Seong, Jonghyeun;Cho, Sun Il;Xu, Chunxu;Yun, Hee Cheon
한국측량학회지
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제39권5호
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pp.279-288
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2021
In the era of the 4th industrial revolution, smart construction, in which new technologies such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle) are fused, is attracting attention in the construction field. However, the method of estimating earthwork volume using DEM generated by UAV survey according to practical regulations such as construction design guidelines or standard product counting is not officially recognized and needs to be improved. In this study, different types of UAV were measured and DEM was obtained using this data. The DEM (Digital Elevation Model) thus obtained was analyzed for changes in the amount of earthworks according to the size of the GSD (Ground Sample Distance). In addition, the amount of earthwork by DEM and the amount of earthwork by existing design drawings were compared and analyzed. As a result of the study, it was suggested that images with a GSD of 5cm or less are effective to generate a high-quality DEM. Next, as a result of comparing the earthwork volume calculation method using DEM and the earthwork volume based on the existing 2D design drawings, a difference of about 1% was shown. In addition, when the design earthwork amount calculated by the double-section averaging method was compared with the designed earthwork amount using DEM data by UAV survey, a difference of about 1% was found. Therefore, it is suggested that the method of calculating the amount of earthworks using UAV is an efficient method that can replace the existing method.
성토 시공시, 경제적인 시공을 위해 절 성토량의 균형은 중요하게 고려되어야 할 사항이다. 그러나 실제 완성기면까지 성토시 성토체 자체의 압축침하와 연약지반 성토시 발생하는 제체하부 원지반의 압밀침하, 암 버럭 사이의 간극 메움에 의한 침하와 강우와 유출시 발생하는 토량 손실에 의한 성토량의 부족분이 발생하고 있다. 성토량의 부족분에 대한 지침은 도로공사 시방서에 토량환산계수를 통해 설계하도록 되어 있지만 성토체 자체의 압축침하에 의한 부족분은 고려되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 이세전(伊勢田)(1972)와 석정(石井)(1976)가 제안하고 있는 성토체의 제체압축침하량 산정기법을 적용하여 국내 여러 현장의 성토체를 대상으로 발생가능한 압축침하량을 산정하였다. 본 연구결과 성토고 및 성토재의 종류에 따라 성토고의 약 3~10%내외의 전침하량이 발생하는 것으로 나타났다. 그러므로 실제 설계시 성토재의 특성 및 성토고를 고려한 성토체의 즉시침하 및 크리프 침하를 반영한 설계가 필요할 것으로 판단된다.
토공량 결정은 토질역학, 고속도로적용, 운송공학, 많은 측량에 자주 요구된다. 토공량 계산은 해안매립공사 같은 대규모의 토목설계나 계획에 큰 비중을 차지하므로 토공작업의 정확도를 향상시키는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 3가지의 제안식(A, B, C)과 점고법 그리고 Chen 과 Lin법을 예제를 통하여 비교하였다. 그리고 주어진 3차원 자료를 스플라인 보간법을 이용하여 지형곡면을 양방향으로 보간하거나 자유경계조건에 의한 방법의 알고리즘을 제시하였다. 재래식방법의 수학적 방범은 절점에서 첨단점을 곡선화하는 일반적인 결점을 내포하고 있다. 이러한 결점을 피하기 위하여 새로운 방범의 수학적 모델로서 3차 스플라인 보간법을 적용하였다. 3차 스플라인 보간의 특성상 새로운 방법의 모형곡선은 지형단면과 부드럽게 잘 맞아떨어졌다. 이 연구의 결과 제안된 3가지의 방법의 알고리즘이 점고법, Chen과 Lin보다 더 정확한 결과를 나타내었다. 그리고 언급된 수학식에 의한 모형은 토공량 결정에 있어 최대의 정확도를 제시하는 것으로 판단된다.
확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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