• 한국지반공학회논문집
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• 제39권7호
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• pp.31-37
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• 2023

터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제25권1호
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• pp.5-11
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• 2024

지반함몰은 인구 밀집도가 높은 도심지에서 주로 발생함으로, 발생 원인을 명확히 파악하여 사전에 대비할 필요가 있다. 지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설관의 손상으로 인한 지반 내 공동 생성으로 보고되어 있으나, 지반함몰 발생을 예측하여 대비하기 위한 지하매설관의 속성정보 및 영향인자가 올바르게 구축되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지하매설물 속성정보 중 지반함몰 발생과 유의미한 상관성을 나타내는 인자를 선정하고, 로지스틱 회귀분석을 통해 회귀식을 제안하였다. 이를 위해, 대상지역의 지하매설물 및 지반함몰 이력정보의 데이터를 수집하였고, 대상지역을 QGIS를 활용하여 100m×100m 크기의 Gird로 구분하였다. Gird 내부에 포함되어 있는 지하매설물 속성정보와 지반함몰 이력정보를 추출하여 전처리를 수행하고 데이터셋을 구축하여 상관분석을 수행하였다. 그 결과, 하수관과 통신관의 매설년도와 통신관, 열배관, 가스관의 평균심도를 제외한 인자가 지반함몰과 유의미한 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 로지스틱 회귀분석을 통해 대상지역의 지반함몰 발생 여부 회귀식을 제안하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.449-461
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• 2013

최근 발생한 경북 구미의 불산 누출 및 경남 울산의 염산 누출사고의 예와 같이 화학공장에서 발생되는 사고중대 부분은 저장탱크나 운송배관 및 플랜지호스 등의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기 조건에 따른 유독성물질의 확산 거동이 인적, 물적 피해의 중요한 변수가 되기 때문에 위험성평가는 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 불산 저장탱크에서 누출된 경우를 예제로 선택하여, 수치해석과 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)의 확산 시뮬레이션을 이용한 결과해석을 수행하였다. 먼저 공정위험분석으로 정성적 평가인 HAZOP(Hazard Operability) 결과를 살펴보면 첫째 공정흐름상(flow) 위험 요소로서 플렌지, 밸브와 호스의 균열 등 손상으로 인한 누출에 의한 운전지연 또는 독성가스누출 등이 발생할 수 있고, 둘째 온도, 압력, 부식으로부터는 화재, 질소공급과 압 그리고 탱크나 파이프 이음관의 내부 부식으로 인한 독성누출의 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 다음 결과 영향분석 기법인 ALOHA를 운용한 결과를 살펴보면 Dense Gas Model에 대한 입력 자료값에 따라 미치는 결과 영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 기상조건으로서 대기안정도 보다는 풍향 및 풍속이 가장 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 또한 풍속이 빠를수록 누출물질의 확산이 잘 일어났고, 수치해석결과인$LC_{50}$과 ALOHA의 AEGL-3(Acute Exposure Guidline Level)과 결과를 비교했을 때 확산길이는 다소 차이가 있지만 확산농도 측면에서는 액체와 증기누출인 경우에 있어서 거의 비슷한 결과를 보였다. 따라서 ALOHA 모델을 운영한 결과 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 볼 수 있었다. 따라서 추후 수치해석과 확산모델링에 의한 예측농도를 국제적인 기준치인 IDLH(Immediately Dangerous to Life and Health), ERPG(Emergency Response Planning Guideline), AEGL(Acute Exposure Guidline Level)과 비교 함 으로서 독성 가스의 대한 완충거리를 결정 할 수 있고, 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것이며, 지역사회 비상대응체계 수립 시 적절하게 활용할 수 있을 것이다.