광해방지 기술개발사업은 한국의 광산지역 특성에 최적화된 조사 및 설계, 충전효율화를 위한 설계 및 시공, 자동화 계측 및 모니터링을 위한 현장실증을 토대로 기술상용화 기반의 연구를 추진하여 왔다. 1, 2단계 광해방지 기술개발 로드맵('07~'16)에서는 지반침하 안정성 평가방법, 충전재 및 충전기술 개발, 계측장비 개발의 성과목표를 달성하였다. 향후에는 지반침하 위험지역에 대한 체계적인 관리를 위하여 4차 산업혁명 시대에 걸맞은 지반침하방지 신기술 발굴 및 도입을 통해 기술력을 향상시키고 이와 병행한 사업추진 기술인프라를 강화시켜 나가고자 한다.
건축물이나 교량, 터널과 같은 구조물의 붕괴를 측정하기 위하여 기울기 센서를 사용하고 있으며 최근에는 사용성이 편리하고 가격이 저렴하여 MEMS(Micro-Electro-Mechanical System) 센서를 사용한 기울기 센서를 많이 사용하고 있으나 측정 범위가 한정되어 있어 360도 전 방위에 대해 고정밀도를 가지지는 못하고 있다. 이것은 MEMS 센서가 갖는 오프셋과 스케일 오차 때문이다. 본 논문에서는 MEMS 센서가 갖는 기계적 오차를 줄이기 위하여 정밀도가 높은 각도 계산을 위한 알고리즘을 제시하였고 MEMS 센서 모듈과 전송 모듈을 제작하여 교정 전 센서 모듈의 각도 정확도와 교정 후 각도 측정 정확도를 비교하여 교정 알고리즘의 효과를 제시하였으며, 실험 결과 제안 기술을 적용하였을 때 360도 전 방위에 대해 ±0.015도의 정밀도를 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 터널 내에서 차량의 운행 상태를 모니터링하기 위하여 차량 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어진다. 첫 단계는 배경추정으로서 비교적 간단한 Running Gaussian Average (RGA)를 사용한다. 두 번째 단계는 차량검출 단계이며, Adaboost 알고리즘을 적용한다. 상대적으로 먼거리의 차량에 대한 오검출을 줄이기 위하여 차량의 높이별 부분 특징을 이용하여 차량을 검출한다. 물체의 부분 특징들이 임계값 이상이면 차량으로 분류한다. 마지막 단계는 차량추적 단계이며, Kalman 필터를 적용하여 이동하는 물체를 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 터널 내에서 차량 검출 및 추적에 유용한 것을 확인하였다.
최근 도심지의 인구 집중 및 인프라 과밀현상에 따라 인프라 시설의 지하화 건설이 새롭게 부각되고 있으며, 기반 시설의 건설 및 운영 과정에서 안정성을 평가하기 위한 모니터링 시스템 구축은 중요한 부분이다. 이러한 모니터링 중 지반의 안정성을 평가하고 설계의 타당성을 확인, 위험 예측, 안전한 운영 관리, 건설 비용 절감에도 유용한 방법으로 건설 및 운영 중까지 사용 가능한 광역적 지역 대상으로 비용과 정확성을 고려한 지반조사 기법에 관한 연구가 필요한 부분이다. 이에 본 연구에서는 도심부 지하도로 건설 시 주변 지표 변위 관찰을 위해 SAR 자료를 이용하여 시계열 레이더 간섭기법을 통한 분석을 수행하였다. 그 결과, 일부 지점에서는 지속적인 지표 변위가 일어나고 있음을 확인할 수 있었으며, 추후, 주요 관심 지점 등에 대해서는 현장 실측한 계측자료와의 비교·분석을 한다면 터널 굴착 영향에 따른 변위 발생 여부 확인 및 굴착 영향 범위 산정에 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 음향방출(Acoustic Emission, AE) 센서를 이용하여 지하 암반 내 구조물의 손상을 평가하는 기법이 활발하게 사용되고 있다. 암반 손상 시 발생되는 미소파괴음은 시간 및 주파수 영역에서 다양한 음향방출 특성인자로 분석된다. 암반 내 초기 균열 발생부터 최종 파괴까지의 특징을 파악하기 위해서는 외부응력 수준과 암반 강도에 따른 음향방출 특성인자 발생 양상을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 경암과 연암 강도를 가진 화강암 시편을 이용하여 일축 압축시험을 수행하여, 암석 시편 파괴 시 발생하는 음향방출 특성인자를 분석하였다. 실험결과, 응력 비율이 증가할수록 이벤트 횟수, 실효값, 최대 진폭, 절대 에너지가 경암 시편에서 연암 시편 보다 높은 경향을 보였다. 또한, 주파수 관련 특성인자는 응력 비율 증가나 시편의 물성특성에 대해 민감도가 낮은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 암석 시편 파괴에 따른 음향방출 특성인자 분석 결과, 실효값(RMS)이 가장 민감한 인자로 평가되었다. 본 연구의 결과는 음향방출 기반 모니터링 수행 시 암반 손상 정도 평가를 위하여 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
전력구 터널은 송전선로 지중화 사업의 일환으로 대부분의 경우 쉴드 TBM을 활용하여 건설된다. TBM 챔버는 터널 내부 중 유일하게 암반과 흙을 마주하는 공간이며, 붕락과 부딪힘 사고 등 사고노출 빈도가 가장 높은 곳이다. 현재 챔버 외부에서 디스크커터 마모정도를 측정할 수 있는 방법이 부재하기 때문에 근로자의 수시점검이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 TBM 챔버 내부 안전사고를 예방하고, 챔버 오픈회수 절감을 통해 공사기간 단축의 효과를 기대하기 위하여 디스크커터 마모측정 기술 개념을 정립하고, 시작품을 제작하였다. 선행기술을 고찰하여 자기센서가 굴착환경에서 가장 적합하다고 판단하여, 자기센서, 무선통신 모듈, 전원공급, 외부 케이싱, 그리고 모니터링 시스템을 종합한 마모측정 센서 패키지를 개발하였다. 실제 굴착환경에서 시작품 성능검증을 수행하기 위해 3.6 m 토압식 쉴드 TBM을 활용한 실대형 굴진시험을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과 8개의 시작품 중 5개가 정상적으로 작동하였다. 최대 3,000 kN의 추력과 1.5 RPM의 회전속도 안에서 센서측정값이 무선통신을 통해 시스템에 원활하게 표출되는지 확인하였고, 센서 케이싱이 파손되지 않아 내구성을 확보하는 것으로 분석되었다.
국내 지형의 약 70%는 산악지역이며, 도로, 철도 및 터널 등에는 무수한 암반 불연속면이 존재한다. 이러한 암반 불연속면의 조사, 안정성 분석 및 합리적인 안정화 대책공법 등의 시스템 구축이 시급한 실정이다. 기존의 암반 불연속면 조사방법은 인력, 시간 및 현장 접근성 등의 여러 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보안하기 위한 방법으로현재 정밀한 3차원 공간정보군(群)을 얻을 수 있는 지상 레이저 스캐닝 시스템을 활용한 방법을 제안하였다. 지상 레이저스캐닝 시스템을 이용한 방법은 측정시간이 짧고, 대절토사면 및 접근이 불가능한 지역에서도 측량이 가능한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 암반사면의 안정성 분석, 댐체 및 터널내부의 변위특성을 지상 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 3차원 공간정보(좌표)를 갖는 측점운(測點雲: point-cloud)을 측정함으로써 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 암반사면의 경우, 실제 암반사면의 3D 모델링 결과로부터 불연속면의 방향성 추출, 파괴형태 분석, 절리면의 거칠기 정량화 및 붕괴체적 등을 구할 수 있었다. 댐체 및 터널과 같은 구조물의 경우에는 역설계를 수행하여, 설계도면과의 오차 확인 및 구조물의 변위측정 등 안전진단에 활용할 수 있었다.
일본에서는 오래 전부터 물리탐사 기술을 토목${\cdot}$건설분야에 널리 활용해왔다. 특히 굴절법 탄성파탐사는 지반조사법으로 이미 확립되었다고 해도 과언이 아닐 정도로 산악 터널, 댐, 산사태 등의 조사에 주로 사용되었다. 그러나 사회의 가치관의 변화와 환경문제가 대두되면서 사용되는 물리탐사기술 및 그 적용범위가 많이 다양해졌다. 그리고 컴퓨터를 비롯한 디지털기술의 발달에 힘입어 측정기술과 해석기술이 발전함에 따라 짧은 시간에 대량의 데이터를 측정할 수 있으며, 객관성과 신뢰성이 높은 해석결과를 얻을 수 있게 되었다. 또한 지반의 가시화기술로 탐사결과를 보다 알기 쉽게 영상화할 수 있게 되었다. 최근에는 지반개량 효과의 판정, 터널 막장의 전방탐사, 지하수의 거동, 오염 및 정화 과정의 모니터링 등에 관한 물리탐사기술이 눈부시게 발전하고 있으며, 자연재해 방지를 위한 지반조사에도 널리 사용되고 있다. 현재는 3차원의 물리탐사 기술이 완성단계에 이르러 이의 토목${\cdot}$건설분야에 대한 활용이 눈앞에 와 있다.
암반 내 그라우팅은 불연속면 내부에 시멘트 그라우트재를 주입하여 주변지반을 강화하는 목적으로 사용된다. 현장에서 다상의 그라우트재의 주입 시 거동특성 및 주입경로인 3차원 절리면의 형태가 사전파악되지 않으므로 정량적인 설계가 어려운 분야중 하나이다. 따라서 현장에서의 그라우트 주입 거동특성을 나타내는 GIN (Grouting Intensity Number) 지표를 이용하여 주입 모니터링을 통해 적절한 시공관리를 수행하는 것이 최적이 방안이다. 본 논문에서는 그라우팅 주입 시 절리면의 거칠기 등급과 물시멘트(W/C)비에 따라 발생하는 압력의 손실을 전산유동해석을 수행하여 조사하였다. 절리면이 거칠수록 그리고 물시멘트비가 높을수록 주입 시 마찰저항은 크게 발생하였으며 해당 결과를 각 조건별 상관식으로 정리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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