도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
지상공간의 확보를 위해 도시정비사업, 재개발사업, 고속도로 지하화 등의 굴착공사가 수반된 건설공사가 증가하고 있다. 더불어 이런 건설공사 또는 자연의 영향으로 인해 지하수위가 변동되거나, 노후 상하수도 관로로 인한 토사유출이 원인이 되어 지반함몰이 발생하는 등의 안전사고가 증가하고 있다. 지하시설물 관리기관은 강화된 지하안전관리에 관한 특별법에 따라 지속적인 조사와 탐사를 통해 지하정보의 정확도 향상을 위한 노력을 수행해야 하는 실정이다. 이에 본 연구에서는 지하시설물의 정확도 확보를 할 수 있도록 3차원 정밀탐사 지하시설물 정보 수집을 위해 장비의 구성과 데이터 처리방식을 정의한다. 그리고 3차원 지하시설물 정보 수집 기술을 개발한다. 이후 개발된 기술을 검증한 결과 수평정확도가 기존 방식 대비 오차를 평균 6cm 가량 향상시켜 공공측량작업규정의 오차범위 이내의 3차원 지하시설물 정보를 취득할 수 있었고, 수직정확도는 기존과 동일한 수준을 확인한다. 향후 본 연구에서 제안한 차량형 3차원 지하시설물 정보수집기술을 활용한다면, 공공측량 성과심사를 득할 수 있는 수준의 지하시설물 정보를 신속하게 대량으로 취득할 수 있는 수집체계 구축이 가능할 것으로 보인다.
콘크리트 도로 하부의 이상대를 찾기 위해 전기비저항 탐사를 수행하였다. 콘크리트의 접지저항효과를 줄이기 위해 전기전도성이 좋은 매질과 평판 전극을 이용하였다. 전기비저항 탐사 결과를 분석하고 같은 장소에서 수행한 지하투과레이더 탐사, 충격응답기법, 다중채널 표면파 탐사 결과와 비교하였다. 전기비저항 탐사 결과는 함몰과 포장 구간에서 높은 비저항 분포를 보였으며, 지하투과레이더 탐사 결과는 보강으로 인한 형태를 보였다. 또한 충격응답기법과 전기비저항 탐사 결과의 비교를 통하여 보강 구간에서의 높은 동적강성도가 높은 비저항 분포의 원인임을 확인하였다. 동일한 장소에서 수행한 전기비저항 탐사와 다중채널 표면파 탐사 결과를 공동 크리깅한 결과, 지구통계학적 복합 해석이 각 지구물리 탐사결과에 대한 개별적인 분석보다 더 명확하게 이상대를 확인 할 수 있었다. 이 연구는 지구물리 탐사에 기초한 의사결정 과정에서 지구통계학을 이용한 복합 해석 결과의 활용 가능성을 제시한다.
현재 UWB 기술은 무선통신을 비롯하여, 투과용 이미징 시스템, 차량용 및 지하 탐사용 레이더 등에 이르기까지 다양한 응용분야에 적용되고 있다. 이러한 다양한 분야에서 사용되는 UWB 기기들이 만족시켜야 할 기술적 조건들은 저마다 다를 수 있는데, 현재로서는 미국만이 자국의 기술기준을 마련한 상태이다. 따라서 본 고에서는 미국의 UWB 기술규제 동향을 바탕으로 유럽과 일본의 기술기준 제정동향과 함께 향후 제정될 국내의 기술기준의 방향에 대하여 함께 살펴보았다.
이 연구에서는 초정지역의 충적층 지하수와 관련된 풍화대분포를 파악하고 단층파쇄대 조사를 위해 복합물리탐사(탄성파굴절법, 전기비저항, 지하투과레이더탐사)를 수행하였다. 탄성파속도 정보로부터 풍화대는 대상지역의 남서부로 갈수록 깊어지는 것으로 나타나는데 기반암까지의 심도 즉 풍화대의 두께는 또한 기존의 시추자료 및 지하수위 자료와 거의 일치한다. 소규모 단층과 관련된 파쇄대 조사에서는 탄성파굴절법, 전기비저항, 레이더탐사 자료를 속도와 비저항 구조를 복합적으로 천부까지 해석하여 단층파쇄대의 지표 경계등을 파악하였다. 복합 지구물리탐사로 정확히 제시된 풍화대와 파쇄대 등에 대한 정보는 충적층 지하수의 분포를 알아내는데 충분히 활용될 수 있을 것으로 보인다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.
한국의 고고학적 물리탐사는 1995년 일본 나라문화재연구소에서 활용 중인 물리탐사를 참고로 국내에 도입되었다. 도입 당시 한국에서는 건축, 토목분야에서 물리탐사가 활성화되어 있었지만 고고학에 접목시켜 탐사를 하는 전문가는 없었다. 이에 국립문화재연구소는 고고 물리탐사를 도입하기 시작하여 오늘날에 이르게 되었고, 그간 한국과 일본은 탐사 전문가 교류를 통해 공동 탐사 등을 진행하고 탐사방법의 개선과 탐사 결과의 신뢰성을 높여 왔다. 고고학적 물리탐사 방법에서 가장 많이 활용된 방법은 GPR 탐사법이다. 이는 투과 깊이는 낮지만 해상도가 뛰어나 발굴 착수 전에 활용성이 좋다. 하지만 GPR 탐사의 레이더 투과 깊이가 얕아 대형 고분 등에서 한계성이 있다. 한국과 일본의 물리탐사 전문가 교류 등을 통해 보다 깊은 곳까지 지하구조를 연구할 수 있도록 전기비저항 분석프로그램을 활용하여 고분탐사에 적용할 수 있었다. 이에 나주 복암리 고분을 비롯한 다수의 고분에서 GPR 탐사의 한계를 극복한 좋은 결과를 얻을 수 있었고 특히, 탐사 결과와 발굴조사 결과를 비교하여 고분 내의 매장 주체부 등의 위치를 확인하였다. 향후 한국과 일본은 다양한 공동연구 등을 통하여 탐사와 고고학과의 융복합 연구를 수행하고 고고 과학 분야의 새로운 네트워크를 형성하여야 할 것이다.
최근 도심지 도로에서 빈번하게 발생하는 도로 파임의 주원인인 지하 공동의 발생을 파악하기 위해, 차량 부착형 지표투과레이더(GPR)를 통해 얻은 대량의 취득 자료를 효율적으로 처리하기 위한 기계학습 기반 공동 탐지 기술이 활발하게 연구되고 있다. 그러나 기계학습 자료 생성 시 단순한 영상 처리 기법들만 활용되고 있고, 탄성파 탐사나 GPR 자료 처리에 시도되었던 여러 기법들은 충분히 활용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 지하 공동의 탐지가 대부분 회절파의 탐지에 의해 이루어진다는 점에 착안하여 GPR 자료로부터 회절파를 분리하여 YOLO v5 모델을 이용한 도로 하부 공동 탐지 모델의 성능을 향상시켰다. 탄성파에서 개발된 기계학습 기반 회절파 분리 기법을 GPR 자료에 맞게 변형한 후, GPR 현장 자료에서 회절파를 분리하여 공동 탐지 모델의 입력으로 사용하였다. 서울시 공공 개방 GPR 자료를 이용하여 제안된 방법의 성능을 검증한 결과, 회절파 분리를 이용했을 때 더 정확하게 공동 및 지하 구조물을 탐지하는 것을 확인하였다. 또한 제안된 회절파 분리 기법은 향후 GPR 탐사가 이용되는 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지반 굴착에 따른 주변 지반의 침하 문제를 예측하고 평가하기 위해서는 지반침하 위험인자의 정확한 조사와 해석이 필요하다. 지반침하 위험인자를 조사하기 위한 비파괴조사방법에는 여러 가지 물리탐사방법이 있다. 하지만 이러한 물리탐사 방법에는 지하매질 특성에 영향을 미치는 요인들이 있으며, 실제 지반의 토질은 물리탐사에 영향을 주는 복잡한 요소들이 내포하고 있다. 따라서 흙의 공학적 성질에 대한 이해를 바탕으로 한 물리탐사 방법에 미치는 영향을 분석하는 접근이 필요하다. 이 연구에서는 실제 복합지반에서 다양하고 복잡한 요소들을 고려할 수 있도록 Test Bed를 구축하고, 수치해석을 통해 지반거동을 분석하였다. 또한, 지표투과레이더(GPR) 탐사를 통해 지반침하 위험인자 조사를 위한 한계성을 분석하였다. 그 결과, 개착식 굴착공사에 있어서 지반침하는 여러 가지 요인에 따라 발생 할 수 있으며, 특히 연약지반 조건일 경우에는 지하수위 흐름 변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 GPR의 중심주파수 250MHz인 경우, 전기전도도가 높은 점토 지반에서는 전자기파의 감쇠가 심하게 일어나서 땅속 깊은 곳(지표아래 4m)까지의 투과를 어렵게 만들며, 지하수위 아래에서는 지하수면을 전자기파가 통과함에 따라, 전자기파의 감쇠가 심하게 일어나는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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