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.
고심도 암반대수층이 운영시설의 주요 대상이 되는 고준위 방사성폐기물 처분 분야에서 수리특성 정보들은 관련 처분 부지 선택, 처분 시설 상세 설계, 최적 시공 방안 도출 그리고 운영 시 안정성 평가에 있어 가장 중요한 핵심 요소로 작용한다. 국내에는 좁은 면적에 여러 암종이 혼재되어 분포하고 있기 때문에 다양한 암종별 암반대수층의 수리지질특성을 분석하고 이를 데이터베이스화 하는 사전 작업들이 중요하다. 본 논문에서는 고심도 화산암반대수층의 현장 수리특성 중 가장 대표적인 수리전도도 자료를 획득하고 이를 분석 평가하였다. 현장 자료 획득을 위해 자체적으로 개발된 고성능 수리시험 장치를 활용하였고, 표준화된 시험법 및 조사절차를 적용하였다. 수리특성 자료분석 과정에서는 심도별로 수리상수인 수리전도도 값을 구하였으며, 시험 구간에 위치한 투수성 암반 절리를 통한 지하수 흐름 양상에 관해서도 평가하였다. 본 논문에서 제안된 일련의 자료 획득 방법, 절차와 분석 결과들은 국내 고심도 암반대수층의 수리특성 자료 데이터베이스 구축에 활용됨과 더불어 향후 다양한 지역별 암종별 수리특성연구에 적용될 기술적 노하우를 향상시키는 역할도 할 것으로 기대된다.
고준위방사성폐기물(High-level radioactive waste, HLW) 지층처분은 지하 심부의 안정한 지층에 폐기물을 영구 격리하는 것이다. 전 세계적으로 고준위방사성폐기물의 지층처분 암종으로 결정질암과 더불어 낮은 투수성을 가지며 이온을 흡착하여 핵종의 이동을 억제할 수 있는 점토광물을 다량 포함하는 이암(실트암과 점토암)이 고려되거나 선정 되고 있다. 국내의 다수 육상퇴적분지에 이암이 분포되어 있으나 지층처분 암종 평가를 위한 암상 및 광물학적 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 지층처분 암종 평가를 위하여 시추한 진주층 시추공(JBH-1, 7-754 m)의 이암의 분포 양상과 광물 조성을 연구 하였다. 더불어 고준위방사성폐기물 처분장으로 선정되어 다학제적 연구가 진행 중인 스위스 Opalinus Clay와 비교 분석하였다. 40% 이상의 점토광물을 포함하는 점토암은 진주층 시추공의 상부(7-350 m)에 두꺼운 두께로 다수 협재하는 특징을 보인다. 진주층 점토암의 점토광물 특성은 심도에 따른 변화를 보이지 않으나 장석 및 탄산염 광물의 함량과 조성은 차이를 보인다. 이러한 광물 특성 변동은 핵종 거동에 영향을 미치는 공극수의 조성과 암석역학적 특성 등에 심도별 차이를 야기할 수 있다. 진주층 점토암의 점토광물 함량은 Opalinus Clay와 유사하나 점토광물 조성에서 차이를 보인다. Opalinus Clay는 스멕타이트/일라이트 혼합층 광물을 포함하는 반면에 진주층 점토광물은 높은 매몰 온도에서 변질되어 형성된 일라이트가 우세하게 관찰된다. 본 연구 결과들은 국내 고준위방사성폐기물의 지층처분 암종 연구에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 암석시료의 CT 촬영 이미지상의 균열을 자동으로 탐지하는 새로운 인공지능 딥러닝 기법을 제안한다. 본 제안 기법은 2단계 딥러닝 객체인식 알고르즘인 Faster R-CNN을 기반으로 회전 가능한 경계박스(bounding box) 개념을 도입하여 알고리즘을 개조하였다. 회전 경계박스의 도입은 관심 균열 영역 밖의 배경의 불균질성 및 균열의 크기와 형태에 영향을 받는 딥러닝 객체인식기법 상의 고유한 어려움을 극복하기 위한 핵심 역할을 한다. 본 회전형 경계박스의 사용은 일반적으로 사용되는 영상 수평축과 평행한 경계박스 사용의 경우와 비교하여 긴 형태의 균열 형상 특성에 매우 잘 부합된다. 즉, 좋지않은 영향을 끼치는 경계박스 내 균열 이외 배경영역의 비율을 최소화 시킬 수 있다. 이외에도, 회전 경계박스의 추가적인 이점은 인식된 균열의 방향에 따라 회전하여 추론되는 경계박스를 통해 균열의 방향과 길이에 대한 정보를 직접적으로 얻을 수 있다. 본 제안기법의 적용성을 검증하기 위하여, 이미지상에서 매우 불균질한 화강암 시료에 인공적으로 균열을 발생시킨 다수의 암석시료 영상을 딥러닝 학습에 사용하고 추론 성능 실험을 진행하였다. 그 외에도, 동일 조건에서 사암과 셰일 암석 시료에도 적용하여 검증하였다. 결론적으로, 제안된 기법을 통해 균열 객체 인식의 평균 추론정확도(mAP)값이 0.89 정도 수준의 우수한 추론 성능을 보였으며, 기존 기법에 비해 추론된 경계박스 내 균열과 배경 영역의 비율 측면에서 배경의 비율이 획기적으로 최소화되는 유리한 추론 검증 결과를 보였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 실질적인 기후변화에 따른 지하수 함양량 산정 모델 개발 및 관리방안을 마련하기 위하여 기후변화에 따른 지하수 함양량 변화를 산정하는 방법론을 제시하였고, 지리정보시스템을 활용하여 연구지역의 미래 시기별 지하수 함양량을 추정하였다. 이를 바탕으로 향후 기후변화에 따른 지하수 수자원 통합관리방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 연구지역은 낙동강 본류를 포함하는 경상북도 칠곡군, 구미시 일부 및 대구시 북구 일부이며, 최종 연구결과는 미래 기후변화에 따른 시기별 강우량, 함양률, 함양량을 추정하였다. 함양량 및 함양률은 기후변화에 따른 강우량의 변화와 함께 변화하는 추세를 나타내고 있는 것으로 파악되었다. 본 논문에서는 기존의 기후변화와 지하수 함양량의 불명확한 관계를 정량적으로 분석하였으며, 미래 기후변화 예측 결과를 반영한 연구지역 내 지하수 함양률 변화를 시-공간적으로 산정하고, 기존 산정 결과와의 비교를 통해, 향후 기후변화를 고려한 국내 지하수 수자원의 관리방안 수립을 위한 방향을 제시하고자 하였다. 앞으로 연계모델의 고도화 방안 및 현장조사가 추가된다면 보다 정량적으로 기후변화와 지하수 함양량의 상관관계를 파악할 수 있으며, 향후 수자원으로 이용이 증가될 지하수의 전반적인 관리 및 효율적인 운영체제 구축을 위한 한 축을 차지할 수 있다는 점에서 중요성이 있다고 하겠다.
최근 한반도 및 주변해역에서 발생한 규모 4.8 이상의 5개 중규모 지진으로부터 관측된 속도 지반운동 파형을 이용하여 수평 응답스펙트럼을 분석하고 결과를 우선 가속도 지반운동을 이용하여 얻어진 수평 응답스펙트럼, 국내 원자력 관련 구조물의 내진설계 기준, 마지막으로 국내 일반 구조물 및 건축물 내진설계기준과 각각 비교하였다. 연구에 이용된 지반운동은 수평성분 102개(NS 및 EW 성분 포함)이며 고유진동수에 따른 응답을 구하고 각각의 최대 지반 속도 값을 이용하여 정규화 분석을 수행하였다. 첫째, 가속도 응답스펙트럼과 비교한 결과 속도 응답스펙트럼 값은 특히 중간주기에서 높은 응답을 보여 주었고 이에 비해 가속도 응답스펙트럼은 특히 단주기 즉 높은 고유진동수 영역에서 높은 응답을 보여 주었다. 둘째, 국내 원자력시설물의 내진기준으로 이용되고 있는 Reg. Guide 1.60과 비교한 결과 속도 응답스펙트럼 값은 약 6-7Hz를 시작점으로 보다 낮은 장주기 영역에서 기준값을 초과하는 현상을 보여 주었다. 셋째, 500년 재래주기에 해당하는 국내 일반 구조물 및 건축물 내진설계기준인 표준 설계응답스펙트럼을 SC, SD 및 SE지반 조건과 같은 3개 지반조건과 동시에 비교한 결과 차례로 약 1.5초, 2초 및 3초에서 시작하여 보다 장주기 영역에서 국내 일반 구조물 표준 설계 응답스펙트럼값을 초과하였다. 동일한 부지에서 일반적으로 가속도 응답스펙트럼은 단주기에서 가장 큰 값을 나타내며, 속도 응답 스펙트럼은 중간주기에서 가장 크며, 마지막으로 변위 응답스펙트럼은 장주기에서 가장 큰 값을 가진다는 국외 연구결과가 국내 지반운동을 이용한 결과에서 역시 적용가능하다는 점을 확인시켜 주었다. 최근 국내에서도 건축물의 초고층화 등으로 구조물의 디자인이 기존의 단주기에 비해 중간주기 및 장주기 영역이 상대적으로 강조되고 있어 이러한 중간주기영역에서 수평 응답스펙트럼의 정보는 향후 대단히 중요하다고 할 수 있다.
$CO_2$ 저장에 따른 암반 물성의 변화 분석은 지중저장소 정밀 모니터링을 위해 필수적인 요소로서 이에 대한 다양한 각도의 시험 수행과 모델링이 요구된다. 하지만 국내의 경우는 대부분 모델링 연구에 집중되고 있으며, 수치모델에서 필요로 하는 입력자료 대부분이 문헌에 기반을 둔 가정치를 사용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실험실 규모의 $CO_2$ 주입 환경을 모사하는 기술을 고안하고, 초임계 $CO_2$와 반응하는 저류층 암반의 거동 분석을 위해 암석 시료를 이용한 역학적 물성 변화 위주의 실험실 시험을 실시하였다. 시험 대상은 저류층 내에서 덮개암 및 저장층 역할을 하는 셰일 및 사암으로 하였으며, 층간 결합력이 약해 팽창성이 높은 것으로 보고된 셰일에 대해서는 추가적으로 초임계 $CO_2$에 의한 팽창성을 검토 하고자 하였다. 반응 전 후의 변형 거동과 물성변화 관찰을 위해 파괴 및 비파괴 분석 시험을 실시하였다. 단축압축시험 결과 분석을 위해 균열닫힘, 균열개시, 불안정한 균열 성장 구간을 찾아서 검토하였으며, 선형탄성 구간에서의 탄성계수 및 포아송비를 비교 분석하였다. 그리고 비파괴 시험 중 탄성파 속도 측정 시험을 통하여 초임계 $CO_2$에 의한 암석 내부물성변화를 추정하였다. 실험결과, 초임계 $CO_2$ 및 염수, 물 등 반응 조건이 변화함에 따라 암석의 변형거동 양상은 크게 달랐으며 물성 변화도 관측되었다. 덮개암 역할을 하는 셰일의 경우 사암에 비해 반응조건에 따라 물성이 민감하게 변화하였는데 셰일의 이와 같은 특성은 저류층의 안정성에 영향을 미칠 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 앞으로 추가 실험을 통해 저류층의 지중저장 능력 및 안정성에 영향을 미치는 주요변수들의 상호관계를 규명하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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