• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.23-33
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• 2017

도심지가 고도화되고 지상 공간이 포화됨에 따라 지하공간 개발 및 활용이 활발히 이루어지고 있다. 이와 동시에 지반함몰 현상, 각종 지하공간 사고 등으로 시민들의 안전이 위협받고 있다. 지반함몰을 방지하기 위하여 지하에 발생한 공동을 탐지하고 공동등급을 설정하여 공동복구 순서 및 위험도를 평가해야 한다. 기존의 일본 간선도로 공동관리 등급은 일본 현지의 기준을 대상으로 하여 국내 지반실정에 적용하기가 적합하지 않다. 최근 국내 실정에 맞게 서울형에서 공동관리 등급이 개발되었으며, 도로 하부지반 및 아스콘 포장층의 상태 등을 추가로 고려하여 공동의 등급을 지정하였다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역를 대상으로 209개의 공동을 탐사하고, 공동 등급에 따른 공동의 형상을 분석하였다. 또한 일본의 간선도로 공동관리 등급과 새롭게 개발된 서울형 공동관리 등급으로 분류된 결과를 상호 비교하였다. 비교 분석 결과, 일본 간선도로 공동관리 등급기준으로 긴급복구로 분류되 공동들은 상당히 보수적으로 평가되었으며, 이는 일본의 기준이 도로 포장층 두께를 고려하지 않고, 공동의 폭과 토피만을 고려하였기 때문이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권3호
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• pp.449-457
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• 2020

연구목적:서울시는 공동관리 등급 기준에 따라 공동의 규모, 아스팔트포장 두께, 포장면의 균열깊이를 고려하여 긴급, 우선, 일반, 관찰등급으로 공동의 위험도를 분류하고 있다. 본 연구에서는 2019년 서울시 공동조사용역에서 발견된 265개소의 공동의 상부 포장상태를 확인하여 포장균열이 확인된 17개소에 대하여 균열깊이를 측정하였다. 연구방법: 1차에서는 확인된 공동의 균열 확인을 위하여 버니어 캘리퍼스, 테이퍼 게이지, 깊이 게이지를 활용하여 균열 폭 및 깊이를 측정하였다. 2차에서는 상부 노면에서 가장 크게 균열이 발생한 위치를 확인하여 아스콘을 천공 후 균열 깊이를 추가로 측정하였다. 연구결과:확인된 시험공동 17개소 중 9개소에서 공동 관리 등급이 상향 조정되었다. 따라서, 긴급복구와 우선복구의 경우에는 포장 균열 깊이와 잔여 아스팔트 콘크리트 포장 두께에 따라 등급 조정이 필요하다. 결론:공동 상부에 균열이 발생한 경우는 천공을 통하여 균열 진행 상태를 파악하고 잔여 아스팔트 콘크리트 두께를 확인하여 공동등급을 결정해야한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.60-69
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• 2020

연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.23-29
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• 2023

지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.