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지반정보화 및 리스크 관리 연구실
김한샘 교수
지반정보화
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김한샘 교수 연구실
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지반정보화 및 리스크 관리 연구실

김한샘 교수

동국대학교의 지반정보화 및 리스크 관리 연구실입니다.

지반정보화지진공학액상화Seismic microzonationGeospatial analysis
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지반정보화 기반 3D 지하구조 통합 및 사이트 분류
3D Subsurface Integration and Site Classification for Geotechnical Informationization
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19총합

5개년 연도별 피인용 수

218총합
주요 논문
5
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1
article
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인용수 2
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2025
Geostatistical-learning-based site-optimum 3D integration of borehole logs and geophysical data in urban area in South Korea
Joung-Woo Han, Mingi Kim, Hansaem Kim, Taek-Kyu Chung, Choong‐Ki Chung
IF 3.3 (2025)
SOILS AND FOUNDATIONS
토목공학 프로젝트의 성공은 현장 특이적인 지하(지반) 조건의 특성을 철저히 이해하는 데 근본적으로 달려 있다. 건설 및 설계의 초기 단계에서 중요한 과정인 현장조사는 구조물 개발의 안전성과 효율성을 보장하고 잠재적 재난을 방지하는 토대를 제공한다. 그러나 재정 및 시간 제약으로 인해 현장조사의 횟수는 종종 제한되며, 이로 인해 공간적 불확실성은 지반공학에서 가장 중요한 과제 중 하나가 된다. 지오통계학 기반 공간 보간(spatial interpolation) 기법은 지반공학에서의 공간적 변동성과 정보 부족의 한계를 극복하기 위해 널리 사용된다. 신뢰할 수 있는 지오공간 분석은 현장 특이적인 지하 층서(stratification) 정보를 파악하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 터널 굴착 중 침하가 발생한 지하철 건설 현장에서 현장조사 데이터를 수집하였다. 시추공(borehole) 데이터는 이상치(outlier) 제거를 통해 최적화하여 신뢰성을 최대화하였고, 지구물리(geophysical) 데이터를 디지털화하여 시추공 데이터를 포함하는 3D 통합 데이터베이스를 구축하였다. 지하 조건의 특성을 고려하여, 지진파(seismic wave) 속도 값으로 최적의 층상 경계(elevation) 고도를 산정함으로써 최적화된 층서 경계가 명확해졌다. 크리깅(kriging)과 시뮬레이션 기반 통합 분석 기법을 사용하여 3차원에서 지하 층서 정보를 예측하였으며, 단면 및 종방향 지반공학 프로파일은 예측 잔차의 최소화를 산출하는 최적의 방법과 매개변수를 찾는 학습 과정을 통해, 편차가 가장 적은 층이 실제 층을 효과적으로 반영한다는 점을 확인하였다. 이러한 접근은 지하 평가의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해, 고도화된 지오통계-학습 기반 통합과 지반공학 실무를 연계하는 것의 중요성을 보여주며, 결과적으로 더 안전하고 효율적인 건설을 가능하게 한다.
https://doi.org/10.1016/j.sandf.2025.101684
Borehole
Kriging
Geotechnical investigation
Geospatial analysis
Bedrock
Terrain
Ground-penetrating radar
Process (computing)
Site analysis
2
article
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인용수 1
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2025
Real-Time Spatiotemporal Seismic Fragility Assessment of Structures Based on Site-Specific Seismic Response and Sensor-Integrated Modeling
Hansaem Kim, Taek-Kyu Chung, Mingi Kim
IF 3.5 (2025)
Sensors
지반 운동의 강도, 액상화, 산사태와 같은 지진 위험은 지진에 취약하고 느슨하며 포화된 모래질 토양 위에 건설된 구조물에 중대한 위협이 된다. 따라서 현장에 특화된 지진 응답을 반영하는 구조물의 붕괴(구조적) 실패 평가 방법은 효과적이고 적절한 지진 재해 저감 전략을 수립하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 구조물의 지진 취약성에 대한 실시간 평가 프레임워크를 개발하였다. 지진에 대한 구조물의 취약성을 평가하기 위해, 구조물의 실패에 대한 임계값으로서 지진 취약도(취약성) 함수(seismic fragility functions)를 사용하고, 지진 하중 결정을 위한 상관 방정식을 포함하는 지반공학적 공간 격자(geotechnical spatial grid)와 이를 연계하였다. 실시간 평가는 다음 절차로 구성된다. 첫째, 지반공학적 공간 격자는 지구통계학적(geostatistical) 방법에 기반하여 구축함으로써 지진 재해 잠재력과 연계(correlated)될 현장별 부지응답(site response)을 추정한다. 둘째, 지진 하중 상관으로부터 최대 지반가속도(peak ground accelerations)를 결정하고 이를 지반공학적 공간 격자에 할당한다. 셋째, 정의된 손상 수준(damage levels)의 실패 확률을 산정하고, 목표 구조물에 대해 지반공학적 공간 격자를 실시간으로 통합하여 구조물의 손상 등급(damage grade)을 결정한다. 제안된 평가는 실제 지진 사건(2017 포항 지진)과 가상의 지진 시나리오를 모두 사용하여 대한민국 인천항에서 시뮬레이션하였다.
https://doi.org/10.3390/s25165171
Fragility
Seismic hazard
Seismic microzonation
Liquefaction
Seismology
Geology
Earthquake simulation
Earthquake scenario
Seismic risk
Peak ground acceleration
3
article
|
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인용수 4
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2024
Prediction of hydraulic conductivity of sand with multivariate-index properties using optimal machine-learning-based regression models
Hansaem Kim, Hyunki Kim
IF 2.8 (2024)
Environmental Earth Sciences
https://doi.org/10.1007/s12665-024-11840-7
Biogeosciences
Hydraulic conductivity
Multivariate statistics
Regression analysis
Support vector machine
Multivariate adaptive regression splines
Index (typography)
Regression
Environmental engineering science
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