기존의 강관이나 주철관 그리고 시멘트 관은 시간의 경과에 따르는 노화현상을 피할 수 없으며, 특히 금속관은 부식으로 인한 수질 악화문제가 크고 누수에 따른 부족한 수자원 보존과 활용에 있어 예기치 않은 문제를 발생시켜 왔다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방안으로 지하매설용 유리섬유복합관을 사용하는 것이다. 유리섬유복합관은 충격에 대한 저항성이 우수하고 수명이 50년$\sim$100년 정도로 반영구적이다. 특히 뛰어난 내구성과 시공성이 탁월하여 신소재로 각광받고 있다. 그리고 중량이 가벼워서(강관의 1/4, 시멘트 관의 1/10) 운반 및 설치가 용이하고 공기단축 및 인력절감을 기대할 수 있다. 또한 잦은 관로 보수 및 교체공사에 따른 사회적 경제적 손실을 최소화 할 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 유리섬유복합관을 이용하여 실내모형실험을 수행하여 관의 응력-변형특성을 평가하였다. 실내모형실험의 경우 관경 200mm와 관경 300mm를 사용하여 하중재하 전과 후의 수직 수평변위 수직 수평토압을 6가지 사례에 대해서 측정하였다. 측정결과 실험값과 이론값 모두 비슷하게 측정되었다. 하지만 현장발생토사를 이용한 유동성 뒤채움재를 사용한 경우, 수직 수평변위는 매우 작게 측정되었고, 토압은 거의 0에 가까운 값으로 계측되었다.
본 논문에서는 GIS와 네트웍 알고리듬을 이용하여 통신관망의 설계를 최적화하였다. 구체적이고 계량적인 분석을 위해 신규로 조성되는 대규모의 도시개발지역을 대상으로 하여 기존의 설계방식에 의해 산출된 통신관망과 최적경로 알고리듬을 이용한 통신관망과의 건설비용을 비교하였다. 본 연구의 결과 GIS와 최적경로 알고리듬을 적용한 설계 결과가 기존의 설계방법에 비해 상당한 비용절감 효과가 있음을 보여준다. 연구 대상지역에서 기존설계에 의해 산출된 통신관로의 거리는 5,267m이며 최적경로를 적용한 결과는 4,807m로 460m(9.5%)의 차이를 보였다. 결과를 비용으로 산정했을 경우 약 19,469천원(8.7%)의 비용절감 효과를 보였다. 본 연구에서 제시된 최적화 기법은 기존 설계기법에 비해 통신관망의 공사비의 절감 이외에 설계과정의 표준화 및 자동화가 가능하므로 이를 이용한 자동설계 시스템 개발로 설계비용과 인력이동에 따른 설계업무 적응기간 단축과 인건비 절감이 가능하며, 또한 설계 결과에 대한 객관적 검증이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 기상이변과 도시열섬현상으로 국지성 호우가 잦아져 도시침수피해가 매년 반복되고 있으며, 건기시에는 비가 모자라 지하수 부족으로 이어져 하천 건천화 현상이 빈번히 발생하고 있어 이를 해결하고자 "도시침수 저감을 위한 by-pass 빗물침투성 우수관거"를 제안한다. 집중호우로 확률년수 이상의 호우발생시 관거를 확대 교체하지 않고 기존우수 관거를 그대로 사용하며 배제시스템과 연계하여 by-pass 빗물침투성 우수관거를 설치하여 본 연구지역 대한민국 서울특별시 강남구 강남역사거리 지역 3.07 ha에서 관거확대공사와 비교시 평균 27백만원(44%) 공사비절감 및 기존 우수관거 유지로 별도의 우수처리 대책이 불필요하다. "도시침수 저감을 위한 by-pass 빗물침투성 우수관거"는 여름철 확률년수 이상의 비가 오더라도 by-pass관로를 통하여 통수능력을 증가시키며, 봄, 가을에 내리는 소량의 비는 by-pass 침투공을 통하여 전량 지중 수자원 확보에 기여한다.
도시의 다양한 기능을 제공하기 위해 다양한 유틸리티 라인들이 지중에 매설되어 있다. 하지만, 관련 이력이 체계적으로 관리되고 있지 않아 굴착 공사 시 파손과 같은 피해가 발생하고 있다. 또한, 공중선 지중화 사업이 진행됨에 따라 지중 매설물 이력 관리 시스템의 필요성이 더욱 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon, UHF RFID(Ultra High Frequency Radio-Frequency Identification), 지자기 센서, 및 상용 마커와 같은 전자인식기를 관로 등의 지중 매설물에 설치하여 관리 이력과 현장 상황 관리 가능성에 대해 살펴보고자 하였다. 현장 시범사업을 통해 각 전자인식기의 장단점과 현장 적용성을 분석하였다. 두 차례의 제한적인 시범사업을 통해 수집한 연구 결과에 따르면 전자인식기의 성능을 발휘하기 위해서는 설치 깊이를 통제하는 것이 가장 중요했다. 또한 도심에서 활용해야 하는 만큼 주변 환경 간섭에 따른 영향이 최소화되어야 하고 시간에 따른 성능 저하가 없어야 한다. 지자기 인식기의 경우 주변 환경간섭의 영향이 컸고 BLE Beacon의 경우는 시간에 따른 성능저하가 발생하였다. 설치 깊이가 40cm 미만으로 통제될 수 있는 현장 상황에서는 배터리를 사용하지 않는 방식의 UHF RFID의 활용성이 가장 뛰어났다.
굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.
최근 들어 지속적인 공간의 밀집화 및 도시화, 권리의식의 확대, 경관보전의 필요성, 건설기술의 발전 등으로 인해 종래의 평면적 토지이용에서 벗어나 송전선로·도시철도·주차장·공동구·지하상가·관로 등의 형태로 입체적 공간 활동이 이루어지고 있으나, 관련 규정의 미비 등으로 인하여 토지를 입체적으로 이용하는 현황을 관리하는 행정에는 상당한 어려움이 있다. 이러한 배경에서, 토지의 등록단위인 필지에 대한 입체적 공간이용의 대표적 사례에 해당되는 구분 지상권의 관리가 가능한 행정을 위해서는 첫째, 법률적·제도적 측면에서 공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률, 지적재조사에 관한 특별법 등의 개정을 통한 입체 공간 등록의 표준화 및 관련 부서의 공감대 형성과 둘째, 기술적·행정적 측면에서 지적측량결과에 기반 하는 구분지상권의 등록, 위치 및 속성자료의 통합 관리를 위한 플랫폼 구축, 등록방법의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 구분지상권을 등록 및 관리하면 지상공간이나 지표공간뿐만 아니라 지중공간의 다양한 입체적 토지이용을 관리할 수 있고, 이를 바탕으로 한 지적제도의 개선은 물론 입체지적의 구현을 앞당길 수 있게 될 것이며, 필지 기반의 입체적 토지이용형태를 효율적으로 등록 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
최근 도시화된 지역의 지하개발로 인한 각종 문제가 증가함에 따라 정확한 지하시설물 정보관리가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 실시간으로 지하공간통합지도를 활용하기 위해 현장 취득 GPR (Ground Penetration Radar) 탐사 데이터와 지하공간통합지도의 상호 위치를 비교하는 기능, 지하시설물 분석 기능, GPR 탐사 단면을 지하공간통합지도 상에 중첩하여 가시화 하는 기능, 측량 데이터를 3차원 공간상에 정위치 및 속성 편집을 통해 셰이프 파일로 변환하는 기능, 셰이프파일을 지하공간통합지도 모바일 센터에 제출하는 기능을 정의하여 프로그램으로 개발하였다. 또한, 개발 프로그램의 현장 적용 테스트를 위해 상수관로 매설 공사 현장에서 지하시설물 실시간 측량 현장에서 활용하는 시나리오와 GPR 탐사 현장에서 활용하는 시나리오를 도출하였으며, 서울시 관내 4개소에서 현장 실증을 수행하여 활용 시나리오의 현장 적용 문제점 및 기능의 오류 없이 정상적으로 작동함을 확인하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 프로그램의 현장 활용성을 확인할 수 있었으며, 현장에서 측량 성과의 품질 확인 및 지하공간통합지도의 갱신 자동화에 기여할 수 있을 것이다. 또한, 국토교통부에서 추진하는 지하시설물도 정확도 향상 확산사업에 시범 적용하여 개발 프로그램의 활용성을 더욱 높일 것으로 기대된다.
최근 도심지의 지반함몰 및 침하, 노후 지하시설물 파손 등 지하공간에 대한 안전 이슈가 증가하고 있어 지하시설물의 정확한 관리가 더욱 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 현장에서 취득하는 지하시설물 실시간 측량 데이터 또는 지하시설물 탐사 후 현장 측량으로 취득한 지하시설물 측량 데이터를 지하공간통합지도 상에 가시화하고, 측량성과로 변환하는 기능을 개발하였다. 또한, 본 연구를 통해 개발한 지하공간통합지도 연계 현장 측량 성과 활용 기능을 사용하여 서울시 은평구 상수관로 매설공사 현장에서 토탈스테이션으로 획득한 측량성과를 지하공간통합지도상에 가시화 하고, 공간정보 성과파일로 변환 및 지하공간통합지도 모바일 센터로 전송하는 현장실증을 수행하였다. 이를 바탕으로 지하공간통합지도가 구축된 지역에서 측량성과를 활용하는 작업 절차를 검증할 수 있었으며, 향후 개선 방향을 검토할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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