본 논문은 전자유도방식을 이용한 무선인식시스템을 지하매설물에 적용하였다. 설계된 시스템은 송신주파수 132KHz, 응답주파수 66KHz로서 부반송파에 의한 ASK 방식으로 쌍방향 전송방식을 채택하였다. 실험결과 지하 2m 범위까지 4800bps의 전송속도로 60km의 이동속도를 갖는 차량으로 쌍방향 통신이 가능하여 차량을 이용한 지중 매설물 위치탐지 시스템 적용에 별다른 은제점이 없었다. 따라서 본 시스템의 도입으로 방대한 도면이나 DB에 의존해야 하는 기존의 지중 매설물 관리시스템에서 벗어나 정확한 현장 데이터에 의한 효율적인 지하 매설물 탐색은 물론 쌍방향 통신에 의한 신속한 매설물 데이터의 변경으로 신뢰성 있는 지중 매설물 관리가 기대된다.
최근 도심 내 지반침하 사고가 증가하면서 지하공동 분포의 정밀한 조사를 위하여 지표레이다 탐사가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 지표레이다 탐사 자료의 일반적인 해석은 기초적인 자료처리만 적용된 후, 주관적인 분석이 수행되기 때문에 해석 결과의 신뢰도 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 이 연구에서는 영상처리 분야 기술 중에 하나인 모서리 탐지 기법을 지표레이다 탐사 자료의 공동 및 파이프와 같은 강력한 회절원에 의한 이벤트에 적용시켜 그 특성을 분석하였다. 분석을 위하여 공동 또는 매설관로 등에 대해 얻어진 지표레이다 탐사 현장자료에 영상처리 기술을 적용하였다. 그 결과, 모서리 탐지 기법을 이용하여 공동 또는 매설관로 등의 회절원에 의한 주요 이벤트들이 효과적으로 분리되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 급격한 경사를 가지며 기록되는 강력한 회절원에 의한 이벤트와 달리 지반침하를 일으키는 공동은 비교적 넓은 규모를 가지고 있어 완만한 경사 이벤트로 기록되기 때문에 진폭변화에 따른 방향성 분석을 통해 회절원에 의한 이벤트들과 효과적으로 분리할 수 있었다. 효과적으로 분리된 결과들을 바탕으로 해석을 수행하게 되면 지하공동 분석 시 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것이라고 생각한다. 향후, 이러한 기법들이 많은 현장자료에 대해 검증을 거친다면 방대한 양의 지표레이다 탐사 자료 해석의 반자동화에도 기여할 수 있을 것이라고 기대된다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
지하 매설된 케이블은 불확실한 설계 도면으로 도로 및 지하 구조물 건설 시 단선이 발생한다. 본 논문은 지하 매설 케이블의 위치를 지표 투과 레이더(GPR)로 탐지하고 검증하는 실험을 수행하였다. 수행된 실험 장소는 케이블 매설이 예상되는 실제 도로 건설 부지에서 수행하였으며 400MHz~900MHz의 고주파수 대역을 갖는 지표 투과 레이더를 사용하여 지하 내부 구조를 측정하였다. 탐사 방법은 조사 지역 전체를 파악하기 위한 지표 투과 레이더 1차 실험과 1차 실험 결과 기반의 2차 실험을 수행하였으며 측선 방향의 다양성과 개수를 증가시키는 방법을 사용하였다. 실험 결과는 동일선상의 위치에서 일관된 케이블에서 반사되는 파형 특징인 하이퍼볼라를 확인하였으며 설계 도면 비교 결과 해당 위치에 케이블이 매설된 것을 검증하였다. 해당 연구 결과는 탐지하기 어려운 지하 매설 케이블의 위치를 전자기파 반사 파형인 하이퍼볼라를 기반으로 지표 투과 레이더에 적합한 방법론을 제시한다.
시설물의 안전성을 위한 유지 관리는 시간과 인력에 따른 경비가 상당히 소모되는 작업이다. 특히 인력에 의한 육안 검사에 의해 이루어지는 터널과 같은 시설물 관리에는 많은 시간과 경비가 요구되고 있으며, 데이터의 보관이나 저장 등에 어려움이 많다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 신기술로 떠오르는 레이저 스캐닝 기술에 의하여 획득한 데이터를 이용하여 터널의 유지 관리에 필요한 정보를 추출하는 접근방법을 제안하고자 한다. 터널의 레이저 스캐닝 데이터는 시작품으로 제작된 레이저 스캐너를 이용하여 촬영하였으며, 고밀도 점 데이터의 형태로 저장된 자료를 이용하였다. 터널의 스캐닝 데이터의 기하학,광학적 특성을 이용하여 터널 내부에 장착된 시설물들을 제거 한 후, 터널의 라이닝 상에 나타나는 물리적인 손상부위나 균열을 탐지하는 방법을 제시한다. 물리적인 손상부위는 터널의 라이닝이 성립하는 면을 기준으로 근접성을 바탕으로 탐지된다. 이 연구에서는 제안된 알고리즘을 적용하여 현장의 디지털 사진에서 확인할 수 있는 물리적인 손상 부위를 탐지 할 수 있었다.
터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.
지하 폐광도에 의한 지반침하 지역에서 전기비저항탐사와 시추공영상촬영을 통하여 지하공동의 분포 파악 및 지반 침하의 시간에 따른 변화량 측정을 수행하였다. 전기비저항탐사가 가능했던 연구지역 1에서는 100-150 ohm-meter 정도 낮은 비저항을 가지는 이상대가 관찰되었으며 시추조사와 시추공영상촬영 결과에서 폐갱도를 확인하였다. 연구지역 2는 도로로 피복되어 전기비저항탐사 수행이 불가능하였으나 광맥분포를 고려한 시추조사에서 채굴적 및 폐갱도를 확인하였다. 또한 시추공영상촬영을 43일간 총 6차례에 걸쳐 수행하여 시간에 따른 지하매질의 수직 이동 변위를 측정하였다. 지반침하로 인한 지하매질의 수직이동양상은 하부에서 상부보다 3배 이상 큰 규모로 발생하며 그 지속기간 역시 4배 이상 오랫동안 발생했음을 확인하였다. 효과적인 지하공동 탐지 및 지반침하 작용 모니터링을 위해서는 전기비저항탐사와 시추공영상촬영기법을 활용하는 것이 유용함을 알 수 있었다.
광양 폐광산의 갱구와 폐광석 적치장에서 발생되는 산성광산배수에 의한 침출수의 특성, 유동경로, 투기채널 및 매립된 폐광석의 탐지를 위해 복합 지구물리탐사(전기비저항, 자연전위, 지하투과레이다, 탄성파굴절법)를 수행하여 상관 해석하였다. 폐광산에서 유출되는 침출수는 강우에 의한 영향으로 우기에 많이 유출되며 산성광산배수의 지표용출 지점에서 측정된 침출수의 전기전도도는 0.977-1.110 mS/cm이다. 전기비저항탐사 결과 침출수는 두 개의 유동경로로 흐르다가 좁아지는 합류지점에서 일부는 그대로 통과하고 일부는 지표용출의 형태로 나타나 지표 및 지하 수계 및 토양을 오염시키는 것으로 확인되었다. 이러한 침출수의 유동경로는 자연전위탐사 결과 음의 최소값, 지하투과레이다탐사 결과 낮은 투과심도와 탄성파굴절법탐사 격과 저속도대의 분포 특성과 일치한다. 전기비저항탐사 결과에서 나타나는 천부 고비저항대는 레이다파의 회절현상과 상관되어 매립된 폐광석의 영향으로 추정된다. 약 1-1.25 m 깊이에서 일관성 있게 나타나는 지하투과레이다 반사 영상은 산성광산배수의 배출 통로인 매설 파이프에 의한 것으로 해석된다.
본 연구는 이미 알려져 있는 공동 지역에서 1년 6개월에 걸친 고정점 관측 및 이동 관측망에 의한 실험을 통하여 지하 매질에 공동이 존재할 때에 나타나는 지진파의 이상 현상에 의하여 지하에 존재하는 공동을 탐지 및 식별할 수 있는 가능성을 찾는데 그 목적이 있다. 한양 대학교 지진 연구소에서는 경기도 화성군 봉담면에 위치한 삼보 광산에서 고정 지진 관측을 수행하였다. 이 자료의 대부분은 인근 골재 채취장에서의 화약류 발파에 의한 것이며 본 연구에서는 이 화약류 발파에 의한 자료를 이용하였다. 고정 관측소 관측의 경우 지상 관측과 삼보 광산의 갱도 안에서의 지하 관측을 수행하였다. 이 두 자료으 경우 종파의 초동 후 150 ~ 250 msec 후에 전환파(converted phase)의 출현에 의하여 편파 특성이 매우 급격하게 변하는 양상을 보여 준다. 전환파가 발생하는 깊이는 평균 약 190m 정도로서 삼보 광산의 갱도 깊이와 잘 일치되는 결과를 보여 준다. 또한 횡파 분열(Shear-wave Splitting) 현상이 관측되었다. 빠른 횡파(fS)와 느린횡파(sS)의 시간 차이는 약 30-60ms 정도의 차이(평균 42 ms)를 보인다. 이러한 결과는 다른 연구의 결과보다는 상당히 큰 값을 보여 주는데 이는 지하 공동에 의한 균열(Crack)이 상당히 발달해 있는 것을 나타내는 결과이다. 또한 화약 발파 실험에 의한 자료는 공동에 설칠한 지진계와 비공동 지역에 설피한 지진계를 비교 분석하였다. 공동 지역에서 설치한 지진계의 경우 고정 관측소의 경우와 같이 종파의 초동후에 편파 특성이 매우 급격하게 변하는 양상을 보이나 비공동 지역에 설치한 지진계의 경우는 편파 특성이 매우 안정적인 양상을 보인다. 또한 공동 지역을 지난 지진파의 특징은 현저한 고주파수 성분의 감쇄와 탁월한 저주파의 성질을 갖는 위상이 관측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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