도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
도로비탈면관리시스템(Cut-Slope Management System, CSMS)은 전국 일반국도 비탈면에 대해 기초·정밀 조사를 바탕으로 데이터베이스를 구축해왔다. 그런데 이러한 데이터는 사람에 의해 기록되기 때문에 데이터 누락 및 오기입 문제가 발생할 수밖에 없다. 본 연구에서는 데이터의 불완전성 문제를 극복하기 위해 여러 머신러닝 기반의 예측모델들을 개발하고 이를 이용한 데이터 품질 강화 가능성을 검토하고자 하였다. 우선 다 범주 문자형 데이터를 수치화하는 과정을 수행하였고, 선정된 데이터 항목들에 대해 다항 로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression)과 심층신경망(Deep-Neural-Network) 기반의 예측모델들을 개발하였다. 그 결과, 심층신경망 모델들의 정확도가 월등히 높은 것으로 나타났다. 향후 개발된 모델들을 활용하여 누락 및 오기입 데이터의 보완이 가능할 것으로 기대된다.
최근 괄목할만한 발전을 이룩해 온 CCTV는 범죄, 보안시스템 기능 이외에도 시설물의 변화를 관찰하기 위한 목적으로 토목공학 분야에서도 활용빈도가 높아지고 있다. 한국건설기술연구원은 "도로비탈면유지관리시스템(Cut Slope Management System, 이하 CSMS)"을 통하여 도로비탈면의 붕괴 이전에 안정성을 확보하는 연구를 수행 중에 있으며, 대책공법 적용에 한계가 있는 위험비탈면에 대해서는 상시계측시스템을 구축하여 관리 중에 있다. 이들 현장 변위 발생 상황의 진위를 파악하기 위해 119개소 현장에 대해서 CCTV를 적용하여 위험활동을 감시하고 있다. 특히 변위가 인지되었던 3개소 현장에 대한 CCTV촬영영상과 변위 양상의 비교를 통하여 후속 대응을 수행했던 사례를 소개하였다. CCTV 운영에 있어 통신전송 문제, 장애 발생 문제, 야간 운영 한계, 정량적 분석의 한계성 등의 문제점 고찰을 통하여 CCTV 운영의 한계성을 극복하기 위한 연구 방향을 살펴 보았다.
최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문은 건설CALS시스템에 20년간 축적된 데이터를 활용하기 위해서 2018년부터 2020년까지 개발 예정인 과적단속 최적 위치 시기 예측 서비스, 비탈면 붕괴 위험도예측서비스, 도로점용(연결) 허가 가능구간 예측 서비스, 보상비 예측 서비스 등 4종의 건설CALS 빅데이터 서비스 기술 개발을 위한 현황분석을 기술하였다. 개발된 서비스는 2020년에 국토교통부 소속기관인 지방국토관리청과 국토관리사무소의 업무담당자 및 국민에게 시범 적용하여 빅데이터 서비스의 효과를 검증하고, 단계적으로 국토교통부 도로관리 업무에 적용할 계획이다.
최근 국내외에서 BIM (Building Information Modeling)에 대한 관심이 증가하며 도입사례가 증가하고 있으며, 3차원 모델링은 BIM의 도입을 위한 첫 단추다. 그러나 도로, 철도와 교량과 같은 토목시설물 중심의 3차원 모델링의 효율화 방안에 대한 연구는 많이 이루어지고 있는 반면, 토공사에는 3차원 모델링의 효율화 방안에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히 비탈면 설계는 주위 환경과 지반의 특성에 따라 복잡다단한 형상을 가지는 경우가 많기 때문에 사용자가 비탈면 3차원 모델을 작성하기 위해 효율적인 방안이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 국내에서 개발된 e-BIM 모델러와 해외 Autodesk 사의 Civil 3D의 비탈면 모델링 기능의 인터페이스와 절차를 세세히 분석하여 3차원 면의 생성 간격을 입력하는 기능, 기준지형을 다수로 선택하고 각 기준지형 별로 모델링 파라미터를 입력하고 저장할 수 있는 기능을 개발하고 인터페이스를 개선하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 앞서 분석한 소프트웨어와 비교하였을 때 5단계의 절차만으로 효율적으로 비탈면 3차원 모델링을 수행할 수 있고, 클릭 및 입력횟수를 줄일 수 있었다. 본 시스템의 검증을 위해서 개발한 시스템과 타 소프트웨어를 활용하여 동일한 조건 및 형상의 비탈면 모델링을 수행한 결과, 개발한 시스템을 통해 비탈면 모델링을 3회 실시하면 타 소프트웨어를 사용할 때보다 숙련자의 경우 최소 1.8배, 비숙련자의 경우 최소 2.4배만큼 빠르게 작업을 완료할 수 있었다. 이를 통해 비탈면 모델링을 보다 효율적으로 수행하고 모델링 파라미터 저장 기능을 통해 급작스러운 설계변경사항을 적용할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 택지조성공사 BIM 도입의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.
토사안정제를 이용한 비탈면 보강공법은 환경친화적이고 원지반의 강도증대를 통한 비탈면안정성을 확보하는 방법이다. 그러나 비탈면 보강공법으로 적용할 경우 현장토질과의 혼합에 따른 실제 강도증가 정도가 명확하지 못하고 보강효과에 대한 연구가 부족하여 현장에서 많이 적용되고 있지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 토사안정제 혼합율에 따른 지반강도증가 효과를 알아보고 수치해석을 통하여 비탈면 설계 적용시 비탈면 높이에 따른 적정 보강두께를 제시하고자 하였다. 실험결과 토사안정제 함량별로 강도증가가 차이는 있지만 대략 2.0~3.0배정도 강도가 증가 효과가 있는 것으로 나타났으며 수치해석을 통해서도 비탈면 높이에 따른 적정높이를 산정할 수 있었다. 향후 비탈면 보강목적으로 토사안정제의 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 연구는 강우로 인한 산사태 발생 시 강우강도, 강우지속시간, 비탈면 경사, 지반조건등에 따른 파괴 원인을 분석하여 산사태를 사전에 예측하기 위해 산사태 붕괴특성을 알아보고자 인공강우장치를 이용한 실제사면 크기에 근접한 대대형모형토조와 소형모형토조로 실험을 실시하였다. 육안상의 붕괴 형태 및 간극수압, 토압, 함수비, 지중변위 등의 계측결과에 대한 비교연구를 통해 모형토조연구에 있어 크기에 따른 산사태 메커니즘 분석과 소형모형토조 실험에 대한 산사태 모형실험으로서의 검증 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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