2007년 <지반조사 성과 전산화 및 활용에 관한 지침>에 따라 국토지반정보 통합DB센터화 사업이 추진되어 건설현장에 생성되는 지반정보와 관련된 각종 조사, 정보의 효율적인 수집 및 활용을 위하여 시추정보 유통프로세스 사업이 진행되고 있다. 국토지반정보 통합DB센터에 따르면 2014년 6월을 기준으로 약 18만공의 지반정보가 정리되어 있으며 현재에도 지반정보에 대한 데이터베이스 구축이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 지반정보 유통프로세스 사업이 시추정보 정밀도에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 현장에서 가장 많이 활용되고 있는 지하수위와 지층심도에 관한 시추정보를 이용하여 정밀도 시계열 분석을 실시하였다. 정밀도 분석은 정규분포와 첨도를 통한 통계학적 방법을 이용하였다. 결과적으로 유통프로세스 사업이 시추정보 정밀도 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며 보다 많은 정보를 바탕으로 다양한 시추정보의 정밀도 검증을 수행할 경우 각 지역에 따른 시추정보 정밀도 평가도 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
시추조사는 지반상태를 파악하기 위한 조사중에서 가장 기본적이며 구체적인 조사방법이다. 원 하는 심도의 시료를 채취하여 지층을 직접 확인할 수 있고, 이 시료를 가지고 각 종 시험을 할 수 있기 때문이다. 더구나 시추공에서 시험할 수 있는 각종 정밀한 장비들이 개발되면서 시추공시험으로써 많은 지하정보를 얻을 수 있게 되었다. 이 정보들은 현장의 정보이기 때문에 실내시험에서 얻는 정보보다는 훨씬 가치가 있으므로 시추조사의 목적은 시료채취보다는 공내시험에 더 비중을 두게 되었다. 시추공 시험은 1.6에 편집되었지만 시추조사와 연계시켜 이용하는 것이 편리하다. (중략)
본 논문은 지반조사 정보 시스템이 관리하고 있는 시추공의 지층 구성 정보를 바탕으로 시추공을 클러스터링하여 지반의 구성을 분석하는 시스템의 설계 및 구현을 소개한다. 지반조사 정보시스템은 지반 시추공의 현장조사 및 실내시험을 통해 얻는 시추공 정보를 체계적으로 관리하여 정보의 재활용을 돕기 위한 데이터베이스 시스템이다. 본 논문에서 제안된 지반 분석 시스템은 지반조사 데이터베이스의 시추공 정보를 이용하여 지반이 가지고 있는 특성 정보를 추출하여 유사한 특성을 갖는 시추공의 집합으로 클러스터링하여 사용자에게 지반 구성 정보를 제공하는 시스템이다. 본 시스템에서 사용된 클러스터링 기법은 지반조사 데이터가 갖는 지반의 구성 요소 및 각 지층의 구성비를 통해 유사한 특성을 지니는 지반들을 그룹화하고, 그룹된 지반들의 특성을 찾는다. 그룹된 지반들의 분석을 통해 찾아진 유사한 특성은 지도상에 가시화함으로서 사용자에게 해당 지형에 대한 지반 특성을 제공한다.
전국 건설 현장에서는 매년 막대한 양의 시추정보가 생산되고 있으며 건설 시공의 정보화와 더불어 시추정보에 대한 데이터베이스 구축이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 구축된 정보는 현재 15만공 이상이 되고 있으며 구축된 정보에 대한 신뢰도를 분석하여 그 활용성을 높일 필요성이 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 시추정보의 정밀도 검증 시범지역을 선정하여 각 지역의 지층 심도, 지하수위, 표고를 정밀도 검증 항목으로 선정하고 현재 DB화되어있는 시추정보들의 정밀도를 정규분포를 통해 평가하였다. 지층정보의 경우 심도가 깊어짐에 따라 오차가 커지는 경향을 나타내었으며, 조사 시기에 따라서도 다른 정밀도를 나타내었다. 추가 연구를 통하여 보다 많은 정보를 바탕으로 다양한 시추정보의 정밀도 검증을 수행할 경우, 구축된 자료의 신뢰성 확보로 지하공간정보의 활용성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
최근 세계우주국에서는 달에 얼음이 매장되어 있음을 발견하고 경쟁적으로 달 얼음 탐사 미션을 추진 중에 있다. 달에서 얼음을 탐사하고 지하 샘플을 채취하여 지층의 구성을 측정하기 위한 연구는 필수적이다. 착륙선 및 탐사로버는 달의 극지방에 위치한 얼음과 자원을 분석하기 위하여 시추 장비가 필요하다. 이러한 장치는 달 환경의 극한 조건에서 작동할 수 있는 신뢰성을 가져야 하며 소형, 경량, 저전력, 고효율의 장치여야 한다. 국내에서도 달 지하 1m 까지 매장되어 있는 얼음 샘플채취 및 지층구조 분석이 가능한 무인 시추장비 개발을 진행하고 있다. 본 논문은 지금까지 개발된 시추장비와 시추정보를 이용한 지반강도를 평가하는 기법에 대해 소개하고자 한다.
굴진율은 시추작업에서 효율성을 극대화하기 위한 중요한 변수 중 하나이다. 시추효율을 극대화하기 위해서는 시추속도를 향상시키는 것이 필요한데 시추 엔지니어에게 시추 중 문제를 확인할 수 있는 실시간 굴진율 예측이 중요하다. 굴진율은 시추스트링 회전속도, 비트하중, 시추이수 유량과 높은 상관성을 가지고 있다. 이 논문에서는 시추효율매개변수 자료를 통해 학습한 데이터기반 지도학습 모델을 이용하여 굴진율을 예측하였다. 회귀모델의 성능 평가 지표를 통해 비교한 결과 RF 모델의 RMSE가 4.20, MAPE는 9.08%로 예측성능이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 제안한 방법은 실시간 시추운전가이드 시스템 구축 시 굴진율 예측 기반 모델로 활용될 수 있다.
실시간 시추매개변수 예측은 시추효율의 극대화 관점에서 상당히 중요한 연구이다. 시추 극대화 방법 중 시추속도를 향상시키는 방법이 일반적인데 이는 굴진율, 시추스트링 회전속도, 비트 하중, 시추이수 유량과 연관관계를 지니고 있다. 본 연구는 실시간 시추매개변수 중 하나인 굴진율을 순환신경망기반 딥러닝 모델을 이용하여 예측하는 방법을 제안하였으며 기존의 물리적 기반의 굴진율 모델과 딥러닝 모델을 이용한 예측 모델을 비교해 보고자 한다.
국토해양부(현재 국토교통부)가 2000년부터 현재까지 지속적으로 추진하고 있는 국토지반정보 DB구축사업은 2015년 12월 31일을 기준으로 약 21만 공의 지반정보 DB를 국토지반정보 통합DB센터(2017)를 통하여 제공하고 있다. 2007년 시작된 지하공간정보전산화 초기 사업은 정보의 수집에 초점이 맞추어졌다면, 2013~2014년은 수집된 정보의 정밀 정확도를 검증하는 연구가 진행되었다. 최근 시작된 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하고 이 과정에서의 정밀도를 분석할 필요가 대두되었다. 따라서 본 연구에서는 시추정보 정밀도의 검증 및 향상을 위해 ArcGIS에서 제공하는 지구통계학적 기법인 크리깅 기법과 RMSE의 비교 분석 및 검토를 통해 체계적인 3차원 지반정보 구축을 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다. 또한 구축된 시추정보 DB의 표고자료 및 DEM 자료를 비교 분석하여 표고 자료의 오차를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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