1961년 공공측량 제도가 도입되었을 때는 사회기반시설 건설공사와 같은 대규모 측량성과가 주를 이루었지만, 환경변화에 따라 소규모 지하시설물 위주의 측량성과가 대부분을 차지하고 있다. 지하시설물의 측량방법은 관로 매설 후 되메우기 전 실측하는 방법과 되메우기 후 탐사를 이용하는 방법이 있으며, 각각의 장단점이 존재한다. 그러나 탐사를 통해 관로가 관측되지 않는 불탐구간의 발생으로 지하시설물의 위치정확도 확보가 어려워지자 2017년 성과심사 규정을 개정하여 '지하시설물도 작성시기' 항목을 추가하였고 실측을 중심으로 심사하게 된다. 그러나 현장에서는 이와 관련하여 탐사의 장점과 실측의 한계에 대한 의견이 지속적으로 제기되어 왔다. 이에 본 연구에서는 공공측량 제도의 배경과 목적을 고려하여 지하시설물 측량이 공공측량에서 차지하는 비중을 확인하고, 공공측량 시행자 및 수행자를 대상으로 설문조사를 수행, 분석하여 현장 의견을 종합한 개선안을 제시하였다.
상·하수도 시스템은 사람들에게 안전하고 깨끗한 물을 공급해주는 사회기반시설이며, 특히 상·하수도 관로는 지중에 매설되어 있기 때문에 시스템의 결함검출이 매우 어렵다. 이러한 이유로 상·하수도 관로의 진단은 관로 내부에 카메라 및 드론을 통한 촬영을 하여 사후에 촬영된 영상을 바탕으로 시스템 진단하는 등의 사후 결함검출로 제한되기 때문에, 작업자의 업무 효율 증대와 진단의 신속성을 위해서는 관로의 실시간 탐지기술이 필요하다. 최근 첨단장비 및 인공지능 기법을 활용한 시설물 진단 기술이 개발되고 있지만, 인공지능기반 결함검출 기술은 결함 데이터의 종류 및 형태, 수가 검출 성능에 영향을 주기 때문에 다양한 학습데이터가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 상·하수도 관로의 결함검출 시 탐지 성능 향상을 위해 다양한 결함 시나리오를 3D 프린트를 이용하여 구현하고 이를 수집된 결함 데이터와 함께 학습데이터로 사용한다. 이후 수집된 이미지는 위험도에 따른 분류 및 객체의 라벨링 등의 전처리 작업이 수행되고 실시간 결함탐지를 수행한다. 제안된 기법은 상·하수도시스템 결함검출 시 실시간 피드백을 제공함으로써, 작업자의 진단 누락 가능성을 최소화하며 기존의 상·하수도관 진단업무 처리능력을 향상할 수 있다.
최근 효율적인 지하시설물 관리를 위하여 관로 공사시 자기마커나 RFID 태그 등을 지중에 설치하는 사례가 급증하고 있다. 그러나 이들 센서는 되메우기시 다짐과정에서 자세변동이나 파손 등의 원인으로 인해 리더기에서의 인식률이 현저하게 떨어질 뿐 아니라 단일 주파수로만 되어 있으므로 복합관로 매설지역 일지라도 단 한 개의 관로에만 적용할 수 밖에 없는 문제가 있다. 또한 정확도가 낮은 내비게이션용 GPS 수신기를 이용하여 현장 조사를 하는 경우, 목표점까지의 도달시간이 과다 소요되며 DB갱신에 필요한 추가정보나 오류정보 등을 수작업으로 기록해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 되메우기시 자세변동에 영향을 받지 않으며 여러 종류의 관로에 동시 설치가 가능하도록 다양한 주파수로 제작되는 볼타입의 자동수평마커를 실험에 적용하였다. 또한 현장용 GIS프로그램이 내장되는 PDA 기반의 고정밀 DGPS 수신기와 RFID 리더기를 융합한 측량 시스템을 이용하여 목표지점을 신속히 찾아가고, 리더기로 검색된 시설물 정보를 DGPS 단말기상에서 직접확인하며, 파악된 신규정보를 현장에서 DB에 자동입력할 수 있는 효율적인 지하시설물 관리시스템을 개발하였다.
도심지의 급속한 성장으로 인한, 사회 기간시설 확충 필요성으로 현재 많은 터널이 시공되고 있으며 앞으로 더 많은 터널 공사가 계획되고 있다. 도심지에서의 터널 굴착은 일반적으로 터널 심도가 얕고 지상에 각종 건물, 공공시설이 밀집 되어 있어 터널굴착에 따른 지반 침하로 지상 구조물 및 지중 매설관에 피해를 주는 경우가 빈번히 발생하고 있어 주변지반의 거동, 구조물의 영향 검토의 중요성이 대두되고 있고, 민원 발생이 우려되는 도심지의 특수성 때문에 도심지 터널설계/시공은 산악터널과 다른 맥락에서 접근되어야 한다. 본 논문에서는 도심지 광역 단위 터널 현장의 최소 단면을 해석 후 전단면에 대한 예측이 가능할 경우 터널 시공위험도 평가에 효율적이기에 그 방법으로 전문가 시스템 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)기법을 적용하여 터널 안정성 검토방안을 연구하였다. 또한 그 결과를 GIS에 연계하여 터널 시공중 실시간(real time)개념으로 지반거동 및 주변 환경에 미치는 영향 평가를 수행하여 시공에 반영하는 정보화 개념의 시공관리기법을 강구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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