열-수리-역학-화학적 복합거동의 영향은 고준위방사성폐기물 심층 처분시스템의 성능평가 및 안전성 평가 측면에서 중요하기 때문에 이를 분석하고 예측하기 위한 해석모델과 수치해석 기법이 필요하다. 하지만, 장기간에 걸쳐 발생하는 열-수리-역학-화학적 복합거동에 관련된 다양한 현상들이 비선형적 거동을 보이고 그 구성방정식들의 상관관계가 명확하지 않기 때문에 이를 정확하게 해석하고 예측할 수 있는 수치모델과 모델링 기법을 개발하는 것은 매우 어렵다. 뿐만 아니라, 개발된 수치모델과 모델링 기법을 검증하기 위해서는 오랜 시간동안 수행되어야 하는 고비용의 실험실 시험과 현장시험이 필요하기 때문에 열-수리-역학-화학적 복합거동 분석과 예측을 위한 수치모델과 모델링 기법의 개발뿐만이 아니라 검증 역시 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하여 효과적인 수치모델 및 해석기법 개발과 실험실 시험 및 현장시험 데이터를 활용한 검증을 수행하기 위해 국제공동연구 DECOVALEX(DEvelopment of COupled models and their VALidation against EXperiment) 프로젝트가 1992년부터 시작되었다. 한국의 경우, 한국원자력연구원이 2008년부터 DECOVALEX-2011, DECOVALEX-2015, 그리고 DECOVALEX-2019에 참여하였다. 본 기술 보고에서는 지난 3단계의 DECOVALEX 프로젝트에서 수행된 모든 과제의 주요 내용을 국내 암반 및 지반공학자들에게 소개하였다.
치밀 저류층의 투과도 증진을 위해 개발된 수압파쇄 기술은 셰일가스와 같은 비전통자원과 심부지열 개발에 필수적인 기술 중 하나이다. 파쇄형태가 단순하고 파쇄효율이 좋지 않은 수압파쇄를 개선하기 위해 다양한 파쇄유체를 이용한 실험적 연구가 진행되었다. 물, N2, CO2 가스를 파쇄유체로 사용하여 치밀 암석에 대한 파쇄형태와 효율성을 분석하였다. 파쇄유체로 물을 일정 주입속도로 주입한 경우 순간적으로 압력이 상승하여 파쇄가 발생하였으나, 파쇄유체로 가스를 주입한 경우 서서히 압력이 증가되면서 물보다 낮은 파쇄압력을 보였다. 3D 단층촬영 기법을 이용하여 물과 가스 주입으로 생성된 균열을 관찰한 결과는 기존 공극부피 대비 파쇄 자극부피가 각각 5.71%(물), 12.72%(N2), 43.82%(CO2) 증가되었다. 또한 파쇄유체의 파쇄 효율성을 검정하기 위한 파쇄 전후 투과도 변화 실험에서는 가스 파쇄에 의해 증가되는 투과도 증가 값이 물을 이용한 파쇄보다 훨씬 높게 측정되었다. 파쇄 이후 인공균열의 생성과 주변응력에 의해 다시 균열이 닫히는 현상을 고려하여 생성된 인공균열에 구속압을 단계별로 증가시켜 투과도 변화를 측정하였다. 구속압이 2MPa에서 10MPa로 증가시켰을 경우 초기 투과도 대비 각각 89%(N2), 50%(CO2) 감소하였다. 본 연구는 가스파쇄기술이 수압파쇄보다 투과도 증진 효과가 크고 이후 주변 응력에 의한 투과도 감소가 적은 것으로 나타났다.
고준위방사성폐기물 심층처분 부지선정과정은 단계별로 진행될 예정이며, 부지선정과 관련된 평가인자는 103개로 제안된 바 있다. 이 중 암반공학분야에서 무결암, 절리나 암반에 대한 평가인자는 33개가 있으며, 기본조사와 상세조사 단계에서 적용된다. 본 보고에서는 일축압축강도와 원위치 응력, 절리분포, 암반등급을 주요 평가인자로 선정하고, 이 중 일축압축강도와 원위치 응력을 핵심 평가인자로 선정하였다. 선정한 핵심 평가인자에 대한 분포범위를 평가하기 위해 원주와 춘천지역의 화강암을 대상으로 통계적 기법 또는 회귀분석을 수행하였다. 사후분포를 통해 추정된 원주지역의 일축압축강도의 평균은 약 171 MPa, 춘천지역은 약 123 MPa이다. 원주지역에 작용하는 최대 원위치 응력은 30 MPa 이하이며 춘천지역은 40 MPa 이하였다. 회귀분석에 의해 산정된 최대수평응력의 방향은 원주의 경우 101°이며 춘천의 경우는 95°였다.
고준위방사성폐기물의 심층처분시스템에서 천연방벽은 처분시설을 물리적으로 지지함과 동시에 방사성 핵종의 이동을 지연시키는 역할을 최소 수십만년 이상 수행해야 한다. 천연방벽의 지구조적 장기진화평가를 위해서는 암반 절리의 장기거동 분석이 필수적이며, 여기에는 마찰회복 거동이 포함된다. 본 연구에서는 암반 절리의 수리-역학적 조건 하 마찰회복 거동을 슬라이드-홀드-슬라이드(slide-hold-slide, SHS) 실험을 통해 실험적으로 분석해 보고자 하였으며, 이를 위해 서로 다른 거칠기의 절리 시험편을 대상으로 역학적 및 수리-역학적 조건에서 SHS 실험을 수행하였다. 수리-역학적 조건에서 마찰회복률은 더 증가하는 경향을 보였으며, 이는 거칠기가 큰 시험편에서 더 분명하게 나타났다. 또한, 절리면에 작용하는 유효 수직응력이 작은 경우에 수리-역학적 조건의 영향이 더 크게 작용함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과들은 천연방벽 암반 절리의 마찰회복 거동을 파악하는 데 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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