발파진동 및 소음은 일반적으로 발생원인이 사회간접자본의 건설이나 자원 의 개발이라는 공익성과 관련되는 것이 대부분이다. 최근에는 환경문제에 대한 관심이 높아지면서 발파진동이나 소음에 대한 관심이 높고, 또한 많은 민원이 발생되고 있다. 아무튼 발파진동의 측정은 발파에 의해 발생하는 지반 및 구조물의 진동을 파악하여 발파진동 규제기준의 수행 여부를 평가하거나 또는 발파성능을 평가할 목적으로 관련 기관들에 의해 진동측정이 실시되고 있다. 따라서 규정의 준수에 대한 판정은 발파소음과 지반진동 측정의 정확도와 신뢰도에 의존하게 된다. 그러나 발파진동측정에 대한 통일적인 방법이나 지침이 없기 때문에 현장실무에서 측정방법이나 자료처리방법 등에 많은 어려움이 따르고 있다. 따라서 ISEE의 발파진동측정을 위한 실무지침을 중심으로 진동계측자료가 신뢰성을 보장하기 위한 작업의 일환으로 발파진동 측정시 고려해야 할 사항들에 대해 고찰함으로써 발파진동 측정방법에 대한 이해를 높이고자 한다.
정확한 초동 발췌는 고해상 속도 토모그램 도출에 중요한 요소이다. 주시 발췌의 정확도에 영향을 주는 2가지 요인은 지질학적 요인과 기계적인 요인이 있다. 중요한 기계적인 요인은 발파시간 제어이다. 임펄시브형 시추공 탄성파 송신원에 의한 기록에서 다음과 같은 문제가 확인되었다. 즉, 불규칙한 발파시간 제어 문제와 기록에 나타난 발파시간의 불확실성이다. 이러한 발파시간 문제는 발췌된 초동에 정확도를 저하시키게 되며, 따라서 속도 토모그램을 왜곡시키게 된다. 본 연구에서는 수평방향의 속도와 NMO 속도를 반복적으로 비교함으포써 최적의 발파시간을 산출하는 방법을 제시하였다.
입체사진측량기법을 이용하면 지하공간 개발 시 발파로 발생하는 여굴 및 미굴을 정확하고 신속하게 조사할 수 있다. 입체사진측량 기술을 소형 무인항공기인 드론과 접목할 경우 조사를 더욱 효율적으로 수행할 수 있으나, 기존의 연구들이 지상에 국한되어 있어 지하 환경에서의 적용은 아직 미비한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반 입체사진측량기법을 지하공간으로 확장하기 위해, 지하 갱도의 암반면을 대상으로 드론을 이용한 입체사진측량을 수행하였다. 이를 통해 드론 기반 입체사진측량기법의 정확도를 평가 및 분석하였으며, 그 결과 해당 기법이 지하공간 내에서도 높은 정확도를 갖췄음을 확인할 수 있었다. 더 나아가 정확도 분석 결과를 토대로 드론을 이용한 지하 입체사진측량을 위한 권장 촬영 및 정합 조건을 제시하였다.
발파를 이용한 채광작업에 있어서 천공의 정확성은 발파의 효율성을 결정할 수 있는 중요한 요소 중의 하나이며, 따라서 천공오차의 발생 원인에 대한 분석과 천공오차의 발생 정도를 줄일 수 있는 대책 마련은 발파의 효율성 및 안전성 확보에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 천공오차의 발생 원인을 제어가능 요인과 제어불가능 요인으로 나누어 분석하였으며 현장조사와 AHP 분석을 통하여 천공오차를 유발하는 요인들의 영향성을 살펴보았다. 또한 이들 간의 가중치 분석을 통해 천공오차를 낮출 수 있는 효과적인 대책을 제시하였다.
발파암의 파쇄도 분석에는 이미지 엣지 검출기법을 응용한 사진분석 방법이 주로 사용되어 왔으며, 이들 이미지 획득은 주로 파쇄암의 정면에서 디지털 이미지로 획득하였다. 그러나 기본적으로 이미지 분석은 정면 촬영이 아닌 평면 촬영 이미지를 이용하게 되어 있으나, 거대한 암반 사면을 평면 촬영할 수 있는 수단이 없었다. 따라서 부득이하게 정면 촬영된 이미지를 임의 왜곡 또는 확대하여 평면 촬영 각도와 유사하게 조절함으로서 해결하였다. 근래에 이르러 무인항공기(UAV)가 발전하면서 이를 통해 발파암의 파쇄 상황을 간단히 고화질 디지털 이미지화 할 수 있게 되었고, 이를 통해 파쇄암이 쌓여있는 각도에 최대한 평면인 이미지를 획득하고 이미지 분석을 할 수 있게 되었다. 본 연구는 무인항공기와 무인항공기용 카메라를 이용해 발파 파쇄암의 정면 및 평면 디지털 이미지를 동시에 획득하고 각각을 비교 분석하였다. 그 결과 평면 촬영된 이미지의 분석 결과가 기존 정면 촬영된 이미지의 분석결과에 비해 정확도가 크게 향상되었음을 확인하였다.
건설공사 현장에서 발생하는 소음 진동은 일시적이고 간헐적으로 발생하지만 그 영향은 매우 크다. 건설기계의 적은 소음 진동이라도 발생하면 먼 거리까지 전달되어 차음 및 방진 등의 대책이 어려워 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 건설장비의 소음 진동 안전기준을 30m로 적용하였고 발파소음은 60m, 진동은 160m로 적용하였다. 지금까지는 2D를 사용한 모델링을 주로 사용하였으나 건물이나 산과 언덕 등 크기와 높이를 고려한 3차원 3D 모델링으로 측정 분석하여서 정확도를 높였다.
여굴 또는 미굴은 터널발파 결과를 평가하는데 있어서 가장 중요한 지표중 하나이다. 폭약량과 종류, 암질상태, 천공상태에 따라 좌우되는 여굴은 터널시공의 경제성과 직결되므로 현장의 많은 발파기술자들은 이를 최소화하기 위한 노력을 끊임없이 시도하여 왔다. 일반적으로 천공은 여굴을 야기하는 가장 중요한 요소로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 천공과 관련된 다양한 작업방법들이 여굴과 천공의 정확도에 미치는 영향을 분석하여 여굴을 저감하기 위한 실제 작업모델을 제시하고자 하였다. 이를 위해 1차적으로 굴착선공 적정 공간격, 점보드릴의 천공각 변화, 굴착선공 천공착점 위치, 굴착선공 표시 등 4개 항목 45회의 실험을 실시하였다. 여굴을 줄이기 위해서는 작업자 및 감독자들의 의지와 노력이 무엇보다도 중요하였고 천공방법 및 패턴을 일부 개선하므로써 천공으로 인한 여굴량을 적지 않게 줄일수 있다고 판단되었다.
지각구조 연구에서 해저면 지진계(OBS)의 위치정보는 OBS-에어건 탄성파 탐사에 있어서 매우 중요한 변수들중의 하나이다. 이 변수의 정확도을 향상시키기 위해 우리는 이용 가능한 음향 트랜스폰더에 의한 거리 정보와 함께 에어건 발파 자료와 수심 자료를 이용하여 OBS 위치를 결정하는 새로운 방법을 개발하였다. 음향 트랜스폰더로 얻은 거리 자료가 3 지점 미만의 것일 때에는 에어건 발파에 의해 발생하여 OBS에 기록된 수중 직접파의 주시가 OBS 위치 결정에 매우 중요한 정보로 활용된다. 그 새로운 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 광역 검색이 이루어지는데 이는 수심 격자상에서 에어건 발파로부터 나온 수중 직접파의 관측 주시와 트랜스폰더 시스템을 사용하여 얻은 음향 거리로 설명할 수 있는 가장 가까운 노드를 찾는 것이다. 만약 OBS가 위치한 해저면 지형이 매우 험하다면 정밀한 2D 수심 데이터의 사용이 가장 중요하다. 국부적으로 수렴하는 최소값에 빠지지 않기 위해 첫 번째 단계에서 얻은 노드의 위치는 두 번째 단계의 초기값으로 사용된다. 두 번째 단계에서는 비선형 역산법이 수행된다. 만일 OBS의 내부 시계가 큰 편차를 보인다면 이 방법을 사용한 최종 OBS 위치와 함께 내부 시계에 대한 보정 또한 이루어져야 한다. 우리는 여기에서 OBS 위치 결정에 사용한 각 측정값의 영향과 오차에 대해서도 토론하고자 한다.
기존 절리측정 방법은 크게 시추공을 이용한 측정방법과 수치사진측량을 이용한 측정 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 이러한 측정방법은 공간적 제약과 국한된 구간에서의 자료의 획득, 측정시의 오차로 전반적 인 절리 자료의 획득에는 한계를 가질 수밖에 없었으며, 객관적이고 정확한 결과를 얻기엔 무리가 있었다. 이러한 기존 절리측정 방법의 난점을 극복하고 정확도 및 효율성을 극대화 할 수 있는 방안으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 측정방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 암반사면을 대상으로 3차원 레이저 스캐너를 이용한 절리측정의 정확성 및 활용 가능성을 연구하였다. 이를 위하여 레이저 스캐너와 클리노미터를 이용하여 대상사면의 절리를 측정하였으며, 이를 비교 분석하였다. 레이저 스캐너와 클리노미터로 측정한 절리 분포 및 절리군의 방향성을 비교한 결과, 절리의 분포는 거의 동일하게 투영되었으며, 3차원 스캐너를 이용한 결과에서는 다수 절리의 획득으로 클리노미터로 측정한 부분보다 더 많은 절리 데이터를 얻을 수 있었다. 따라서 암반사면조사 자료의 객관화, 조사기간의 단축, 조사 경비 절감 등의 효과가 있으며, 암반사면의 근접조사가 어려운 경우에도 조사가 가능하고 조사자의 안정성도 확보할 수 있어 절리측정에 매우 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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