인구 밀집도가 높은 도시 중심지에서 발생하는 지반함몰의 주요 원인은 하수관 및 상수관과 같은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 이와 관련하여 지반함몰의 원인 규명과 지반함몰 위험 예측에 관한 연구가 꾸준히 수행되고 있다. 현재 지반함몰은 지중탐사레이더를 통해 선제적으로 공동을 발견하여 대응하고 있으나, 이는 인력 및 비용의 소비가 크기 때문에 효율적인 장비의 운영을 위해 위험지역을 예측하고 예측된 지역을 우선순위로 탐사해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 ◯◯시의 2개 구를 500m×500m 크기의 그리드로 분할하고, 해당 그리드 내의 지하매설관 속성과 지반함몰 발생 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하였다. 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 적절한 지반함몰 위험등급 예측 모델을 제시하였고, 제시된 모델을 활용하여 대상지역의 지반함몰 위험지도를 제시하고자 하였다.
물리탐사의 대표적인 한계는 위아래 지층의 물성이 크게 차이나지 않을 경우 취득 신호가 작다는 점이다. 이 경우에는 서로 다른 물성에 기인하는 여러 가지 탐사들을 수행하고 그 결과들을 복합적으로 해석하여 그 효율성을 높인다. 레이더 및 고분해능 탄성파반사법 탐사는 천부 지질구조 및 매설 구조물을 신속하고 정확하게 찾아낼 수 있는 방법으로서 각각 유전율 경계면과 속도 경계면을 찾아내는데 효과적이다. 특히 이 연구에서는 전기적인 성질에 크게 반응하는 레이더 이벤트와 탄성적인 성질에 기인하는 탄성파 이벤트를 단일 단면도에 통합적으로 재건하는 기법을 모델링자료를 통해 구축하고 이를 바탕으로 청주 화강암부지의 얕은(3 m) 깊이의 지하수면, 그 하부의 풍화암, 연암 경계면을 효과적으로 파악하였다. 지반 강성에 중요한 인자인 밀림 탄성률(강성률)을 평가하기 위해 검층 자료를 통해 얻은 S파 속도를 여러 채널 S파 분석(MASW)과 공중점 교차상관 기법(CMPCC)에서 나온 값과 비교한 결과, 일반적인 MASW보다 이상대의 정확한 지점과 높은 S/N을 목적으로 고안된 CMPCC을 통해 얻은 속도가 실제 검층 자료에 보다 접근하였다.
별을 관측하는 천문대로 잘 알려진 경주 첨성대는 그 모양과 성격이 독특하고 원래의 모습으로 잘 보존되어 있어 역사적·학술적·예술적 가치가 높은 문화재이다. 그동안 많은 연구자들이 첨성대의 외부 구조와 지반 안전성, 지진 재해 위험도 평가 연구 등 과학적인 조사를 이용한 첨성대의 평가를 진행해왔으나 첨성대의 지하 구조에 대해서는 조사가 매우 미흡하였다. 이 논문에서는 첨성대와 관련한 주변의 매장문화재 존재 여부와 첨성대의 기초부를 확인하기 위하여 지하투과레이더(GPR) 탐사를 수행하고 2차원과 3차원 영상을 통해 첨성대의 지하 구조를 정밀 분석하였다. 그 결과, 0.4~0.6m 깊이에서는 절반 정도만 남아 있긴 하지만 12개의 작은 물체들이 원형의 배치를 이루고 있고, 0.7~1m 깊이에서는 정면 4칸, 측면 3칸의 건물지로 추정되는 반응이 첨성대를 중심으로 주변에 분포하는 것이 확인되었다. 또한 첨성대의 직하부에는 이미 알고 있는 2단의 기단부 외에 7×7m 크기의 방형 시설이 깊이 0.6m에 존재하며, 깊이 1.2~3m에서는 첨성대의 기초시설로 추정되는 반응이 확인되었다. 이 기초시설은 동서 11m, 남북 12m의 타원형이며 첨성대 기단을 중심으로 북·서·동측면은 1m 이내로 짧고 남측면은 5m 정도로 넓게 분포하고 있다.
본 논문에서는 펄스형 시추공 레이더 시스템에 사용되는 UWB 모듈인 펄스 발생기와 광대역 가변 이득 저잡음 증폭기를 설계 및 제작하고, 기존의 시스템과 비교하여 성능을 분석하였다. 공동을 포함하는 지하 매질의 최대 경로 손실을 구하여 시스템 버짓과 규격을 결정하였다. 펄스 발생기는 40 kHz의 펄스 반복율과 5 ns 미만의 펄스폭을 가지고 피크 레벨이 +73 dBm으로 제작되었다. 광대역 저잡음 증폭기는 주파수 20 MHz에서 200 MHz 범위 내에서 3.77 dB의 잡음 지수와 100 dB의 가변 이득 범위를 가지게끔 설계되었다. 실제 시험장에서 기존 시스템과 비교한 결과, 제작된 시스템은 탐사가 되지 않는 영역도 낮은 잡음 지수를 갖는 저잡음 증폭기에 의해서 탐사가 가능하였다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
This study was performed in two ways, which are 'Before' 'After' carrying out trench search through GPR which is called 'Non Destructive Geophysical' to the expected area where the remains of historic interest could be distributed within the construction site from Dae-gu to Busan. As a result, the layer containing gravel and sand has more irregular specular surface then others containing silt and clay. And, this paper, irregular specular surfaces of prominence and depression patter appeared. After performing trench search, verified that the site yield dolmens and lots of stone implements.
최근 안전 및 환경 등이 사회의 주요 이슈가 되고 있다. 특히 공사 현장 주변의 지반 침하 등에 따른 피해를 막기 위해 지하안전특별법까지 제정되는 등 안전에 대해서는 구체적인 노력이 진행되어 왔다. 환경 오염문제와 관련해서도 대상 지역의 지중유체 이동경로 파악 등을 통해 가능한 환경 오염 영역을 특성화 하고 지중에서 오염의 처리 및 모니터링에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 일환으로, 기존에는 주로 자원 탐사, 지질 특성 파악, 지반 탐사 등에 이용되었던 물리탐사 기법이 환경 오염 영역 파악에 적용되고 있다. 이 논문에서는 환경 오염 지역 특성화를 위한 물리탐사 연구의 기초 연구로서, 유류, 침출수, 중금속 및 질소산화물 등 여러 오염원의 특성에 따른 오염지역의 전기적 물성 변화 특성을 알아보았다. 또한 이러한 물성 변화를 파악할 수 있는 물리탐사 기법들 즉, 전기비저항 탐사, 유도분극 탐사, 지표투과레이더 탐사 등의 오염 탐사 적용 가능성에 대해 검토한 후, 다양한 오염지역에서의 실제 수행된 물리탐사 사례들을 분석하였다.
산사태가 발생하면 많은 시설에 큰 위험을 초래할 수 있기 때문에, 이를 예방하기 위해 사면의 특성을 상세하게 조사하고 불안정한 사면에 대해서는 적절히 보강을 수행해야 한다. 물리탐사는 사면을 교란시키지 않고 비교적 저렴한 비용으로 넓은 영역의 특성을 조사할 수 있는 방법으로, 외국에서는 사면의 안정성 조사에 널리 쓰이고 있는 반면 국내에서는 물리탐사 외의 직접적인 조사 방법들이 주로 쓰이고 있다. 이 논문에서는 물리탐사를 이용하여 사면의 특성을 파악하여 안정성을 평가한 사례들을 분석하고자 한다. 먼저 불안정한 사면물질, 균열 위치 및 연결성, 지하수위 분포에 따른 물성의 변화 등을 알아본 뒤, 이러한 물성 변화를 파악하기 위해 적용된 물리탐사 기법들인 전기비저항 탐사, 탄성파 탐사를 비롯해 자연전위 탐사, 유도분극 탐사, 지표투과레이더 탐사 등의 적용법에 대해 알아본다. 이에 기초하여, 기존의 여러 사면에서 실제로 수행되었던 물리탐사 사례들을 분석하였다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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