• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제7권1호
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• pp.89-96
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• 2005

사회 전반에 걸친 디지털 혁명에 따라 IT를 기반으로 하는 다양한 정보화 터널시공기법이 개발되고 있으며 터널시공시 의사결정체계의 일환으로 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 PDA를 이용한 터널시공의 정보화에 대하여 기술하였으며, 특히 시공중 발생하는 각종 막장면 데이터를 실시간으로 입 출력 및 저장하고 이를 기반으로 지보패턴을 결정할 수 있는 의사결정체계를 구축하였다. 이를 위하여 무선 네트워크, 이동식 컴퓨터, CDMA 및 디지털카메라 등 최근 정보통신을 바탕으로 한 막장면 매핑자료의 실시간 데이터 수집 및 해석, 디지털 매핑등이 가능한 PDA용 S/W를 개발하였으며 현장적용에 대하여 고려하였다. 향후에는 실제 시공시 사용된 지보방법 및 소요 지보량을 함께 저장할 수 있는 DB를 구축하는 한편 현장적용을 통한 feedback 결과에 대하여 연구가 지속될 예정이다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.508-518
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• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 터널과지하공간
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• 제21권6호
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• pp.439-449
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• 2011

터널의 페이스매핑(face mapping)을 신속하고 신뢰성 있게 수행하기 위하여 디지털 사진으로부터 3차원 좌표의 점군(point cloud)을 생성하고 이로부터 절리면의 방향과 간격 및 암질지수(R.Q.D), 절리면 거칠기 등을 분석하였다. 분석결과를 공학적 암반분류 방법인 RMR(Rock Mass Rating)과 Q 시스템에 입력하여 보강방법을 결정하고 터널을 시공하였다. 그 결과 터널 페이스매핑 작업의 안전성을 높이면서, 분석부터 보강작업까지의 시간을 절약하였다. 또 터널 막장면의 디지털 영상과 공학적 암반분류용 정보를 객관적으로 평가하고 필요 시재분석이 가능하도록 보존함으로써 보강등급 결정과 터널보강 방법의 신뢰도를 높였다.

• 지질공학
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• 제23권1호
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• pp.67-77
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• 2013

주암댐 보조여수로 건설공사 터널 구간 중 사전 조사가 미치지 못하는 구간의 정보취득과 파쇄대의 정확한 위치 및 크기를 예측하기 위하여 일부 구간에 대하여 터널 내 탄성파반사법(TSP)탐사를 실시하였다. 공사 착공 전에 실시한 사전조사 결과(지표 지질조사, 전기비저항 탐사, 시추조사 등), TSP탐사 결과, 그리고 실제 현장 굴진면에 대한 지질매핑 결과를 비교하였다. TSP탐사는 사전조사에서 감지하지 못한 주요 파쇄대를 잘 감지해내었으며 이에 따라 초기에 계획된 보강 계획을 변경하였다. TSP탐사 예측결과와 현장 막장면 비교 결과 파쇄대가 발달한 지점이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 터널 굴진면 예측에 비용 및 시간을 최소화 할 수 있고, 높은 정확성을 갖고 있는 TSP탐사의 현장 적용이 유용한 것으로 판단하였다. 다만 TSP탐사법이 갖는 몇 가지 단점으로 인하여 현장 적용에 일부 제약이 뒤따르나 이를 보완한다면 터널 굴착시 전방 예측을 위해 비교적 높은 효율성과 신뢰성을 갖고 TSP탐사를 활용할 수 있을 것이라 사료된다.