 암반이 파쇄되면서 부피 팽창(bulking)이 일어나 채굴적을 충전하여 채굴적의 영향이 지표에 도달하지 않기 때문인 것으로 알려져 있다(Whittaker & Reddish, 1989). 도 3에서 50 m 이내의 경우는 오히려 침하 발생횟수가 상대적으로 적은데 이는 위와 같은 이유로 지표 부근의 천심도 채굴을 법적으로 제한하고 있기 때문에 침하사례가 적게 나타난 것이다. 국외 자료의 경우도 이와 유사하며 함몰형태의 침하는 최소 24.4 m 에서 최대 101.5 m 까지 발생한 것으로 보고되고 있다(표1참조).First, the risk according to the depth of the tunnel was determined by referring to the results of previous studies (2007 Mine Reclamation Project, 2007) and Kalendra et al. (1997) that collected and analyzed domestic settlement cases. Figure 3 shows the number of settlements according to the mining depth of domestic coal mine settlement cases. In case of domestic coal mines, some settlements occurred even at a depth of 200 m or more as shown in FIG. 3, but most settlements occurred within a depth of 100 m. It can also be seen that the number of occurrences decreases exponentially as the mining depth increases. It is known that the occurrence of surface subsidence decreases as the depth of mining or tunnel increases, because bulking occurs as the mining upper rock breaks, filling the mining, and the effects of mining do not reach the surface (Whittaker & Reddish). , 1989). In FIG. 3, the number of subsidences is relatively less than 50 m. This is because the reason for subsidence is that the sedimentation case is less because the mining of the cheonsimdo near the surface is legally restricted. The same is true for foreign data, and sinking-type settlements are reported to have occurred from at least 24.4 m to at most 101.5 m (see Table 1).
Mining depth data for reported sinkholes(after Kalendra et al., 1997).
Mining depth data for reported sinkholes (after Kalendra et al., 1997).
이상의 국내외 채굴적 심도와 관련된 지반침하 통계자료를 근거로 하여 심도와 관련된 위험도 모델은 지수적으로 감소하는 함수(y = e- depth /a)로 결정하였으며 심도가 0 m 이면 위험도가 1(최대값), 심도가 100 m 에서는 위험도가 0.5가 되도록 계수를 설정하였다. 즉, 심도가 0 m 이면 침하가 무조건 발생한다는 의미이며 100 m 이내에서 대부분의 침하가 발생하므로 이 심도에서부터 침하가 발생할 가능성이 크다는 의미에서 0.5로 지정하였다. 위험도 0.5 이하는 침하발생 가능성이 없다는 쪽에 비중을 더 두는 것이며 위험도 0은 침하위험도가 전혀 없는 경우를 의미한다. 이러한 조건에서 상수 a는 144.3 이라는 값으로 계산되나 본 발명에서는 일의 자리에서 반올림하여 a값으로 140을 사용하였다. 이로부터 단위 채굴적에 대하여 <수학식 1>과 같은 위험도 평가식을 도출하였다. <수학식 1>에서 50 m의 경우 0.70, 100 m의 경우 0.49, 200 m의 경우 0.24의 위험도를 가지게 된다(도 4참조).Based on the above ground subsidence statistics related to domestic and foreign mining depths, the risk model related to depth is determined as an exponentially decreasing function (y = e - depth / a ). ), The coefficient was set so that the risk was 0.5 at a depth of 100 m. In other words, if the depth is 0 m, the settlement will occur unconditionally. Since most settlements occur within 100 m, the settlement is designated as 0.5 because the settlement is likely to occur from this depth. A risk of less than 0.5 places more weight on the possibility of no settlement, while a risk of zero means no risk of settlement. Under these conditions, the constant a is calculated as a value of 144.3, but in the present invention, the value a is rounded to 140 and used as a value. From this, the risk assessment formula for
hazard: 지반침하 위험도, hazard: ground subsidence risk,
depth: 갱도 심도.
depth: Tunnel depth.
다음으로 단위 구역당 갱도의 밀집도 평가는 분석방법을 통해서 자동으로 계산된다. 다만 알고리즘 구현과 계산 편의성을 위해 갱도를 설정간격의 점자료(x, y, depth)로 표현한 뒤 합산창 내에 포함되는 점자료의 개수를 계수하는 방식을 사용하였다. 즉, 합산창이 사각형 또는 원형이며 갱도는 점으로 표현되므로 갱도자료가 합산창 내부에 있는지를 판단하는 것이 간단해진다.Next, the density assessment of the tunnel per unit area is automatically calculated through analytical methods. However, for the convenience of algorithm implementation and calculation, we expressed the tunnel as point data (x, y, depth) of setting interval and counted the number of point data included in the sum window. That is, since the choir window is rectangular or circular and the tunnel is represented by a point, it is easy to determine whether the timber data is inside the choir window.
국내 광산과 같이 복잡한 채굴적 형상인 경우 영향함수법은 채굴적 형상을 폐다각형 형태로 표시해야 하며 영향원이 이 폐다각형 안에 포함되는지 여부를 판단하기 위해서는 폐다각형을 표현하는 모든 점들을 사용한 계산이 필요하지만 개발된 방법의 경우 갱도나 채굴적 형상의 복잡성에 영향을 받지 않는다.In the case of complex mining geometries, such as domestic mines, the influence function method should represent the mining geometries in the form of closed polygons.In order to determine whether the source of influence is included in this closed polygon, calculations using all points representing the closed polygons are required. Although necessary, the developed method is not affected by the complexity of the mine or mining geometry.
국내 석탄광의 경우 갱도 폭은 거의 일정하므로 본 발명에서 폭 10 m 이내의 갱도인 경우 갱도 종류에 관계없이 일정한 것으로 가정하여 10 m 간격의 점으로 표현하였다.
In the case of domestic coal mines, the width of the mine is almost constant, and thus, in the present invention, the case of the mine within 10 m in width is assumed to be constant regardless of the type of the mine, and is expressed as 10 m intervals.
< 지반침하 위험도 평가 알고리즘 >Ground Subsidence Risk Assessment Algorithm
제안된 알고리즘의 실제 적용을 위해서는 먼저 갱도 자료를 설정간격(s)의 점(x, y, depth) 자료 형태로 표현한 뒤 분석하고자 하는 전체 영역을 일정한 간격의 격자로 분할하여 해당 격자점에서 적당한 크기의 합산창을 결정한 뒤 해당 합산창 영역 내에 존재하는 모든 자료에 대하여 <수학식 1>을 적용하여 위험도를 합산한다(도 5참조).For the practical application of the proposed algorithm, we first express the tunnel data in the form of point (x, y, depth) data of the set interval (s), and then divide the entire area to be analyzed into grids of regular intervals and then set the appropriate size at the grid points. After determining the sum window, the risks are summed by applying
본 발명에서는 합산창의 크기가 계산을 위한 격자크기와 같은 경우(type 1)와 격자크기의 2배인 경우(type 2)에 대하여 각각 검토하였다. 모든 격자점에 대하여 계산이 끝나면 정규화를 하고 이를 등고선도 형태로 표시하여 해당영역의 침하위험도를 평가한다. 정규화된 위험도가 0.5 이상인 영역은 갱도가 100 m 이내에 존재하는 것과 등가로서 지반침하가능성이 존재하며 위험도 0.5 이하의 영역에서는 침하가능성이 적은 것으로 판단할 수 있다.
In the present invention, the case where the size of the summing window is the same as the grid size for calculation (type 1) and the case where the grid size is twice the size (type 2), respectively. After all the grid points have been calculated, they are normalized and displayed in the form of contour diagrams to assess the settlement risk of the area. Areas with a normalized risk level of 0.5 or more are equivalent to those within 100 m of the tunnel, and there is a possibility of ground subsidence.
<확률을 이용한 합산된 위험도의 정규화>Normalization of summed risk using probability
동일한 대상광산 즉, 동일한 지반침하 위험도 평가 대상 영역에 대하여 합산창의 크기가 커지면 당연히 하나의 계산지점에서 포함되는 점자료(x,y,depth)의 개수가 증가한다. 따라서 단순히 합한 값을 위험도로 하면 합산창 크기에 따른 비교가 어려워진다. 그러므로 동일한 조건으로 정규화하는 것이 필요하며 이를 확률이론을 통해 계산하면 다음과 같다.As the size of the sum window increases for the same target mine, that is, the same ground subsidence risk assessment area, the number of point data (x, y, depth) included in one calculation point increases. Therefore, if the sum is simply taken as a risk, it is difficult to compare the window size. Therefore, it is necessary to normalize under the same condition, which can be calculated using probability theory as follows.
먼저 이산확률변수에 대한 기대값은 다음과 같이 정의되며, 반복적인 실험시 그 확률변수가 갖는 장기적 평균치라고 할 수 있다.First, the expected value for discrete probability variable is defined as follows, and it can be said that it is the long-term average value of the random variable in repeated experiments.
X: 확률변수(합산창 안에 포함될 점자료(x,y,depth)의 개수)X: random variable (number of point data (x, y, depth) to be included in the window)
P: 확률(합산창 안에 포함될 확률)
P: probability (the probability to be in the window)
<Case-Ⅰ(원형 합산창): 합산창 반지름 r과 점간격 s가 같은 경우><Case-Ⅰ (circular choir): when choir radius r is equal to point interval s>
반지름이 r인 임의의 원주상의 두 점을 이은 직선의 길이가 s보다 작은 경우 점자료(x,y,depth)는 1개 이하가 된다. 이 경우 도 6과 같은 정삼각형이 되며 ∠AOB가 60 보다 작은 경우에 해당한다. 이 각이 60 보다 큰 경우 선분의 길이는 s보다 커지며 이 경우 두 개의 점자료(x,y,depth)가 합산창 안에 포함될 수 있다. 반원상에서 대칭이므로 확률변수에 대해 다음과 같이 정리가 된다.If the length of a straight line connecting two circumferential points of radius r is less than s, the point data (x, y, depth) is one or less. In this case, it becomes an equilateral triangle as shown in FIG. 6 and corresponds to a case where ∠AOB is smaller than 60. If this angle is greater than 60, the length of the line segment is greater than s, in which case two point data (x, y, depth) can be included in the sum window. Since it is symmetric on a semicircle, the following is the theorem for random variables.
<Case-Ⅱ(원형 합산창): 합산창 반지름 r이 s의 2배인 경우><Case-II (circular choir): choir radius r is twice s>
이 경우에도 위와 같은 방식으로 1~4개 까지의 점자료(x,y,depth)가 포함될 확률을 계산하고 기대값을 구하면 다음과 같다.In this case, the probability of including 1 to 4 point data (x, y, depth) is calculated in the same manner as above and the expected value is obtained as follows.
따라서, 합산창내에서 합산된 위험도 값을 합산창 종류에 따라 위의 기대값으로 나누어주면 정규화된 위험도값을 얻게 된다. 정규화된 위험도값이 0.5이상이면 침하가능성이 높은 것으로 볼 수 있다.
Therefore, the normalized risk value is obtained by dividing the sum of the risk values summed up in the sum window by the expected value according to the type of the sum window. If the normalized risk value is more than 0.5, the possibility of settlement can be considered high.
<정사각형 합산창의 경우 정규화 계수 계산방법><Calculation of Normalization Coefficient for Square Sum Window>
정사각형 합산창의 경우 원과 같은 이론적인 접근이 어렵기 때문에 Monte-Carlo 시뮬레이션(이하, MCS)을 사용하여 기대값을 계산하였다. 즉 정사각형 경계상의 임의의 두 점을 선택하면 두 점 사이의 길이를 계산할 수 있으며 이 길이가 s 보다 작으면 하나의 점자료(x,y,depth)를, s 보다 크고 2s 보다 작으면 두 개의 점자료(x,y,depth)를 가질 것이며 이 결과를 가지고 상기 <수학식2>를 사용하면 정규화 계수를 구할 수 있게 된다.In the case of square sum windows, the theoretical approach such as circles is difficult, so the expected value is calculated using Monte-Carlo simulation (hereinafter MCS). In other words, if you select any two points on the square boundary, you can calculate the length between the two points. If this length is less than s, one point data (x, y, depth) is greater than s and less than 2s. We will have the data (x, y, depth) and with this result we can get the normalization coefficient by using
한편, 검증을 위해 원에 대해서도 MCS를 수행하여 결과를 비교하였다. 1회 시뮬레이션에서 1000회 반복계산을 했으며 총 10회 시뮬레이션을 수행하였다. 수행결과 원의 경우 확률 이론식과 거의 같은 결과인 1.668 및 2.981을 얻어 정사각형 합산창에 대한 결과도 신뢰할 수 있음을 알 수 있다. 도 7 및 8은 Case-Ⅰ과 Case-Ⅱ의 원 및 정사각형 합산창에 대한 히스토그램으로서 원의 경우 확률 이론식 결과와 매우 유사함을 알 수 있다.On the other hand, MCS was performed on the circles for verification and the results were compared. 1000 iterations were calculated in one simulation and a total of 10 simulations were performed. In the case of the original result, we obtained 1.668 and 2.981, which are almost the same as the probability theory, and we can know that the result for the square sum window is also reliable. 7 and 8 are histograms of the circle and square sum windows of Case-I and Case-II, and it can be seen that the circle is very similar to the probability theory result.
Case-Ⅰ(r=1×s)에 대한 MCS 결과
MCS Results for Case-I (r = 1 × s)
Case-Ⅱ(r=2×s)에 대한 MCS 결과
MCS Results for Case-II (r = 2 × s)
점자료(x,y,depth)가 포함될 개별 이벤트의 분포도 원형 합산창의 경우 도 9와 같이 확률이론 결과와 MCS 결과가 유사하므로 정사각형 합산창에 대한 MCS 결과는 신뢰할 수 있다고 할 수 있다.
Distribution of individual events that will include point data (x, y, depth) In the case of the circular chorus, as shown in FIG. 9, the probability theory result and the MCS result are similar, so the MCS result for the square sum window is reliable.
<Case-Ⅲ(r=4×s)><Case-III (r = 4 × s)>
광산현장의 경우 위험도 평가 영역이 km 단위가 되며 이 경우 계산간격(gw)은 40m, 윈도우 크기(W)는 80m (Type-Ⅱ)가 적당하다. 또한 갱도를 점으로 표현하는 경우 10m 간격으로 표시하면 계산효율성 및 결과 측면에서 충분하다. 이 경우 MCS를 통해 정규화 계수를 구하면 정사각형 합산창의 경우 6.454, 원형 합산창의 경우 5.532가 된다.In the case of the mine site, the risk assessment area is in km. In this case, the calculation interval (gw) is 40m and the window size (W) is 80m (Type-II). In addition, if the tunnel is expressed as a dot, it is sufficient in terms of calculation efficiency and results in 10m intervals. In this case, the normalization coefficient obtained through MCS is 6.454 for square choir and 5.532 for circular choir.
일반적인 광산 적용위한 정규화 계수(W= 80m, r=40m, s=10m)
Normalization factor for typical mine applications (W = 80m, r = 40m, s = 10m)
이상의 결과를 이용하여 최종적으로 사용하게 된 위험도 정규화 계수는 다음과 같다.The risk normalization coefficient finally used using the above results is as follows.
즉, <수학식 1>로 산출된 결과값을 표 7의 합산창의 종류별 정규화 계수로 나누는 것이 바람직하고, 정규화된 위험도 값이 0.5이상이면 침하가능성이 높은 것으로 판단하고, 0.5이하이면 침하가능성이 낮은 것으로 판단하여 이를 기초로 위험지도 작성 및 위험영역을 구분한다.
That is, it is preferable to divide the result value calculated by
이상 본 발명이 양호한 실시예와 관련하여 설명되었으나, 본 발명의 기술 분야에 속하는 자들은 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에 다양한 변경 및 수정을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 진정한 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications, and variations will readily occur to those skilled in the art without departing from the spirit and scope of the invention. Therefore, it should be understood that the disclosed embodiments are to be considered in an illustrative rather than a restrictive sense, and that the true scope of the invention is indicated by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof, .
Claims (9)
설정 지역의 침하위험도 평가 정보를 요청하는 단말기(10)와;
상기 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하고, 상기 설정 지역에 해당하는 광산 정보를 광산지리정보시스템(100)으로부터 수집하며, 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘에 적용하여 평가한 후 그 결과인 평가 정보를 상기 단말기(10)에 제공하는 평가 서버(20);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.In the ground subsidence risk assessment system that provides the ground subsidence risk assessment and evaluation information for the set area using the mine information held by the mine geographic information system 100,
A terminal 10 for requesting subsidence risk assessment information of the set region;
Accepting the settlement risk assessment information request of the set area of the terminal 10, and collects the mining information corresponding to the set region from the mine geographic information system 100, and evaluates by applying to the predetermined ground settlement risk assessment algorithm An evaluation server 20 which provides the result of evaluation information to the terminal 10;
Ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system, characterized in that comprises a.
상기 단말기(10)의 설정 지역의 침하위험도 평가 정보 요청을 수락하기에 앞서, 상기 단말기(10)가 정당하게 허가받은 단말기인지를 확인하는 인증 정보 확인 절차를 수행하는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.The method of claim 1, wherein the evaluation server 20,
Prior to accepting the settlement risk assessment information request of the set area of the terminal 10, the mine geographic information system, characterized in that for performing the authentication information verification procedure to confirm that the terminal 10 is a duly authorized terminal Ground Subsidence Risk Assessment System.
상기 평가 서버(20)에서 수집하는 광산 정보는 갱도 자료, 채굴적 자료 및 수치지도를 포함하는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.3. The method according to claim 1 or 2,
Mine information collected by the evaluation server 20 is ground subsidence risk assessment system using a mine geographic information system, characterized in that it comprises a tunnel data, mining data and a numerical map.
상기 광산지리정보시스템(100)과 평가 서버(20) 및 단말기(10)는 통신망(30)으로 연결되어 정보를 교환하는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.The method of claim 1,
The ground geological risk assessment system using the mine geographic information system, characterized in that the mine geographic information system 100, the evaluation server 20 and the terminal 10 is connected to the communication network 30 to exchange information.
상기 기 설정된 지반침하 위험도 평가 알고리즘은,
상기 단말기가 요청하는 설정 지역을 격자형태로 구획하고, 구획된 영역에 포함된 갱도 자료(폴리라인)를 지표에서 갱도까지의 수직거리를 포함한 설정간격(s)의 점자료(x,y,depth)로 형태로 변환하고, 상기 설정 지역에 대한 합산창의 형태와 크기를 설정하고, 상기 설정 지역에 합산창을 이동하면서 합산창 내에 위치한 각각의 점자료(x,y,depth)의 지반침하 위험도를 <수학식 1>로 산출하여 합산하고, 상기 <수학식 1>로 산출된 결과값을 <수학식 2>의 결과값인 정규화 계수로 나누어 정규화된 지반침하 위험도를 산출하는 과정이 포함되는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.
<수학식 1>
hazard: 지반침하 위험도, depth: 갱도 심도
<수학식 2>
X: 확률변수(합산창 안에 포함될 점자료(x,y,depth)의 개수)
P: 확률(합산창 안에 포함될 확률)The method of claim 1,
The predetermined ground subsidence risk evaluation algorithm,
Point data (x, y, depth) of the setting interval (s) including the vertical distance from the surface to the tunnel by dividing the setting area requested by the terminal into a grid shape and the tunnel data (polyline) included in the partitioned area. ), Set the shape and size of the pool window for the set area, move the window to the set area, and measure the subsidence risk of each point data (x, y, depth) located in the pool. Calculating and subtracting the resultant value calculated by Equation 1 by the normalization coefficient, which is the result value of Equation 2, to calculate the normalized ground subsidence risk. Ground Subsidence Risk Assessment System using Mine Geographic Information System.
&Quot; (1) "
hazard: subsidence risk, depth: tunnel depth
&Quot; (2) "
X: random variable (number of point data (x, y, depth) to be included in the window)
P: probability (the probability to be in the window)
상기 합산창은 계산 알고리즘의 단순화를 위해 원 또는 정사각형 타입인 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.6. The method of claim 5,
The summation window is a ground subsidence risk assessment system using a mine geographic information system, characterized in that the circular or square type to simplify the calculation algorithm.
상기 정규화 계수는 합산창의 크기에 따라 포함되는 점자료(x,y,depth)의 개수가 다르기 때문에 동일한 기준으로 비교하기 위한 합산창 내에 포함될 점자료(x,y,depth) 개수의 기대값인 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.6. The method of claim 5,
The normalization coefficient is an expected value of the number of point data (x, y, depth) to be included in the sum window for comparison based on the same criterion because the number of point data (x, y, depth) included in the sum window varies. Ground subsidence risk assessment system using the mining geographic information system.
상기 정규화 계수는 확률이론 및 MCS(Monte-Carlo simulation)을 사용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.8. The method of claim 7,
The normalization coefficient is ground subsidence risk assessment system using a geographic geographic information system, characterized in that calculated using probability theory and Monte Carlo simulation (MCS).
상기 평가 알고리즘에서 <수학식1>에 의한 결과값에 대한 침하 위험도 가능성 여부의 기준은 0.4 ~ 0.6의 범위 내로 정하여, 정해진 기준 값을 기초로 기준 값 이상이면 침하 위험이 있고, 기준 값 이하이면 침하 위험이 없는 것으로 판단하는 과정이 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광산지리정보시스템을 이용한 지반침하 위험도 평가 시스템.6. The method of claim 5,
In the evaluation algorithm, the criterion of the possibility of subsidence risk for the result value according to <Equation 1> is set within the range of 0.4 to 0.6, and if the reference value is higher than the reference value, there is a risk of subsidence. Ground subsidence risk assessment system using the mine geographic information system, characterized in that it further comprises a process of determining that there is no risk.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110060482A KR101236214B1 (en) | 2011-06-22 | 2011-06-22 | Development of Subsidence Hazard Estimation System Based on the geographic information system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020110060482A KR101236214B1 (en) | 2011-06-22 | 2011-06-22 | Development of Subsidence Hazard Estimation System Based on the geographic information system |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20130000037A true KR20130000037A (en) | 2013-01-02 |
| KR101236214B1 KR101236214B1 (en) | 2013-02-22 |
Family
ID=47833691
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020110060482A KR101236214B1 (en) | 2011-06-22 | 2011-06-22 | Development of Subsidence Hazard Estimation System Based on the geographic information system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR101236214B1 (en) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015160071A1 (en) * | 2014-04-15 | 2015-10-22 | 이기태 | Prefabricated furniture |
| WO2016002977A1 (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 영동대학교 산학협력단 | Mine disaster management system and management method using same |
| CN110555559A (en) * | 2019-09-05 | 2019-12-10 | 首都师范大学 | Ground settlement prediction method under insufficient mining condition of thick unconsolidated formation |
| WO2021190004A1 (en) * | 2020-03-25 | 2021-09-30 | 中铁一局集团第二工程有限公司 | Personnel positioning system and risk assessment method in foundation pit construction |
| KR20220089292A (en) * | 2020-12-21 | 2022-06-28 | 한국건설기술연구원 | System for evaluating ground subsidence risk rating and method thereof |
| CN116597616A (en) * | 2023-05-23 | 2023-08-15 | 中国建筑材料工业地质勘查中心四川总队 | Intelligent monitoring and early warning system for geological disasters in mining area |
| CN116739310A (en) * | 2023-08-11 | 2023-09-12 | 威海市城市规划技术服务中心有限公司 | Building site survey planning system based on geographic information |
| CN117036611A (en) * | 2023-08-15 | 2023-11-10 | 中国安全生产科学研究院 | Three-dimensional scene construction method and system of non-mine safety monitoring platform |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101936906B1 (en) | 2017-09-08 | 2019-04-09 | 주식회사 지오제니컨설턴트 | Method for providing Mine Security Warning Notice and Mine Optimization Design Variable in ICT system using IoT Device Node Network |
| KR102017313B1 (en) | 2019-01-16 | 2019-09-03 | 한국건설기술연구원 | Method of Ground Subsidence Risk Rating for Prediction of Collapse According to the Excavation Case |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100688446B1 (en) * | 2006-07-06 | 2007-03-02 | 부동산일일사 주식회사 | Method for network-based estate analysis system |
| KR100982448B1 (en) | 2010-03-03 | 2010-09-16 | 한국지질자원연구원 | Ground subsidence prediction system and predicting method using the same |
-
2011
- 2011-06-22 KR KR1020110060482A patent/KR101236214B1/en active IP Right Grant
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2015160071A1 (en) * | 2014-04-15 | 2015-10-22 | 이기태 | Prefabricated furniture |
| WO2016002977A1 (en) * | 2014-06-30 | 2016-01-07 | 영동대학교 산학협력단 | Mine disaster management system and management method using same |
| CN110555559A (en) * | 2019-09-05 | 2019-12-10 | 首都师范大学 | Ground settlement prediction method under insufficient mining condition of thick unconsolidated formation |
| CN110555559B (en) * | 2019-09-05 | 2022-06-14 | 首都师范大学 | Ground settlement prediction method under insufficient mining condition of thick unconsolidated formation |
| WO2021190004A1 (en) * | 2020-03-25 | 2021-09-30 | 中铁一局集团第二工程有限公司 | Personnel positioning system and risk assessment method in foundation pit construction |
| KR20220089292A (en) * | 2020-12-21 | 2022-06-28 | 한국건설기술연구원 | System for evaluating ground subsidence risk rating and method thereof |
| CN116597616A (en) * | 2023-05-23 | 2023-08-15 | 中国建筑材料工业地质勘查中心四川总队 | Intelligent monitoring and early warning system for geological disasters in mining area |
| CN116597616B (en) * | 2023-05-23 | 2023-11-28 | 中国建筑材料工业地质勘查中心四川总队 | Intelligent monitoring and early warning system for geological disasters in mining area |
| CN116739310A (en) * | 2023-08-11 | 2023-09-12 | 威海市城市规划技术服务中心有限公司 | Building site survey planning system based on geographic information |
| CN116739310B (en) * | 2023-08-11 | 2023-10-24 | 威海市城市规划技术服务中心有限公司 | Building site survey planning system based on geographic information |
| CN117036611A (en) * | 2023-08-15 | 2023-11-10 | 中国安全生产科学研究院 | Three-dimensional scene construction method and system of non-mine safety monitoring platform |
| CN117036611B (en) * | 2023-08-15 | 2024-01-30 | 中国安全生产科学研究院 | Three-dimensional scene construction method and system of non-mine safety monitoring platform |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR101236214B1 (en) | 2013-02-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR101236214B1 (en) | Development of Subsidence Hazard Estimation System Based on the geographic information system | |
| KR101927659B1 (en) | Method of determining representative site condition in buildings region | |
| Boggs et al. | GIS‐based rapid assessment of erosion risk in a small catchment in the wet/dry tropics of Australia | |
| Weidner et al. | Regional-scale back-analysis using TRIGRS: an approach to advance landslide hazard modeling and prediction in sparse data regions | |
| KR101009657B1 (en) | Probabilistic stability analysis method of slopes using terrestrial lidar | |
| Ferrero et al. | Some open issues on rockfall hazard analysis in fractured rock mass: problems and prospects | |
| Muthusamy et al. | Geostatistical upscaling of rain gauge data to support uncertainty analysis of lumped urban hydrological models | |
| Piccini | Recent developments on morphometric analysis of karst caves | |
| Sun et al. | From probabilistic back analyses to probabilistic run-out predictions of landslides: A case study of Heifangtai terrace, Gansu Province, China | |
| Faure Walker et al. | Variable fault geometry suggests detailed fault‐slip‐rate profiles and geometries are needed for fault‐based probabilistic seismic hazard assessment (PSHA) | |
| KR101450233B1 (en) | Predicting method groundwater distribution to precipitation based on gis for a landslslide analysis | |
| Mavrouli et al. | Comparing rockfall scar volumes and kinematically detachable rock masses | |
| Suh et al. | Subsidence hazard assessment at the Samcheok coalfield, South Korea: a case study using GIS | |
| CN103205972A (en) | Method for analyzing relationship between deformation of foundation pit and ground subsidence outside of foundation pit | |
| Wang et al. | Incorporating triggering and environmental factors in the analysis of earthquake-induced landslide hazards | |
| Grant et al. | The impact of rockfalls on dwellings during the 2011 Christchurch, New Zealand, earthquakes | |
| Fagan et al. | Spatial sampling design in the circumpolar active layer monitoring programme | |
| Blahůt et al. | Quantitative rockfall hazard and risk analysis in selected municipalities of the České Švýcarsko National Park, Northwestern Czechia | |
| Ma et al. | Physically-based rainfall-induced landslide thresholds for the Tianshui area of Loess Plateau, China by TRIGRS model | |
| KR101926303B1 (en) | Method of selecting optimum installation position of earthquake accelerometer in buildings region | |
| KR101926304B1 (en) | Method of selecting representative boring investigation data in buildings region | |
| Chen et al. | Physical vulnerability assessment for buildings impacted by a slow moving landslide based on field work and statistical modelling | |
| Netti et al. | Natural hazard risk management: a multidisciplinary approach to define a decision support system for shallow rainfall-induced landslides | |
| Ji et al. | A GIS-based tool for probabilistic physical modelling and prediction of landslides: improved GIS-TRIGRS-FORM landslide prediction | |
| Bandpey et al. | Validation of 3D discrete fracture network model focusing on areal sampling methods-a case study on the powerhouse cavern of Rudbar Lorestan pumped storage power plant, Iran |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20151230 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20161227 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20171219 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Annual fee payment |
Payment date: 20181226 Year of fee payment: 19 |