최근 들어 지속적인 공간의 밀집화 및 도시화, 권리의식의 확대, 경관보전의 필요성, 건설기술의 발전 등으로 인해 종래의 평면적 토지이용에서 벗어나 송전선로·도시철도·주차장·공동구·지하상가·관로 등의 형태로 입체적 공간 활동이 이루어지고 있으나, 관련 규정의 미비 등으로 인하여 토지를 입체적으로 이용하는 현황을 관리하는 행정에는 상당한 어려움이 있다. 이러한 배경에서, 토지의 등록단위인 필지에 대한 입체적 공간이용의 대표적 사례에 해당되는 구분 지상권의 관리가 가능한 행정을 위해서는 첫째, 법률적·제도적 측면에서 공간정보의 구축 및 관리 등에 관한 법률, 지적재조사에 관한 특별법 등의 개정을 통한 입체 공간 등록의 표준화 및 관련 부서의 공감대 형성과 둘째, 기술적·행정적 측면에서 지적측량결과에 기반 하는 구분지상권의 등록, 위치 및 속성자료의 통합 관리를 위한 플랫폼 구축, 등록방법의 개선 등이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 구분지상권을 등록 및 관리하면 지상공간이나 지표공간뿐만 아니라 지중공간의 다양한 입체적 토지이용을 관리할 수 있고, 이를 바탕으로 한 지적제도의 개선은 물론 입체지적의 구현을 앞당길 수 있게 될 것이며, 필지 기반의 입체적 토지이용형태를 효율적으로 등록 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
DECOVALEX 프로젝트는 고준위방사성폐기물 처분 시스템에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동에 대해 수치해석을 통해 보다 더 깊이 이해하기 위해 수행되고 있는 대표적 국제공동 연구이다. 현재 DECOVALEX-2023이 7개 task를 기반으로 진행 중이며, 이 중 Task C는 Mont-Terri 지하연구시설에서 수행된 실규모 정치(FE) 시험을 대상으로 처분시스템 내 THM 복합거동을 모사하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 자체개발 해석 코드인 OGS-FLAC을 활용하여 수치해석 연구를 수행하였다. 수치모델에서는 FE 시험과 같이 일정 출력의 히터를 수평으로 위치시켰으며, 주어진 계측지점에서 압력 분포, 온도 변화, 역학적 변형을 계측하였다. 완충재 내부로 유입되는 유체 흐름은 완충재의 흡입력으로 인해 발생하였으며, 주변 영역에서는 열 팽창 및 열 압력이 지배적으로 작용함을 확인하였다. 해석 결과는 향후 타 참여 그룹 및 실험 결과와 비교 검증을 수행할 계획이다.
2000년대 이후 자원개발 분야에서는 안전성, 친환경 및 저비용 등의 이유로 ICT 기술을 적용한 사례들이 증가되고 있다. 국내에서도 제 2차 광업기본계획에서 광업 전주기와 ICT 융합에 대한 중요성을 명시하고, 제 3차 광업기본계획에서는 국내에 ICT 광산장비 보급 지원 및 스마트마이닝 시범 도입 등 ICT와 스마트 마이닝에 대해 강조하고 있다. 본 연구는 (주)고려시멘트 장성 광업소에서의 ICT 장비의 활용과 안전시스템 운용에 대해 설명하였다. 장성 광업소에서는 측량과 3D 스캐닝이 가능한 멀티스테이션과 핸드형 3D 스캐닝 등 두 종류의 3D 장비를 혼용하여 갱도의 3D 측량을 실시하고 있다. 3D 측량을 통해서 각 편별 위험 개소 및 특이사항을 파악하고, 편과 편 사이의 크라운 필라에 대한 안정성을 분석하였다. 또한, 실시간 위치추적 및 통신시스템을 구축하여 갱내 사고에 대한 구조방안 및 대피계획을 수립하고 있다.
워터젯 암반 굴착공법은 물과 연마재만을 사용하는 친환경 및 비접촉식 굴착방법으로 다양한 장점을 가지고 있다. 최근에는 기존 천공 공법의 문제점을 보완하고 분진 방지, 소음 저하 등의 이유로 워터젯 공법의 활용이 증가하고 있다. 워터젯 굴착효율을 증대시키기 위해서는 복수의 노즐을 운용하는 것이 유리하다. 복수의 노즐을 사용할 경우, 노즐 운용방법에 따른 굴착성능과 형상을 분석하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 노즐각, 노즐 간 수평거리, 이격거리를 노즐 운용변수로 정의하고 굴착성능과 형상을 분석하였다. 실험결과, 노즐각과 이격거리가 증가할 때 굴착깊이는 감소하였고 유효 굴착깊이는 증가하는 경향을 보였다. 또한, 실험결과를 바탕으로 노즐 삽입에 필요한 굴착형상 기준을 제안하고 기준에 따른 최적 노즐 운용변수를 도출하였다. 본 연구결과는 향후 암반 천공용 다중 워터젯 노즐 개발 시 유용한 기초연구로 활용될 것으로 기대된다.
기존의 뜬구조공법의 문제점을 개선하여 지하층 리모델링, 증축 시 안정성 확보와 공사비 절감이 가능한 공법을 개발하기 위하여 일반적인 마이크로파일에 비해 경제적이고 안정성 높은 확장형 강관말뚝을 개발하였다. 확장형 강관말뚝은 지중에서 강관을 확장하여 강관의 성능을 향상하는 공법으로 본 논문에서는 확장형 강관말뚝의 강관 형상에 따른 좌굴강도의 변화를 파악하고, 수치해석 모델을 개발하여 강관확장으로 인한 요철부의 턱효과를 규명하고, 재료시험을 통하여 최적 강관 확관량을 산정하였다. 강관의 확장 직경이 클수록 확관 턱 개수가 많을수록 좌굴강도가 커짐을 알 수 있었으며, 수치해석 결과에 따르면 확관률보다 확관 턱 개수가 좌굴강도에 큰 영향을 미침을 알 수 있었으며, 확관률는 1.2배 이상일 때, 확관 턱 개수는 증가할수록 좌굴강도 증가 효과가 크게 발생함을 알 수 있었다. 또한, 확장 각도가 45° 이하이고, 확관률이 1.3배 이상일 때 요철부의 턱효과가 크게 발생하는 것을 알 수 있었다. 강관이 파단되는 항복 시, 신율은 20~32%로 평균 25.4% 수준으로 확인되어 그 이상 변형은 강관의 성능을 발휘할 수 없었다. 재료시험을 통해 강관의 성능을 발휘하기 위한 최대 확관량은 항복 시 최저값으로 확인된 신율 20%에 안전측 80%를 고려하여 16%로 제한하는 것이 바람직한 것으로 분석되었다.
도심지에서 빈번하게 발생하는 지반함몰 사고는 지하시설물의 노후화, 지하개발 활동에 따른 지반의 교란과 지하수 변화 등 다양한 원인에 의해 발생하고 있다. 지반함몰 위험을 사전 예측하기 위해서는 지반함몰 사고에 영향을 미치는 인자들에 대한 지반 공학적 및 수리학적 검토가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 지반조사 데이터 및 지하수위 변동 정보를 이용하여 지반함몰이 발생한 연구대상 지역의 3차원 지반모델링 및 월별 지하수위에 대한 자료 분석을 수행하였으며, 이를 활용해 실제 지반함몰 발생 이력과 지반조건 및 지하수위 변화와의 관계성을 확인하였다. 또한, 기존 시추정보에서 통일 분류 체계(USCS)에 따라 제시된 흙의 공학적 특성을 지반함몰과 연관된 공학적 지표인 흙의 내부 침식 민감도로 재구성하여 지반함몰 위험도를 가시화하는데 활용하는 방법론을 제시하였다. 연구결과, 지반함몰 발생 지역의 지반은 내부 침식이 취약한 모래(SM, SC, SP, SW)가 40% 이상 구성되어 있음을 확인했으며, 지하수위 변화에 따른 지반함몰 발생빈도와의 관계성도 확인할 수 있었다.
최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.
본 연구에서는 Sentienl-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) 자료를 활용해 토양의 동결-융해 상태 구분을 위한 지표상태인자(surface state factor, SSF)를 산정하고, 기온, 초상온도, 지중온도 관측 자료와 비교를 통해 SSF 구분의 정확도를 분석하였다. 분석을 위한 SAR 자료는 우리나라 중부지방에 대해 2017년부터 2020년까지 4년 동안 관측된 Sentinel-1B descending node 116장을 구축하였으며, 동 기간의 농촌진흥청 토양수분 관측 지점 23곳에 대한 시 단위 기온, 초상온도, 10 cm 지중온도 자료를 구축하고 Sentienl-1B 영상의 촬영시각과 인접한 06:00 am 자료를 활용해 분석하였다. 전체 관측소에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.63, 0.47, 초상온도가 0.63, 0.48, 지중온도가 0.57, 0.21로 나타났다. 겨울철(12~2월) 자료에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.66, 0.76, 초상온도가 0.67, 0.76, 지중온도가 0.47, 0.44로 나타났다. 겨울철 자료의 정확도 상승은그외 시기에서 발생하는 오류가 포함되지 않기 때문인 것으로 보인다.
고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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