• 한국자원공학회지
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• 제55권6호
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• pp.546-552
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• 2018

금번 6차 광해방지 국제심포지움 발표사례로 볼 때, 국가별 광산개발의 역사, 지리여건, 경제상황 등이 상이하나, 과거 개발된 광산으로 인해 발생한 산성광산배수로 인한 수질오염, 광물찌꺼기 유실로 인한 토양오염 및 수질오염, 사면파괴로 인한 산사태, 지하갱도 붕괴로 인한 지반침하 등으로 인간의 생활이 위협당하고 있다. 나라별로 기술력과 법제도의 차이가 있고, 광해복구가 진행 중인 나라와 이제 시작하려고 제도마련 및 기술지원을 받아야 하는 나라도 있다. 광해복구를 시작하려는 나라에서는 국제사회에 도움을 요청하고 있어 기술적 제도적으로 앞선 선진국에서는 복구를 시작하려는 나라와 공조를 통해 광해를 복구해야할 필요가 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.23-35
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• 2018

최근 서울 및 대도심지에서는 도로함몰과 동공 같은 지반재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 따라 정부차원의 해결책으로 지하공간통합지도 제작에 관한 연구가 진행 중에 있다. 한편, 지하공간통합지도의 근간이 되는 지반정보는 국토지반정보 통합DB센터에 22만 공 이상의 시추공DB로 구축되어 있다. 이러한 지반정보를 토대로 3차원 지하공간통합지도를 구축하기 위해서는 지반정보의 정밀도 검증 및 평가를 통한 신뢰성 확보가 우선시된다. 이로 인해 기 구축된 지반정보 DB에 대한 정밀도 검증 및 평가에 대한 연구가 수행된 바 있으며, 최근에는 지반정보를 3차원으로 가시화하기 위한 지반정보의 정밀도 분석에 더불어 활용 방안에 대하여 검토된 바 있다. 본 연구에서는 이에 나아가 지반정보의 정밀도 향상 방안을 수립하여 선행 연구 결과를 토대로 신뢰성 있는 3차원 지하공간통합지도의 구축을 위한 지반정보의 정밀도 향상 모듈을 제시하고자 한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제12권4호
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• pp.657-673
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• 2017

Preventing water seepage and inrush into mines where close multiple-seam longwall mining is practiced is a challenging issue in the coal-rich Ordos region, China. To better protect surface (or ground) water and safely extract coal from seams beneath an aquifer, it is necessary to determine the height of the mining-induced fractured zone in the overburden strata. In situ investigations were carried out in panels 20107 (seam No. $2-2^{upper}$) and 20307 (seam No. $2-2^{middle}$) in the Gaojialiang colliery, Shendong Coalfield, China. Longwall mining-induced strata movement and overburden failure were monitored in boreholes using digital panoramic imaging and a deep hole multi-position extensometer. Our results indicate that after mining of the 20107 working face, the overburden of the failure zone can be divided into seven rock groups. The first group lies above the immediate roof (12.9 m above the top of the coal seam), and falls into the gob after the mining. The strata of the second group to the fifth group form the fractured zone (12.9-102.04 m above the coal seam) and the continuous deformation zone extends from the fifth group to the ground surface. After mining Panel 20307, a gap forms between the fifth rock group and the continuous deformation zone, widening rapidly. Then, the lower portion of the continuous deformation zone cracks and collapses into the fractured zone, extending the height of the failure zone to 87.1 m. Based on field data, a statistical formula for predicting the maximum height of overburden failure induced by close multiple seam mining is presented.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.427-436
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• 2016

도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제14권5호
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• pp.327-338
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• 2004

본 연구에서는 터널의 안정성을 정량적으로 평가하기 위해 지반과 지보재의 파괴를 고려한 터널의 안전율에 대한 개념을 정립하고, 안전율을 계산하는 수치해석기법을 정립하고자 하였다. 안전율을 구하기 위해서 지반이 파괴될 때까지 지반의 강도를 감소시켜가며 반복적으로 해석을 수행하는 전단강도 감소기법을 사용하여 지반의 파괴 및 이에 따른 지보재의 파괴를 고려하여 측압계수 및 암반등급에 따른 터널의 안전율을 구하였다. 이 방법을 사용하면 파괴 활동면을 미리 가정하지 않아도 안전율과 파괴 활동면을 동시에 구할 수 있다. 수치해석은 유한 차분법에 기초를 둔 지반해석 프로그램인 FLA $C^{2D}$(ver 3.3)을 사용하였으며, 해석 결과로부터 소성영역의 분포와 지보재의 응력분포를 확인하였다. 해석 결과 양호한 1등급과 2등급의 암반에서는 안전율이 높게 나타났으며, 암반등급이 저하될수록 안전율은 낮게 계산되었다. 또한 측압계수 0.5인 경우가 측압계수 2.0인 경우보다 안전율이 더 크게 확보되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 정의된 안전율은 터널의 안정성을 나타내는 정량적 지표로 사용될 수 있음을 확인하였으며. 소성영역, 숏크리트 응력, 록볼트 축력을 검토함으로써 터널에 설치되는 지보재의 양과 설치 위치를 조정하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.