• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.534-546
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• 2023

디스크 커터는 과다하게 마모되거나 손상되는 경우 회전이 불가능하거나 효율적으로 암석을 절삭하는 것이 불가능하다. 따라서 디스크 커터의 마모정도에 따라 교체주기를 적절하게 관리하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 디스크 커터의 교체주기를 결정하기 위해서 인력에 의한 정기적인 계측을 수행한다. 이러한 인력에 의한 디스크 커터의 계측은 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있고, 부정확한 계측결과를 가져올 수도 있다. 이러한 이유로 해외에서는 디스크 커터의 마모정도를 센서를 통해 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 이루어지고 있으며, 디스크 커터의 마모량 계측에는 초음파 센서, 와전류 센서, 자기 센서 등이 활용된다. 본 연구에서는 TBM 디스크 커터의 마모량을 실시간으로 계측하기 위한 와전류 센서의 적용성을 평가하였다. 와전류 센서의 거리 계측정확도를 실험실 모사시험을 통해 평가하였고, 특히 디스크 커터가 노출될 수 있는 챔버 내 여러 환경조건에서의 계측정확도를 비교하였다. 최종적으로는 17인치 디스크 커터를 활용하여 와전류 센서의 계측 정확도를 검증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.547-560
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• 2023

최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류 학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.574-593
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• 2023

본 연구에서는 절리면 암석 시료에 대한 직접 전단시험을 수행하기 위해 새로 고안된 Compact CNS shear box의 성능과 적용 가능성에 대해 조사하였다. 정적 CNS 절리면 직접 전단시험은 인공적으로 거칠기를 생성한 절리 암석을 대상으로 실시하였으며 절리면 거칠기 계수 및 초기 수직응력 조건을 변화시키면서 수행하였다. 또한, DIC 분석을 통해 변위 데이터 검증 및 파괴 패턴을 관찰하였고 실험으로부터 도출된 전단 특성들을 기존에 연구되었던 전단 거동 예측 모델들과 비교분석하였다. 그 결과 기존의 특정 경험적 전단 거동 예측 모델과 높은 상관관계를 나타내는 것을 확인하였으며 전단 거동 특성이 파괴 패턴과 관련이 있을 가능성에 대해 고찰하였다. 결론적으로, 절리면 전단 특성에 대한 데이터를 제공하는데 있어서 CNS 전단 박스의 적용 가능성과 효과를 입증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.519-533
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• 2023

본 연구에서는 평균 압축강도가 100 MPa 이상인 암석에 대해 픽커터의 선형절삭시험을 실시하였고, 적외선 열화상 카메라를 통해 측정된 픽커터 절삭 시의 발생 온도와 커터 작용력과의 상관관계를 분석하였다. 모든 시험조건에서 최대 온도는 치핑이 발생하는 암석면에서 측정되었고, 암석에 발생한 온도는 픽커터의 작용력과 밀접한 상관관계를 나타내었다. 반면, 픽커터에 발생하는 온도는 대기 온도 대비 최대 36℃ 이내로 상승하였고 커터 작용력과의 상관관계도 뚜렷하지 않았다. 이는 실험실 조건의 짧은 절삭거리와 텅스텐 카바이드 삽입재의 높은 열전도 특성이 원인인 것으로 사료된다. 단, 픽커터의 주요 부위 중에 텅스텐 카바이드 삽입재에 상대적으로 높은 온도가 유지되는 것으로 나타나, 픽커터 절삭 성능의 유지를 위해서는 삽입재와 헤드부 사이에 보강을 실시하거나 픽커터 제작 시에 은납 공정의 품질을 향상시키는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.218-230
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• 2024

최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.231-247
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• 2024

고심도 암반대수층이 운영시설의 주요 대상이 되는 고준위 방사성폐기물 처분 분야에서 수리특성 정보들은 관련 처분 부지 선택, 처분 시설 상세 설계, 최적 시공 방안 도출 그리고 운영 시 안정성 평가에 있어 가장 중요한 핵심 요소로 작용한다. 국내에는 좁은 면적에 여러 암종이 혼재되어 분포하고 있기 때문에 다양한 암종별 암반대수층의 수리지질특성을 분석하고 이를 데이터베이스화 하는 사전 작업들이 중요하다. 본 논문에서는 고심도 화산암반대수층의 현장 수리특성 중 가장 대표적인 수리전도도 자료를 획득하고 이를 분석 평가하였다. 현장 자료 획득을 위해 자체적으로 개발된 고성능 수리시험 장치를 활용하였고, 표준화된 시험법 및 조사절차를 적용하였다. 수리특성 자료분석 과정에서는 심도별로 수리상수인 수리전도도 값을 구하였으며, 시험 구간에 위치한 투수성 암반 절리를 통한 지하수 흐름 양상에 관해서도 평가하였다. 본 논문에서 제안된 일련의 자료 획득 방법, 절차와 분석 결과들은 국내 고심도 암반대수층의 수리특성 자료 데이터베이스 구축에 활용됨과 더불어 향후 다양한 지역별 암종별 수리특성연구에 적용될 기술적 노하우를 향상시키는 역할도 할 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2024

폐광산의 갱도 입구를 통해 고속 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR) 장비가 탑재된 무인이동체를 투입하여 폐광의 갱도를 형상화하기 위한 기술이 제안되었다. 직경이 1.5 m 이상인 좁은 갱도에 바닥이 슬러지 형태로 미끄럽고 장애물이 있는 환경에서 무인 이동체를 운영할 때 고려할 사항을 검토하였다. 육상환경 이동을 위해 4족 보행 로봇을 활용하였으며 항공 환경 이동을 위해 쿼드콥터 드론이 활용되었다. 수중환경의 갱도에 투입하기 위해서 수중 드론이 사용되었다. 무인 이동체를 실제 광산 현장에 투입하여 폐광 현장용 이동체가 고려해야 할 변수들을 도출하였다. 폐광산 갱도 형상화용 센서로서 2차원 영상 기반의 solid-state 라이다가 사용되었다. 방사형으로 측정되는 라이다의 특성을 고려하여 고정 경사각을 두어 회전시켜 운영하여 갱도 형상화를 위한 효율성을 높이고 동시에 장애물 감지도 같이 수행할 수 있도록 제안하였다. Solid-state 라이다를 이용하여 측정데이터로부터 센서의 자세와 로봇의 자세를 반영하여 현실 좌표계 데이터로 변환하기 위한 계산기법이 도출되었다. 라이다 센서와 무인 비행체가 결합하여 실제 현장에 투입하여 갱도 형상을 추출하였다. 마지막으로 실제 현장에서 효용성을 높이기 위한 요소를 도출하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권1호
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• pp.28-53
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• 2024

원자력발전에 따라 필수적으로 발생하는 고준위방사성폐기물은 원자력발전이 시행된 나라 내 처분이 원칙이다. 고준위방사성폐기물의 심층처분을 위한 처분 지역과 모암의 결정은 과학적 방법뿐만 아니라 정치, 경제, 사회적으로 중요한 이슈이다. 현재까지 전 세계적으로 처분 모암으로 고려되는 암종은 결정질암, 퇴적암인 이암, 화산암인 응회암, 암염 등이 있다. 그러나 국내의 경우 지질학적으로 암염을 제외한 다양한 암종이 복잡하게 분포하고 있다. 본 논문에서는 고준위방사성페기물처분장의 처분 모암에 대한 다양한 암종 연구의 예비결과와 함께 전국규모의 지질학적, 암석역학적 특성을 분석하였을 뿐만 아니라, 후보 암종에 대한 심부 시추조사 사례들을 통하여 특성을 검토하고 처분 모암으로서 다양한 암종들의 가능성을 제시하고자 하였다. 또한 전국규모의 광역적 특성 분석, 문헌 조사, 상세 사례분석 등을 통하여 고준위방사성폐기물 심층처분을 위한 후보 암종으로 결정질암인 쥐라기 화강암과 백악기 퇴적암 중진주층과 진동층을 도출하였다. 그러나 본 논문에서 도출된 후보 암종들에 대해 연구된 자료의 양이 적기 때문에 처분심도, 지역적 특성, 다학제적인 검토 등에 대한 추가적이고 상세한 분석이 수행된 후 신중히 처분 암종이 결정되어야 할 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.89-103
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• 2024

처분 환경에서는 혐기성 부식, 방사선 분해, 미생물 분해와 같은 다양한 원인으로 처분용기와 완충재의 경계면에서 기체가 발생할 수 있다. 기체의 발생 속도가 완충재 내부에서의 확산 속도보다 빠를 경우, 완충재 내부에 기체가 압축되어 공극 압력이 증가함으로써 완충재의 물리적 손상을 유발할 수 있다. 특히 이때 발생한 균열을 통해 기체돌파현상이라 불리는 급격한 기체 이동 현상과 함께 방사성 핵종이 누출될 가능성이 있다. 따라서 처분 시스템의 안전성 평가를 위해서는 이러한 기체 발생 및 이동 현상에 대한 이해가 필수적이다. 이 연구에는 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 시험 장치를 문헌 연구를 통해 구축하고, 이를 활용하여 한국형 처분 시스템의 완충재 후보 물질 중 하나인 Bentonile WRK (Clariant Ltd.) 분말로 제작한 압축 시료에 대한 기체 주입 시험을 수행하였다. 시험 결과, 완충재 내 기체돌파현상 발생 지점에서 일반적으로 관측되는 특성인 응력 및 압력의 급격한 상승 경향이 뚜렷하게 관찰되었다. 또한 완충재 팽윤으로 기인한 응력의 범위는 4.7~9.1 MPa이었으며, 기체 유입 압력으로 간주할 수 있는 기체돌파현상 발생 시의 압력은 약 7.8 MPa로 확인되었다. 구축된 장치는 향후 완충재의 초기 물성 및 기체 주입 실험 초기 조건에 대한 데이터베이스 구축을 위한 다양한 실험에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.