• 터널과지하공간
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• 제17권6호
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• pp.438-447
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• 2007

본 기술보고서는 Lisbon에서 개최된 2007 ISRM Congress에서 발표된 논문을 소개한 것이다. 이는 SRM(합성암반체)에 관한 연구결과이며, 이의 중요성과 향후 잠재력을 강조하고 있는 Fairhurst 교수가 직접 발표한 논문이다. 절리 암반의 특성을 규명하는 SRM 접근법은 현존하는 경험적 접근법이나 절리 암반의 거동에 대한 현재의 이해정도와 관련지어 재검토된다. 이 재검토 논문에서 절리 암반의 역학적 거동에 영향을 미치는 주요 요소들이 어떻게 고려되는가를 기술하며, 또 SRM 접근법이 상당히 발전되어 현장에 적용된 사례를 보여준다. PFC-3D에서 BP 모델링과 DFN 모사법 등의 두개의 잘 정립된 방법에 기초를 두고 있는 이 기법은 새로운 미끄러지는 절리모델을 사용한다. 이 모델은 모든 응력경로에 의하여 힘을 받고 있는 수천개의 기존 절리를 포함하는 대규모 암반체를 모사할 수 있게 하는 것이다. 암반의 강도 및 취성도, 완전 순응 행렬의 전개, 그리고 초기의 파쇄 등이 SRM 시험에서 얻어지는 결과이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.131-143
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• 2022

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.