본 논문에서 제안하는 기술은 무인기 획득 영상에 dense optical flow 기술을 적용하여, 이미지 내에서 급격히 움직이는 사물을 추출하는 기술이다. 제안 기술을 활용하여 사람, 사물 장소에 해당하는 시간에 따른 데이터인 다중로그 데이터로 융합 분석하여 낙석, 산사태, 비탈면 붕괴등을 감지 할 수 있게 되어 보행자의 안전을 보장 하고자 한다. 본 논문에서는 해당 기술을 구현하기 위한 무인기 및 탑재 장비와 데이터 처리를 위한 서버들간의 인터페이스 및 분석 알고리즘을 소개한다.
얼마전 판교 근교에 위치한 흙막이 가시설 공사에서 가시설 구조물이 붕괴하여 인적 물적 피해가 발생한 사례가 있다. 그러한 사례가 발생되었음에도 불구하고 현재 흙막이 가시설 구조물 붕괴를 미연에 감지하고 조기 대응하는 방식을 자동화 시스템으로 도입 할 것에 대하여 시공사에서 미온적인 태도를 보이고 있다. 이와 같은 대표적인 이유는 제한된 예산과 계측의 불신임이 가장 큰 이유로 알려져 있다. 비록 지반 시설물에 대하여 현재 센서기반 자동화 계측 시스템을 일부 도입하고 있으나, 현재 운영되고 있는 대부분의 시스템은 계측데이터를 분석하고 시설물 내부 위험을 평가하여 관리주체에 보고 하는데는 상당한 시간이 소요되고, 긴급하게 시설물 이상여부를 보고해야 하는 상황에 자동화 계측시스템이 경고 전파를 적절하게 발휘하지 못하는 경우가 비번하게 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 기존 지반관련 자동화 계측의 경고전파체계에 관한 문제점을 살펴봄으로써, 보다 적절한 경고전파 시스템을 제안하며, 제한된 시스템은 국부 단일 계측 설비에 적용 가능할 뿐만 아니라, 지반구조물 안전관리에 활용 연계 될 수 있도록 표준 프로토콜 및 네트워크도 제안하고자 한다.
최근 사회기반시설의 안전설계 용량을 초과하는 잦은 위험기상 등으로 자연재난의 빈도가 증가하고 피해규모도 대형화되고 있으며, 도시화 진전에 따른 시설의 고층화 노후건축물 증가와 세계화에 따른 유동인구 및 물류 증가 등이 신종 복합 재난을 가중시키는 요인으로 작용하고 있다. 첨단 과학기술을 활용하여 재난위험 사전 감지, 실시간 정보분석, 재난현장에 대한 신속한 대응이 가능하지만, 매몰자 긴급구호에 필요한 시공에서는 반드시 검증된 기술을 활용해야 함에도 불구하고 현장 시험시공을 통한 검증은 미흡하다. 본 연구에서는 도심지 시설물 붕괴 재난 사고 발생 시 매몰지점에 고립된 피구호자를 대상으로 골든타임인 72시간 이내에 식수 및 구호품을 신속하게 공급하기 위한 1차 생명선 설치와 철근 콘크리트 구조체 굴착 성능을 평가하는 데 목적이 있다.
본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.
최근 급속한 지하공간의 개발로 인해 도로함몰 등 지반침하가 지속적으로 발생되어 이에 대한 안전문제가 끊임없이 제기됨에 따라, 원인규명 및 대책방안을 두고 다양한 조사 및 연구가 진행되고 있다. 특히 지하개발 시 필연적으로 발생하는 유출지하수 내 지하수와 함께 토사가 유출될 경우 지반함몰이나 붕괴로 이어져 대규모 재해가 발생할 수 있기 때문에 현장에서 계측되는 데이터를 통해 사전에 지반침하를 감지할 수 있는 경보 시스템이 마련될 필요가 있으며, 이에 대한 기술개발과 관리기준의 변화가 필요하다. 본 연구에서는 현재 지하공간 개발 시 적용되는 지하수 관리 매뉴얼 중 가장 중요한 부분인 계측관리 부분에 관해 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 계측 관리 및 행정 절차의 문제점을 개선하고자 한다. 지중에서 발생하는 토립자의 이동, 공동발생 및 지반함몰의 거동은 근본적으로 지하수의 이동에 의해 필연적으로 발생되며, 그 규모는 유출지하수량의 발생규모와 상관성이 높게 분석되었다. 계측 관리의 문제를 보완하기 위하여 첫 번째로 지중 굴착 시 계측되는 유출지하수와 지하수위를 연계하여 분석하여 기준을 마련하였고, 추가로 지하수 내 탁도 값을 측정하여 이를 더하여 서로간 상관성 분석을 통해 기존 지하수위 계측자료의 관리기준을 보완하였으며, 최종적으로 현장에서의 계측된 데이터를 통해 지반침하를 사전에 예측할 수 있다. 계측된 데이터의 분석결과 위험도가 감지될 경우 공동발생의 방지 및 복구에 관한 방안이 제시되며, 문제 발생 지점의 범위를 국한하여 신속하고, 경제적으로 해결해 나갈 수 있다. 이를 위해 현행 지하수법의 개선과 행정적 절차가 보완되어야 할 필요가 있다. 이러한 지하공간 개발 시 지하수 관리의 개선으로 사전에 지반침하를 예측 할 수 있고, 이를 통해 재해를 미연에 방지할 뿐만 아니라 건설산업 현장의 스마트 관리체계를 구성하여 미래 지향적인 토목현장 및 국민에 대한 신뢰도를 재고 할 수 있을 것으로 사료된다.
LIBS는 시료 표면에서 발생된 플라즈마로부터 방출되는 원자들의 분광선을 측정함으로써 물질의 화학적 조성을 감지, 확인, 정량화할 수 있는 최신의 분석기술로 기존의 전형적인 원소분석방법에 비해 현장분석기술로서의 더 많은 장점을 가지고 있다. LIBS는 최소한의 시료로 복잡한 분석과정을 피함으로 신속한 분석을 가능케 하고, 기기의 다방면적의 적용가능성과 단순함으로 인해 신속하게 가스, 고체, 액체상에서 다원소를 동시에 분석할 수 있는 레이저 기반의 분석기술로 지구화학적 분석, 탐사 혹은 환경분석에서 현장 이동성을 가진 센서로의 가능성 측면에서 매력적인 도구가 된다. 그러나 현장분석기술로서 토양환경에 적용하기에는 여전히 해결해야 할 문제들이 있다. 문헌연구를 통해 기본적인 작용원리인 플라즈마 형성과 물질붕괴과정을 고찰하고 현장분석기술로서 LIBS의 현 위치를 살펴본다. 또한 토양환경에 적용하기 위해 매질의 특성, 레이저 특성 및 분석신호에 영향을 미치는 다양한 인자들을 살펴보아 LIBS에 대한 기본적 이해를 돕고자 한다. 또한 분석에 미치는 영향 인자들을 보정해 분석 결과의 정확도, 정밀도 및 검출 한계 등 분석의 질을 향상 시킬 수 있는 기법 등을 다양한 문헌 연구를 통해 살펴봄으로써 추후 국내 토양환경분야의 LIBS 현장기술의 적용가능성을 고찰해보고자 한다.
본 논문은 산사태 감지 및 붕괴예측을 위하여 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 적용한 실시간 모니터링 시스템 모델을 제안하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 기울기 센서를 이용한 USN기반의 모니터링시스템 모델을 제작하고 실험적 평가를 수행하였다. 성능평가는 기울기 센서모듈 동작특성 실험적 평가와 USN의 데이터 수집 전송 효율 실험적 평가, 개발한 상시 감시모니터링 프로그램(S/W) 동작성능 실험적 평가 등을 수행하였다. 모델의 전체 성능검증은 기울기센서를 $0^{\circ}$, $-10^{\circ}$, $-20^{\circ}$ 및 $0{\sim}-30^{\circ}$ 주고 USN 모니터링시스템에서 100[msec] 주기로 샘플링하였을 때, 기울기센서의 각도와 모니터링 표출 그래프의 출력이 잘 일치하였다. 이 실험으로 제안한 모델의 각 기능요소별 성능이 검증되었고, USN 데이터전송도 오류 없이 전송됨이 확인되었다. 따라서 기울기 센서를 이용한 산사태 감지 예측을 위한 USN기반 실시간 모니터링시스템 제안모델이 산사태 위험성 노출지역에 원격 실시간 모니터링 시스템으로 널리 사용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 균열을 감지 할 때 필요한 데이터를 생성할 수 있는 벡터 기반 증강 기법과 이를 학습할 수 있는 합성곱 인공신경망(Convolution Neural Networks, ConvNet) 기법을 제안한다. 균열을 빠르고 정확하게 감지하는 것은 건물 붕괴와 낙하 사고를 사전에 방지할 수 있는 중요한 기술이다. 이 문제를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이지만, 실제 균열 이미지를 얻기 위한 상황은 대부분 위험하기 때문에 대량의 균열 데이터를 확보하기는 어렵다. 이런 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적인 특정 부분에 변형을 주어 데이터의 양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion)으로 완화시킬 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 ConvNet을 활용하여 모델링한다. 탄성왜곡보다 우리의 방법이 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적인 데이터 증강에서 사용되는 픽셀 단위가 아닌, 벡터 기반으로 균열 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수한 결과를 얻을 수 있다. 결과적으로 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 효율적으로 균열 데이터베이스를 구축할 수 있다.
한국원자력연구원 내에 위치하는 지하연구시설의 안정적인 운영을 위하여 터널 내 벽면과 주변 사면의 지반변위 및 온도 변화를 실시간 감시할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 광섬유센서케이블의 센서 기능을 활용하여 케이블 전체가 하나의 센서 기능을 하는 분포개념의 온도 및 변형을 측정기법을 이용한 것으로서 기존의 특정지점 계측방법과는 확연하게 차별된다. 이 기법은 구조물의 특성에 따라 선택적으로 탄력적 적용이 가능하여, 최대 매 1 m 간격으로 총연장 30 km까지 하나의 운영체계로 감시할 수 있는 기능을 가지고 있다. 변형특성의 계측 범위는 1 m 당 1 mm 변위 크기까지 계측이 가능하며, 변위 발생 위치와 변위가 진행하는 방향까지 계측 가능하다. 온도는 $0.01^{\circ}C$ 해상도를 가지며 케이블 종류에 따라 $-160{\sim}600^{\circ}C$까지 계측이 가능하다. 지하연구시설에서 1년 간의 모니터링 결과, 터널 벽면 및 주변 사면에서 뚜렷한 변위 혹은 거동은 확인할 수 없었으나, 지하수 누출에 의해 점진적으로 영향이 미칠 것으로 예상되는 징후를 확인하였다. 이로서 숏크리트로 처리한 터널 벽면의 균열변형 및 붕괴/낙반사고를 사전에 감지하고, 암반 내 지하수위의 등락과 함께 연구 터널내 환기상태를 감시, 관리할 수 있는 시스템을 구축하게 되었다. 이 외에도 이 시스템은 복잡한 구조를 갖는 플랜트의 변형은 물론 장대 구조물과 고층빌딩, 대형선박, 장대 교량, 댐과 송수관로 및 지하철 등의 안전 유지상태 및 누수 등의 감시에도 적용 가능하다. 특히 온도 변화 감시 기능은 목재 건조물에도 효과적으로 이용할 수 있다.
2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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