• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.593-609
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• 2021

본 연구에서는 입자기반 개별요소모델(grain-based distinct element model, GBDEM)을 이용하여 결정질 암석 내 포함된 균열의 열-역학적 거동을 평가할 수 있는 수치해석기법을 제시하고 열에 의한 균열의 미끄러짐 거동을 해석하였다. 이는 DECOVALEX-2023 프로젝트 Task G의 일환으로 수행된 벤치마크 모델링 연구로, Task G는 결정질 암반 내 균열의 열-수리-역학적 복합거동을 해석하기 위한 수치해석기법을 개발하는 데에 목표가 있다. 여기에서는 Voronoi diagram을 이용하여 다면체 개별입자의 집합체로서 해석모델을 생성하고, 입자 및 입자간 접촉에서 발생하는 열-역학적 거동을 개별요소프로그램인 3DEC을 통해 해석하였다. 암석 시험편의 탄성거동을 재현하기 위하여 등가연속체 개념을 적용하여 입자와 접촉의 미시물성을 산정하였으며, 균열에 상응하는 접촉에는 Coulomb slip model을 부여하여 인장강도와 전단강도를 갖는 불연속면을 모사하였다. 경계응력과 열응력에 의한 균열의 거동을 수치적으로 모델링하였으며, 경계조건에 따라 균열의 미끄러짐이 발생하는 열-역학적 메커니즘을 정량적으로 분석하였다. 해석 결과, 본 연구에서 제시한 해석모델이 암석 내 열팽창과 열응력의 증가, 균열 응력과 변위, 경계조건의 영향 등을 합리적으로 재현하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 해석모델은 Task G에 참여하는 국외 연구팀들과의 의견 교류와 워크숍을 통해 지속적으로 개선하는 한편, 향후 실내실험에 적용하여 타당성을 검증할 예정이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.160-172
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• 2022

현재 국내 화약류 간이저장소에 대한 설계 규정은 화약류 저장량이 적다는 이유로 구조기준은 구조물의 벽체 종류 및 두께에 대한 기준만이 제시되어 있다. 이러한 이유로 간이저장소 내부 폭발 시 2차 피해에 대한 우려가 있어 현재의 기준에 대한 재검증이 필요하다. 본 연구에서는 간이저장소 내부에서 TNT 15 kg 폭발을 가정하여 강건설계 실험설계법 및 수치해석을 실시하였다. 수치해석 결과를 토대로 동일 시간 조건에 발생하는 구조물의 변위를 분석하였으며 이를 통해 기여도 평가를 실시하였다. 기여도 평가 결과 콘크리트 두께가 가장 기여도가 높은 것으로 파악되었으며, 콘크리트 강도 및 철근 배열의 경우 콘크리트 두께에 비하여 낮은 수준의 기여도를 보였다. 철근 직경의 경우 구조물 변위에 대한 기여도가 현저히 낮은 것으로 파악되었다. 또한 현재 적용되고 있는 간이저장소에 대한 구조기준은 방폭성능이 부족하여 새로운 설계기준을 제시할 필요가 있었으며 이를 위해 추후 해석 및 실제 실험에 적용할 설계 인자를 선정하였다. 콘크리트 두께의 경우 발생 변위의 양상을 고려하여 15 cm, 콘크리트 강도는 입구 배출 압력을 고려하여 일반 콘크리트, 철근 배열은 발생 변위의 평균이 가장 작은 인자, 철근 직경의 경우 발생 변위의 차이가 낮아 경제성을 고려하여 가장 작은 수준의 인자를 설계변수로서 선정하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제32권2호
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• pp.131-143
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• 2022

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.494-507
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• 2021

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.534-548
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• 2021

서울 시내를 비롯한 국내 곳곳에 채굴이 종료된 다수의 폐채석장이 존재한다. 폐채석장은 낙석 등의 안전 문제와 공간 활용도 문제로 인해 항상 개발 대상 구역으로 거론되는데, 폐채석장 인근에 현재 국가적 지원을 받는 태양광 에너지 발전 가능성을 살펴보았다. 본 연구는 사당 IC 인근 폐채석장 부지를 대상으로, 사면에 직접 부착하는 방식과 낙석 방지 시설에 부착하는 방식 등 두 가지 상황에 대해 각각 분석했다. 관련 안전 기준 및 사례가 없어 지형 정보와 적절한 가정을 통해 사면에 직접 설치하는 태양광 패널에 대한 발전 잠재량을 추산했다. ArcGIS로 나타낸 DEM(Digital Elevation Model) 등 지형 고도 정보로부터 실제 폐채석장 절개면 부위의 표면적을 Python 프로그래밍을 통해 연산하여 설치 가능한 패널 용량과 각도를 계산하였다. 또, 낙석 방지 시설에 태양광 조사 방향으로 태양광을 설치하는 상황을 가정하여 가상의 방지벽에서의 발전 잠재량을 분석해보았다. 두 가지 방식의 발전량 도출은 모두 재생에너지 발전량 분석 프로그램 SAM(System Advisor Model)을 통해 진행되었다. 본 연구는 자원 생산이 끝난 폐채석장이 다시 한번 재생에너지 자원 생산지로 활용될 가능성을 보여준다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.623-646
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• 2021

국내외적으로 전기화의 가속으로 인해 전력수요가 급증됨에 따라, 석탄화력발전소의 수요가 늘어나고 있다. 석탄화력발전소는 경제적으로 많은 이점이 있지만, 대기오염물질 증가, 발전회의 매립 처분에 의한 오염 유발 가능성 등의 환경적인 문제를 수반하고 있다. 특히, 발전부산물인 발전회의 경우에는 재활용률이 70%에 그치고 있으며, 나머지는 전량 매립되고 있다. 본 연구에서는 발전회의 재활용률을 증대시키고 지하에 위치하는 폐광산의 지반 안정성을 확보하기 위하여, 발전회를 폐광산 채움재로 이용하여 지하 폐광산의 채굴 공동을 충전하는 방안에 대한 기초연구를 수행하였다. 암반과 폐광산 채움재의 접합부에서 상호작용에 의한 충전 및 지반보강 효과를 분석하기 위하여, 다양한 거칠기를 갖는 절리면 모사 시료를 제작하여 접합강도 시험과 직접 전단시험을 수행하고 이에 대한 통계분석을 수행하여 절리면의 거칠기와 재령일에 따른 접합 및 전단거동 특성을 규명하였다. 또한 접합부 거동특성이 전산해석 기법을 이용한 지반안정성 분석에 미치는 영향을 검토하기 위하여 지하광산을 모델링하고 접합부 유무에 따른 거동특성을 비교하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.400-414
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• 2021

고준위방사성폐기물 처분장에서 벤토나이트는 공학적방벽재로서 주로 사용되어지는 재료로서 열-수리-역학-화학적 복합적 거동을 겪게 된다. 본 보고에서는 이러한 벤토나이트에 대한 X선 단층촬영 기반의 분석 및 특성화와 관련된 최근 연구 및 기술동향을 고찰하였다. X선 단층촬영 기반 벤토나이트의 평가는 분말형태와 펠렛형태에 대해 적용된 내용을 다루었다. X선 이미징을 통해 마이크로스케일에서 입자의 정보를 추출할 수 있으며 벤토나이트의 불균질성을 야기할 수 있는 펠렛 내부의 균열을 검출할 수 있다. 수화조건하에서 분말과 펠렛이 혼합된 벤토나이트에 대한 X선 분석을 통해 실험과정에서 발생하는 불균질 영역을 특정하고 모니터링이 가능하다. 펠렛으로만 구성된 벤토나이트가 펠렛과 파우더의 혼합으로 이루어진 벤토나이트보다 더 빨리 팽윤되는 특성이 보고되기도 하였다. 벤토나이트의 입자와 블록에 존재하는 작은 균열들이 건조-수화 조건하에서 각각 균열의 닫힘과 열림이 발생하는 것도 확인되었다. 전문 소프트웨어를 이용하여 시공간 단층 이미지로부터 변형률분포를 추출한 경우도 있었다. 최근의 연구들에서는 X선 단층촬영 기술을 이용하여 시간경과에 따른 벤토나이트의 건조밀도, 함수비, 입자의 이동 등을 평가하기도 하였다. 또한, 수화과정에 온도 조건을 고려하여 시간에 따른 재료의 전체 밀도 및 국부적 밀도 변화를 관찰하는 연구도 진행되고 있다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.373-385
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• 2022

굴착기의 어태치먼트 형태로 사용하는 드럼커터는 현장에서 다양한 작업이 가능한 굴착기와 연계하여 사용하는 점에서 그 효용이 크다. 본 연구에서는 굴착기에 설치된 드럼커터 어태치먼트를 이용하여 노출된 암반사면을 대상으로 굴착 시 나타나는 유압과 변형률을 측정하여 드럼커터에 작용하는 하중과 토크를 추정하였다. 굴착기의 붐과 암의 작업각도와 sumping, lowering작업에 따라 8가지 작업모드로 구분하고 작업모드에 따른 유압과 작용력 변화를 분석한 결과, 유압과 유량은 드럼커터 어태치먼트의 제작사양에서 고려된 범위 내에서 문제없이 구동될 수 있음을 확인하였다. 드럼커터 어태치먼트에 작용하는 평균 하중과 토크는 제작사양의 범위 안에 있었지만, 최대하중은 제작사양의 4배까지 나타났다. 높은 지반강도의 영향으로 sumping이 적정하게 이루어지지 못한 점과 일부 위치에서 불연속면의 포함 등으로 인하여 굴착기의 붐과 암의 각도에 따른 하중과 토크의 경향을 발견하지 못하였다. 그러나 해당 결과는 높은 강도의 지반을 굴착할 경우에 드럼커터 어태치먼트에 나타나는 하중과 토크의 범위를 파악하는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.