• 터널과지하공간
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• 제31권3호
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• pp.167-183
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• 2021

고준위방사성폐기물 처분장의 장기 안전성 확보를 위해서는 공학적방벽 및 천연방벽 내에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동 해석에 대한 이해가 필수적이다. 특히 고준위방사성폐기물에서 발생하는 열로 인해 암반 및 완충재 내의 지하수에서 압력 증가 및 상변화가 발생하게 되며, 지하수의 유입으로 인해 공학적방벽 내 포화도가 변화하게 된다. 또한 포화도의 변화는 완충재 내에서의 열전달 및 다상 유동 특성에 영향을 미치게 된다. 따라서 복합거동 특성의 복잡성으로 인해 수치해석은 처분시스템에서의 THMC 복합거동 평가와 예측 및 안전성 평가에 있어 강점을 지니고 있으며, DECOVALEX 국제공동연구는 THMC 복합거동에 대한 이해도 증진 및 해석기법 검증을 목적으로 1992년부터 시작되었다. 국내에서는 2008년부터 한국원자력연구원이 지속적으로 참여하여 연구를 수행하고 있으며, 본 기술보고에서는 현재 진행 중인 DECOVALEX-2023의 주요 연구내용을 국내 암반 및 지반공학자들에게 소개하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.129-152
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• 2024

터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.373-388
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• 2003

불연속면의 기하학적 특성 조사는 일반적으로 조사자가 암반 노출면에서 직접 측정 작업을 수행하여 자료를 획득한다. 이러한 방법은 조사 범위에 대한 제약이 있을 수 있고, 자료의 획득과 처리에 많은 비용과 시간을 소요하게 되는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 디지털 영상 분석은 현장 측정에 대한 대안적인 방법으로 제시될 수 있으며, 자동화된 측정과 분석을 제공한다는 장점이 있다. 본 연구는 디지털 사진기에 의해 촬영된 암반 노출면 영상으로부터 절리의 궤적을 인식하기 위한 목적으로 수행되었으며. 결과적으로 부존하는 절리맵을 자동화된 방법으로 작성하고자 하였다. 이를 위하여 개발된 해석 과정은 Media cybernetic사의 ImagePro Plus ver 4.1의 매크로 명령을 사용하여 프로그램으로 작성하였다. 본 연구에서 수행된 영상처리 과정은 영상처리, 절리 인식, 절리 궤적 추적 단계로 구분된다. 영상 처리 단계는 암반 사면 영상에 나타나는 노이즈를 제거하거나 완화시키기 위한 단계로서 영상 필터들을 조합하여 적용하였다. 절리 인식단계는 암반과 절리의 명도차에 의한 국부적인 절리 궤적을 인식하는 과정이다, 인식된 절리는 절리 궤적 추적 단계에서 수치적 의사 결정이 가능한 구조로 재구성된 후 서로 연결되어 절리맵으로 완성된다. 암반 사면의 원 영상과 이러한 영상 처리 알고리즘에 의한 일련의 과정을 거쳐 작성된 절리맵을 비교한 결과, 75～80% 정도의 불연속면들이 인식된 것으로 나타났다. 본 연구와 관련하여 앞으로는 절리 궤적 추적에 더욱 적합한 영상을 획득하기 위한 영상 필터의 조합부분과 절리 궤적의 연결과정에서 seed pixel을 자동적으로 선택할 수 있는 부분을 보다 집중적으로 연구할 필요가 있을 것으로 생각한다.

• 터널과지하공간
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• 제29권6호
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• pp.439-455
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• 2019

완충재는 심지층 고준위 방사성 폐기물 저장소의 주요 구성 요소이다. 벤토나이트는 높은 열전도율과 낮은 수리투과성의 특성으로 완충재의 핵심 구성 요소로 다수의 국가에서 채택되었다. 심층 처분은 지하수 유입을 일으키고 이는 완충재 및 뒷채움재의 팽윤압을 초래한다. 완충재에서 발생하는 고압의 팽윤압은 처분용기에 영향을 줄 수 있기에 정밀한 완충재의 팽윤압 예측은 안전한 처분 시스템 구축에 있어서 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 MX-80 벤토나이트의 수리역학적 거동에 대한 팽윤압 예측 모델을 세우고, 그 결과를 토대로 민감도 분석을 시행하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.400-414
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• 2021

고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권10호
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• pp.17-30
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• 2009

지하에 공동을 건설하는 터널 공사의 경우 초기 응력의 집중 및 발파와 같은 시공단계에서의 과도한 에너지의 적용으로 인하여 주변 암반에 손상을 발생시킨다. 이러한 손상의 발생은 터널에 작용하는 하중 및 터널 주변 암반의 흐름조건에 상당한 영향을 끼친다. 이러한 이유로 터널 주변에 발생하는 손상구간에 대하여 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 유사암석으로 제작된 공동이 존재하는 절리모델의 이축압축실험을 통하여 공동주변의 손상발생을 연구하였다. 절리면은 수평면과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$의 조건으로 형성되었으며, 초조강시멘트 재료를 이용하여 유사절리모델을 제작하였다. 이축압축 실험결과 공동주변에서는 절리면에 수직한 방향으로 인장균열의 발생이 관측되었으며, 균열의 진행으로 인하여 암반블록이 형성되었으며, 진행하는 인장균열이 다른 절리면에 도달하여 암반블록이 완전히 형성된 경우 탈락하는 과정을 보였다. 이러한 인장균열의 진전은 절리면의 각도에 따라 상이한데 절리면의 각도가 클수록 안정적이며 진행성의 균열 진전 양상이 관측되었다. 이러한 인장균열의 발달은 절리면으로 구성된 암편을 보로 가정 할 경우 공동의 곡률로 인한 기하학적 형상의 불규칙성으로 인하여 모멘트가 작용하는 것으로 판단된다. 이상의 실험결과를 입자요소해석 방법을 기반으로 하는 PFC 2D를 이용하여 모사하였다. 해석결과 실험에서 관측한 바와 같이 절리면 각도가 작을수록 손상대의 폭은 넓어지며 인장균열의 진행에 의한 암반블록의 형성이 관측되었다. 또한 상호작용이 발생하는 균열을 조사한 결과 수치해석에서도 절리면의 각도가 작은 조건에서 진행성의 파괴가 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.359-381
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• 2020

벤토나이트 완충재에서의 열-수리-역학적 복합거동을 예측하기 위해 TOUGH2-MP/FLAC3D 시뮬레이터를 기반으로 개발된 Barcelona basic 모델(BBM) 해석모듈의 현장 적용성을 검토하고자 국제공동연구 DECOVALEX-2019 Task D에 참여하여 스위스 Grimsel Test Site의 현장시험(full-scale engineered barriers experiment, FEBEX) 모델링을 수행하고 현장시험에서 계측된 히터 파워, 온도, 상대습도, 응력, 포화도, 함수율 그리고 건조밀도를 계산 값과 비교하였다. 수치해석을 이용하여 시간에 따른 히터 파워와 온도 변화는 전반적으로 잘 재현되었지만, 히터 1과 히터 2에서의 파워 차이를 계산할 수는 없었으며 이를 개선하기 위해서는 FEBEX 터널 주변에 분포하는 황반암과 시험장치 및 벤토나이트 블록의 설치 공정을 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다. 상대습도 변화와 분포 역시 전반적으로 잘 모사되었으나, 수치해석에서 히터 부근에서의 재포화과정이 상대적으로 빠르게 진행된 것으로 보아 수리모델에 대한 일부 수정이 필요할 것으로 보인다. 현장시험에서는 벤토나이트 완충재와 암반 사이에 틈이 존재하지만 수치해석에서는 완벽하게 접촉하고 있는 것으로 가정하였기 때문에 운영 초기의 응력 변화는 다소 차이를 보였지만, 전반적으로 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났다. 해체 이후 측정한 포화도, 함수율, 그리고 건조밀도의 분포 역시 전반적으로 잘 재현되었지만, 건조밀도가 터널 중심과 히터부근에서 조금 크게 계산되어 벤토나이트 블록의 투수계수가 상대적으로 작은 값으로 반영되어 포화도와 함수율이 작게 계산된 것으로 보이며, 이를 개선하기 위해서는 건조밀도에 따른 투수계수 모델에 일부 수정이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과를 토대로 수치모델을 수정하고 추가적인 연구를 수행한다면, 보다 나은 해석 결과와 벤토나이트 완충재에서의 THM 복합거동을 좀 더 현실적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.373-385
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• 2022

굴착기의 어태치먼트 형태로 사용하는 드럼커터는 현장에서 다양한 작업이 가능한 굴착기와 연계하여 사용하는 점에서 그 효용이 크다. 본 연구에서는 굴착기에 설치된 드럼커터 어태치먼트를 이용하여 노출된 암반사면을 대상으로 굴착 시 나타나는 유압과 변형률을 측정하여 드럼커터에 작용하는 하중과 토크를 추정하였다. 굴착기의 붐과 암의 작업각도와 sumping, lowering작업에 따라 8가지 작업모드로 구분하고 작업모드에 따른 유압과 작용력 변화를 분석한 결과, 유압과 유량은 드럼커터 어태치먼트의 제작사양에서 고려된 범위 내에서 문제없이 구동될 수 있음을 확인하였다. 드럼커터 어태치먼트에 작용하는 평균 하중과 토크는 제작사양의 범위 안에 있었지만, 최대하중은 제작사양의 4배까지 나타났다. 높은 지반강도의 영향으로 sumping이 적정하게 이루어지지 못한 점과 일부 위치에서 불연속면의 포함 등으로 인하여 굴착기의 붐과 암의 각도에 따른 하중과 토크의 경향을 발견하지 못하였다. 그러나 해당 결과는 높은 강도의 지반을 굴착할 경우에 드럼커터 어태치먼트에 나타나는 하중과 토크의 범위를 파악하는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.89-103
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• 2024

처분 환경에서는 혐기성 부식, 방사선 분해, 미생물 분해와 같은 다양한 원인으로 처분용기와 완충재의 경계면에서 기체가 발생할 수 있다. 기체의 발생 속도가 완충재 내부에서의 확산 속도보다 빠를 경우, 완충재 내부에 기체가 압축되어 공극 압력이 증가함으로써 완충재의 물리적 손상을 유발할 수 있다. 특히 이때 발생한 균열을 통해 기체돌파현상이라 불리는 급격한 기체 이동 현상과 함께 방사성 핵종이 누출될 가능성이 있다. 따라서 처분 시스템의 안전성 평가를 위해서는 이러한 기체 발생 및 이동 현상에 대한 이해가 필수적이다. 이 연구에는 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 시험 장치를 문헌 연구를 통해 구축하고, 이를 활용하여 한국형 처분 시스템의 완충재 후보 물질 중 하나인 Bentonile WRK (Clariant Ltd.) 분말로 제작한 압축 시료에 대한 기체 주입 시험을 수행하였다. 시험 결과, 완충재 내 기체돌파현상 발생 지점에서 일반적으로 관측되는 특성인 응력 및 압력의 급격한 상승 경향이 뚜렷하게 관찰되었다. 또한 완충재 팽윤으로 기인한 응력의 범위는 4.7~9.1 MPa이었으며, 기체 유입 압력으로 간주할 수 있는 기체돌파현상 발생 시의 압력은 약 7.8 MPa로 확인되었다. 구축된 장치는 향후 완충재의 초기 물성 및 기체 주입 실험 초기 조건에 대한 데이터베이스 구축을 위한 다양한 실험에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.