• 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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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.