• 터널과지하공간
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• 제29권6호
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• pp.508-522
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• 2019

비탈면의 붕괴로 인해 재산피해뿐만 아니라 인명피해 또한 발생할 수 있으므로 안정성 평가를 통해 비탈면의 붕괴여부 예측 및 보강을 진행해야 한다. 본 논문은 비탈면 영상에서 암반 절리군, 암반 단층, 토양, 비탈면 누수영역 등 비탈면 붕괴와 관련하여 특성화 시킬 수 있는 지반 영역들을 정의하고 이를 딥러닝 기법을 통해 자동으로 분류해 낼 수 있는 방법에 대해 고찰하였다. 이에 따라 딥러닝 객체 영역분할(Instance segmentation) 네트워크를 활용하여 영상에 보여지는 다른 특성을 갖는 지반영역의 정확한 형상을 인식하고 자동 분할 할 수 있음을 보였으며, 향후 비탈면 안정성 평가를 위해 시행되는 비탈면 매핑 작업을 지원하고, 비탈면 보강 대책 등 의사결정에 필요한 비탈면의 지반특성 정보를 자동으로 산출할 수 있는 가능성을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.39-47
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• 2022

본 연구는 도심지 내에 위치한 학교와 아파트 등 지반구조물들의 재해 위험성을 검증하기 위해 비탈면붕괴에 대한 안정성 평가를 수행하고자 한다. 이에 광주광역시에 위치한 𐩒𐩒고등학교 뒤편의 비탈면이 2018년 8월에 집중호우로 인하여 붕괴되었다. 일반적으로 장마철이면 비탈면 주위로 배수가 원활하게 진행되겠지만, 붕괴 시 비탈면 표층에서 침투수의 다량 용출과 지표면을 따라 포화된 지층을 따라 얕은파괴가 진행되었다. 붕괴 원인을 분석하기 위해 직접 확인하지 못하는 비탈면 상부지역을 무인항공기를 이용하여 영상촬영을 하였다. 영상분석을 통해 경사도를 이용한 수치표고모형(DEM)을 수행하였고, 강우 흐름 방향, 벌목지역의 넓이와 폭, 길이를 계산할 수 있었다. 10일 동안 지속된 강우로 인한 붕괴사면의 시간별 불안정성에 대한 변화를 수치해석을 통하여 분석하였다.

• 지질공학
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• 제28권3호
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• pp.489-499
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• 2018

본 연구에서는 급경사지 모형토조 실험을 통해 집중강우에 의한 표층거동 특성 및 체적함수비 변화 특성을 분석하였다. 화강암 풍화토를 대상으로 강우강도(100, 200 mm/hr) 및 초기 지반상태(VWC 7, 14, 26%) 조건에 대한 지표변위 및 체적함수비를 측정하고 영상분석을 위해 실험 전 과정을 비디오 카메라로 촬영하였다. 실험결과 표층붕괴는 후퇴성 붕괴, 전진형 붕괴, 국지적 붕괴의 세가지 형태가 주를 이루며, 후퇴성 붕괴와 전진형 붕괴의 경우 토사가 비탈면 하부까지 퇴적되는 특징으로 인해 상대적으로 큰 피해가 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 체적함수비는 초기 조건에 관계없이 일정한 값에서 붕괴가 발생하였으며 건기 시의 지반 조건과 자연상태 조건에서는 체적함수비 증가양상을 통해 표층붕괴를 예측가능한 것으로 나타났다. 강우강도가 큰 경우에 전진형 붕괴가 우세하였으며, 일정 수준이상의 강우강도는 습윤전선 전이에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.156-157
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• 2018

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.