방조제의 모니터링에는 지구물리학적 비파괴 검사인 GPR (Ground Penetrating Radar) 탐사가 주로 이용된다. GPR 반응은 상황에 따라 복잡한 양상을 보이므로 자료의 처리와 해석은 전문가의 주관적 판단에 의존하며, 이는 오 탐지의 가능성을 불러옴과 동시에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 딥 러닝을 이용하여 GPR 탐사자료의 공동을 탐지하는 다양한 연구들이 수행되고 있다. 딥 러닝 기반 방법은 데이터 기반 방법으로써 풍부한 자료가 필요하나 GPR 탐사의 경우 비용 등의 이유로 학습에 이용할 현장 자료가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 증강 전략을 이용하여 딥 러닝 기반 방조제 GPR 탐사자료 공동 탐지 모델을 개발하였다. 다년간 동일한 방조제에서 탐사 자료를 사용하여 데이터 세트를 구축하였으며, 컴퓨터 비전 분야의 객체 탐지 모델 중 YOLO (You Look Only Once) 모델을 이용하였다. 데이터 증강 전략을 비교 및 분석함으로써 최적의 데이터 증강 전략을 도출하였고, 초기 모델 개발 후 앵커 박스 클러스터링, 전이 학습, 자체 앙상블, 모델 앙상블 기법을 단계적으로 적용하여 최종 모델 도출 후 성능을 평가하였다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
PURPOSES : The purpose of this study is to evaluate different types of Ground Penetrating Radar (GPR) testing for characterizing the road cavity detection. The impulse and step-frequency-type GPR tests were conducted on a full-scale testbed with an artificial void installation. After analyzing the response signals of GPR tests for detecting the road cavity, the characteristics of each GPR response was evaluated for a suitable selection of GPR tests. METHODS : Two different types of GPR tests were performed to estimate the limitation and accuracy for detecting the cavities underneath the asphalt pavement. The GPR signal responses were obtained from the testbed with different cavity sizes and depths. The detection limitation was identified by a signal penetration depth at a given cavity for impulse and step-frequency-type GPR testing. The unique signal characteristics was also observed at cavity sections. RESULTS : The impulse-type GPR detected the 500-mm length of cavity at a depth of 1.0 m, and the step-frequency-type GPR detected the cavity up to 1.5 m. This indicates that the detection capacity of the step-frequency type is better than the impulse type. The step-frequency GPR testing also can reflect the howling phenomena that can more accurately determine the cavity. CONCLUSIONS :It is found from this study that the step-frequency GPR testing is more suitable for the road cavity detection of asphalt pavement. The use of step-frequency GPR testing shows a distinct image at the cavity occurrences.
Ground Penetrating Radar (GPR) has been used to image inside concrete specimens embedded with steel bars and delamination. An imaging algorithm has been developed to improve measurement output generated from a commercial radar system. For the experiments, laboratory size concrete specimens are made with the dimensions of $1,000mm(W){\times}1,000mm(L){\times}250mm(D)$. The results have shown improved output of the radar measurements compared to commercially available processing methods.
Ground penetrating radar (GPR) survey is a geophysical method that utilizes electromagnetic waves reflecting from a boundary where the electromagnetic property changes. As the frequency of the antenna is about 25 MHz ~ 1 GHz, it is effective to acquire high resolution images of underground pipe, artificial structure, underground cavity, and underground structure. In this study, we analyzed the change of signals reflected from the same underground objects according to the arrangement of transceiver antennas used in ground penetrating radar survey. The antenna used in the experiment was 200 MHz, and the survey was performed in the vertical direction across the sewer and the parallel direction along the sewer to the sewer buried under the road, respectively. A total of five antenna array methods were applied to the survey. The most used arrangement is when the transmitting and receiving antennas are all perpendicular to the survey line (PR-BD). The PR-BD arrangement is effective when the object underground is a horizontal reflector with an angle of less than 30°, such as the sewer under investigation. In this case study, it was confirmed that the transmitter and receiver antennas perpendicular to the survey line (PR-BD) are the most effective way to show the underground structure. In addition, in the case where the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other (XPOL), no specific reflected wave was observed in both experiments measured across or parallel to the sewer. Therefore, in the case of detecting undiscovered objects in the underground, the PR-BD array method in which the transmitting and receiving antennas are aligned in the direction perpendicular to the survey line taken as a reference and the XPOL method in which the transmitting and receiving antennas are orthogonal to each other are all used, it can be effective to apply both of the above arrangements after setting the direction to 45° and 135°.
Track substructure(ballast, subgrade) should have sufficient strength and adequate stiffness to fully support track superstructure(rail, fastener, sleeper). Vertical support stiffness of track comes from the sufficient thickness, adequate strength and stiffness of material of substructure layers. Since the vertical support stiffness of track substructure is closely related with the track geometry, the evaluation of the stiffness is very important to understand the track states. This paper introduces the system, which are composed of Ground Penetrating Radar(GPR), Portable Ballast Sampler(PBS), and Light Falling Weight Deflectometer(LFWD), to evaluate substructure condition and summarizes the field test results performed with the reliable system.
Ground penetrating radar(GPR) uses radio waves to detect buried objects in any non-metallic material. Initially it was used to detect structures in ice. GPR has evolved to include the penetration of soils, rocks and man-made structures. GPR uses a sensitive detector to record weak radio waves reflected from objects embedded in the material under investigation. In this study, the GPR is applied to outside plant telecommunication facilities such as cable tunnels, manholes and underground conduits and model experiments to obtain radar characteristics. The thickness and soundness of tunnel lining can be evaluated, and the location of rebars and steel ribs can also be found effectively. The location of underground conduits as well as manholes can be found and the results of GPR give good coincidence with design drawings. In order to investigate the tunnel lining, the GPR mounted vehicle is developed and it is proved that the vehicle can save time and manpower.
이 논문의 주 목적은 효율이 높은 공통중간점(CMP) 자료 획득 방법에 대해 서술함으로써, GPR탐사의 적용성을 넓히기 위함이다. CMP 자료 획득의 효율을 높이기 위한 가장 중요한 기술적 혁신은 실시간 이동 GPS(RTK-CPS)를 이용한 GPR 안테나의 위치 연속 모니터링이다. 이 연구에서 제안한 자동 안테나 이동 시스템은 GPR 탐사에서 시간을 가장 많이 요구하는 특정 지점에 안테나를 위치시키는 과정이 필요없기 때문에 탐사 시간 효율이 개선된다. 수치적 실험으로부터 자료획득 효율이 향상됨에 따라 자료의 밀도 및 CMP 중합수가 늘어나는 것을 예측할 수 있었으며, 이는 결과적인 자료의 신호대 잡음비 향상을 초래한다. 현장 적용은 이러한 가설을 입증하였으며, 이 연구에서 제안된 방법을 CMP 방식의 GPR 탐사를 좀 더 실질적이고 널리 사용될 수 있게 한다. 게다가 이 방법은 정밀한 지하수 정보를 제공할 수도 있는데, 이는 CMP 방식으로 얻은 공간적으로 조밀한 유전상수 분포를 물포화도와 갈이 지하수 특성과 관계 깊은 조밀한 물리량 분포로 변환할 수 있기 때문이다.
이 논문은 2007년 9월에 발생한 태풍이 동반한 폭우 후에 일본 사이타마현의 아라강 유역의 제방근처 지형변형 지역에서 실시된 3차원 GPR 탐사에 관하여 기술하였다. 폭우에 의해 생긴 포장된 도로 위의 수직균열 주변에 근접한 4방향의 2차원 탐사들로 이루어진 고밀도의 3차원 GPR 탐사가 수행되었다. 2차원 탐사의 방향은 각각 도로에 대해 $0^{\circ}$, $90^{\circ}$. $45^{\circ}$ 그리고 $-45^{\circ}$로, 측선 사이의 간격은 0.5 m 이하로 설정하였다. 3차원적인 지하구조가 3차원 Kirchhoff 형태의 구조보정 자료처리 기법을 통하여 정밀하게 영상화 되었다. 그 결과 포장포로 밑의 폭우로 인해 발생된 균연들의 위치와 수직 연결성 등을 명확하게 확인 할 수 있었다. 이 영상은 균열 형성과정의 매커니즘을 이해하는데 큰 도움을 줄것으로 기대된다. 또한 3차원 GPR 탐사 결과 공기로 채워진 공동이 존재하지 않는 것으로 확인되어 2차적인 피해가 발생될 가능성은 매우 낮은 것으로 판명되었다.
GPR 탐사는 천부 지하 대상체 탐지에 유용한 방법이다. 그러나 다수의 GPR 적용사례에서 보여지듯이 천부 대상체에 의한 신호들은 지표에 의한 강한 반사파에 묻혀서 나타난다. 따라서 대상체에 의한 반사파를 이러한 강한 신호로부터 분리해낼 수 있는 신호처리 기법의 적용이 요구된다. 이 연구에서 사용된 파형압축기법은 신호의 폭을 압축시키는 것으로 심하게 오염되어 흐트러진 파형들로부터 신호를 분리해내는 방법이다. 이 논문에서는 위너필터링 (Wiener filtering) 기법을 사용하여 GPR 자료의 파형압축을 수행하는 자료처리방법을 소개하였다. 이 필터는 매설된 관로 위에서 얻어진 수치모형자료 및 현장 GPR 자료에 적용되었다. 이 분별방법은 강한 지표반사로부터 대상체의 반사신호를 구분해 내는 것과 파형압축을 위한 기준신호로서의 지표반사를 분리해 내기 위한 두 곳 모두에 사용 되었다. 파형압축 필터에 있어서 기준신호의 선정은 매우 중요한 문제이다. 그 이유는 특별히 기준신호의 신호대 잡음비가 낮을 경우 신호의 복이 압축될수록 잡음수준이 증가하게 되기 때문이다. GPR 수치모형자료와 현장 자료에 적용시킨 결과 GPR 영상의 눈에 띄는 개선을 보여주었다 즉, 지표반사파와 대상체에 의한 반사파의 구별이 뚜렷해지고 이를 통해 훨씬 좋은 결과를 나타내었다. 그러나, 현장자료에서는 잡음의 고주파성분을 포함하는 넓은 대역폭을 갖는 기준신호 때문에 약간의 잡음수준의 증가로 나타났다. 지표반사파를 기준신호로 사용하면 GPR자료의 파형의 복을 압축시킬 수 있이 지하 대상체에 의한 반사 영상의 질을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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