컬럼시험을 활용한 지반 내 강우-침투 측정을 위한 딥러닝 모델 비교 및 검증

정은수1*, 봉태호1, 변지섭1, 이시은1

(1충북대학교 산림학과)

Comparison and Verification of Deep learning Models for Measuring Rainfall Infiltration in the Ground using Column test

Eunsoo Jeong1*, Taeho Bong1, Jiseop Byeon1, Sieun Lee1

(1Department of Forest Science, Chungbuk National University)

요약: 산사태의 발생을 예측 및 예방하는 것에 있어서 강우-침투로 인한 습윤전선의 변화를 예측하고 이를 해석에 반영하는 것이 중요하다. 기존 연구에 따르면 실내 컬럼실험을 통해 침투모델의 정립 및 검증이 진행되어 왔지만 기존 실험방법은 일정 깊이에 따라 측정하는 점 측정 방식으로 컬럼 내 연속적인 수분 및 습윤전선의 변동을 규명하기 어려운 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 최근 연구에서는 컬럼의 이미지를 사용하여 딥러닝을 기반 함수비 예측을 활용한 연속적인 함수비의 측정을 통해 보다 정확한 침투현상을 규명할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 서로 다른 구조의 딥러닝 모델로 인해 보다 정확한 침투 현상을 규명하기 위해서 다양한 딥러닝 모델을 적용하고 이를 비교·분석하여 가장 적합한 딥러닝 모델을 선정하는 것이 중요하기 때문에 컬럼 실험을 통하여 얻은 이미지를 활용하여 보다 정확한 함수비 및 습윤전선의 변동을 파악하기 위해 다양한 딥러닝 모델을 적용 및 비교·분석 하였다 또한, 점 데이터 형식으로 측정되는 함수비 센서의 단점을 보완하기 위해 연속적인 예측이 가능한 딥러닝 모델을 활용하여 함수비 측정으로서의 적용성을 평가하였다.

Abstract: Predicting and preventing landslides involves accurately modeling changes in the wet front due to rainfall infiltration. While previous studies have developed and verified an infiltration model through indoor column tests, traditional point measurement methods are limited in capturing continuous changes in moisture and wet front. Recent advancements have introduced deep learning-based water content prediction using images from column tests, allowing for more accurate identification of infiltration phenomena. In this study, we aim to enhance the accuracy of predicting changes in water content and wet front by applying, comparing, and analyzing various deep learning models. By doing so, we seek to determine the most suitable deep learning model for this purpose. This approach addresses the limitations of conventional water content sensors that measure data at specific points, offering a continuous prediction method instead. Ultimately, this research evaluates the applicability of deep learning models for measuring water content and identifying changes in ground moisture due to rainfall, providing a more reliable method for landslide prediction and prevention.

사사: 이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2022R1A2C4002583).