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가설 설정
- 따라서 각각의 절리 특성을 파악할 수 있는 장점이 있다. 이에 비하여 조사창법은 조사대상의 지역을 가상의 격자모양으로 분할하여 각각의 격자 내 영역을 조사창으로 가정한다. 각 조사창에서 암반의 절리특성을 평균적으로 정하는 방법이다.
제안 방법
- 이 곳은 암반사면으로 미국 아리조나주 투산시에 있는 레몬산을 올라가는 도로 중 8 마일 표시지점에 위치하고 있다. 대상이 되는 사면에 수직한 방향에서 스캔하였고 절리면의 크기와 절리의 방향을 Split-FX 소프트웨어를 사용하여 자동으로 분석하였다. 그 결과 Figure 2 중 오른쪽 하단의 검은색 스테레오네트에 보이는 것과 같이 측정된 약 1,000개의 절리면을 절리군에 따라 서로 다른 색으로 구분하였고 또 절리면의 크기에 따라 극점의 크기를 다르게 표시하였다.
- 이 들 중 라이다 스캔과 포인트 클라우드의 저장 포인트 클라우드로부터 삼각면 연결망 등을 분석하는 과정은 미국콜로라도주에 있는 암반 사면을 스캔한 사례를 이용하였다 암반 내 여러가지 절리의 특성 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시에 있는 레몬산의 암반 사면을 스캔하고 그 결과를 분석한 것이다. 또 미국몬태나 주 노천광의 암반 사면을 라이다로 스캔한 포인트 클라우드로부터 절리면의 거친 정도에 따른 절리면사이의 팽창각과 절리면의 거칠기계수를 구하였다.
- 절리의 간격과 길이는 포인트 클라우드에 디지털 사진의 영상을 덧입혀서 분석하였다. 또 절리면의 거칠기는 미국 몬태나 주 노천광의 암반 사면을 스캔하여 구하였다 즉 라이다로 스캔한 포인트 클라우드로부터 절리면의 거칠기에 따른 팽창각과 절리면의 거칠기계수(JRC, joint roughness coefficient)를구한 것이다. 또 암반 내 절리군의 방향과 절리의 간격 및 절리면의 거칠기를 도출해 내기 전에 라이다 스캔과 포인트 클라우드의 저장 및 이를 분석 처리하는 과정이 있다 이 과정으로 라이다 스캔 후 포인트 클라우드로부터 삼각면 연결망 등을 생성하는 과정 등은 미국 콜로라도주에 있는 암반 사면을 스캔한 사례를 이용해서 서술하였다.
- 이 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시 레몬산 내 암반 사면을 대상으로 라이다로 스캔한 결과를 분석하여 구하였다. 라이다로 스캔하면 각각의 절리면에 대해 방향 뿐만 아니라 그 크기, 즉 절리면의 넓이를 측정할 수 있으므로 스테레오네트(stereonet)에 표시할 때 극점의 크기를 절리면의 크기에 비례하도록 하였다. 절리의 간격과 길이는 포인트 클라우드에 디지털 사진의 영상을 덧입혀서 분석하였다.
- 정확하게 조사하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 라이다로 암반 사면을 스캔하여 암반 표면에 대한 3 차원 좌표를 얻은 후 포인트 클라우드 처리용 소프트웨어로 암반 내 절리의 특성을 분석하였다.
- 본 연구에서는 암반 사면을 라이다로 스캔하여 얻는 포인트 클라우드를 Split-FX 소프트웨어로 처리하여 절리의 방향, 길이 간격 및 거칠기를 분석하였다. 조사대상 암반 사면은 미국 내의 3개 주에서 선정하였다.
- 일단 패치를 찾으면 패치의 방향을 스테레오네트 상에 절리로 표시할 수 있다. 스테레오네트에서 각각의 절리는 극점으로 표시되는데 절리의 크기에 따라 점의 크기도 비례하도록 하였다. 절리면의 방향과 크기를 동시에 나타내므로 암반 공학적으로 중요한 큰 절리면의 방향을 파악할 수 있도록 하였다.
- 조사대상 암반 사면은 미국 내의 3개 주에서 선정하였다. 이 들 중 라이다 스캔과 포인트 클라우드의 저장 포인트 클라우드로부터 삼각면 연결망 등을 분석하는 과정은 미국콜로라도주에 있는 암반 사면을 스캔한 사례를 이용하였다 암반 내 여러가지 절리의 특성 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시에 있는 레몬산의 암반 사면을 스캔하고 그 결과를 분석한 것이다. 또 미국몬태나 주 노천광의 암반 사면을 라이다로 스캔한 포인트 클라우드로부터 절리면의 거친 정도에 따른 절리면사이의 팽창각과 절리면의 거칠기계수를 구하였다.
- 이를 위하여 사진을 포인트 클라우드의 정확한 위치에 겹쳐야 하는데 먼저 사진과 포인트 클라우드 상에서 같은 위치가 되는 곳에 기준점을 설정하였다. 기준점이 많을수록 정확할 것이나 본 연구에서는 기준점을 3개 설정하였다.
- 또 phase-shift 형식은 레이져를 일정한 주기의 파형으로 투사했을 때 반사점에서 반사된 레이져의 파형은 위상이 변하므로, 위상변화와 발진주파수로부터 시간을 구하고 빛의 속도를 곱하여 투사점과 반사점 사이의 거리를 계산할 수 있다 두 형식의 징-비를 비교할 때 time-of-flight 장비는 phase-shift 장비에 비하여 먼 거리의 대상물을 스캔하는데 유리하기 때문에 원거리 대규모 암반사면이나 노두의 스캔에 더 적합하다. 이번 연구에서는 먼 거리에서 암반이나 노두를 대상으로 절리의 특성을 분석하는 것이므로 time-of -flight 종류의 라이다 장비 중 하나를 선택하였다. time -of-flight 라이다 장비도 여러 종류의 제품이 있으나 Optech ILRIS-3D를 사용하였다.
- 이번 연구에서는 암반 사면을 라이다로 스캔하여 포인트 클라우드를 저장한 다음 포인트 클라우드 처리용 소프트웨어인 Split-FX를 사용하여 암반 내 절리의 특성 중 절리군의 방향, 절리의 간격과 길이, 절리면의 거칠기를 분석하였다. 이 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시 레몬산 내 암반 사면을 대상으로 라이다로 스캔한 결과를 분석하여 구하였다.
- 스테레오네트에서 각각의 절리는 극점으로 표시되는데 절리의 크기에 따라 점의 크기도 비례하도록 하였다. 절리면의 방향과 크기를 동시에 나타내므로 암반 공학적으로 중요한 큰 절리면의 방향을 파악할 수 있도록 하였다. 즉 면적이 큰 절리는 역학적으로 중요한 절리이고 작은 면적의 절리는 우연히 생긴 평편한 표면일 가능성이 크므로 스테레오네트 상에 극점으로 표시할 때 절리의 크기에 따라 극점의 크기도 다르게 나타낸 것이다.
- 라이다로 스캔하면 각각의 절리면에 대해 방향 뿐만 아니라 그 크기, 즉 절리면의 넓이를 측정할 수 있으므로 스테레오네트(stereonet)에 표시할 때 극점의 크기를 절리면의 크기에 비례하도록 하였다. 절리의 간격과 길이는 포인트 클라우드에 디지털 사진의 영상을 덧입혀서 분석하였다. 또 절리면의 거칠기는 미국 몬태나 주 노천광의 암반 사면을 스캔하여 구하였다 즉 라이다로 스캔한 포인트 클라우드로부터 절리면의 거칠기에 따른 팽창각과 절리면의 거칠기계수(JRC, joint roughness coefficient)를구한 것이다.
- 추가적인 분석 방법으로 라이다의 포인트 클라우드와 디지털 사진을 함께 분석하는 것이다. 라이다 스캔 결과인 포인트 클라우드와 디지털 사진을 함께 분석하면 레이다의 투사각에 따라 선으로 나타나는 절리도 분석할 수 있다.
- 클리노컴파스와 라이다 스캐닝 후 Split-FX 소프트웨어로 절리를 측정한 경우를 작업시간 등을 포함하여 비교하였다. 먼저 작업시간을 비교하면, 사면 현장을 걸으면서 클리노컴파스로 절리를 측정하는 데에는 약 4시간, 이를 컴퓨터에 입력하는데 약 0.
대상 데이터
- 분석하였다. 이 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시 레몬산 내 암반 사면을 대상으로 라이다로 스캔한 결과를 분석하여 구하였다. 라이다로 스캔하면 각각의 절리면에 대해 방향 뿐만 아니라 그 크기, 즉 절리면의 넓이를 측정할 수 있으므로 스테레오네트(stereonet)에 표시할 때 극점의 크기를 절리면의 크기에 비례하도록 하였다.
- 조사대상 암반 사면은 미국 내의 3개 주에서 선정하였다. 이 들 중 라이다 스캔과 포인트 클라우드의 저장 포인트 클라우드로부터 삼각면 연결망 등을 분석하는 과정은 미국콜로라도주에 있는 암반 사면을 스캔한 사례를 이용하였다 암반 내 여러가지 절리의 특성 중 절리의 방향과 간격 및 길이는 미국 아리조나주 투산 시에 있는 레몬산의 암반 사면을 스캔하고 그 결과를 분석한 것이다.
이론/모형
- 이번 연구에서는 먼 거리에서 암반이나 노두를 대상으로 절리의 특성을 분석하는 것이므로 time-of -flight 종류의 라이다 장비 중 하나를 선택하였다. time -of-flight 라이다 장비도 여러 종류의 제품이 있으나 Optech ILRIS-3D를 사용하였다. Optech ILRIS-3D의 사양을 보면, 투사되는 레이져 빛의 파장은 1550 nm, 최소측정거리는 3 m, 최대측정거리 1500 m (80% reflectivity), 1 초당 측정회수 2500 측점, 100 m 거리에서 레이저 빛의 직경 29 mm, 100 m 거리에서 거리의 정밀도 8 mm, 각의 정밀도 0.
성능/효과
- 그 결과 암반 내 절리군을 자동으로 추출할 수 있었고 절리의 방향은 현장에서 클리노컴파스로 측정한 절리의 방향과 잘 일치하였다. 라이다 스캔작업부터 절리 군을 분석하여 스테레오네트로 표시하는 데까지 소요되는 시간을 현저히 줄일 수 있었고 측정된 절리면의 수효는 클리노컴파스를 사용하여 절리방향을 측정한 전통적인 방법보다 훨씬 많으므로 통계적으로 신뢰도가 높을 것으로 판단되었다.
- 더욱 어려운 경우는 지형이 험하고 사면에 대한 접근이 거의 불가능하면 클리노컴파스 작업을 할 수 없는 경우도 종종 있다. 그러나 라이다를 이용하여 스캔하고 이를 분석한 경우에는 원거 리비접촉조사가 가능하고, 짧은 시간에 많은 절리를 측정할 수 있고, 절리의 모양과 크기를 알 수 있으며, 스캐닝한 자료를 저장할 수 있으므로 필요 시 재분석하여 절리의 분포를 더 정밀하게 파악할 수 있는 장점이 있었다.
- 이 두 개의 스테레오네트에서 보듯이 클리노컴파스로 측정한 절리의 방향과 라이다로 사면을 스캔한 후 Split-FX로 분석한 절리의 방향 등을 비교할 때 절리군의 수와 절리의 방향이 서로 일치하였다. 따라서 라이다 스캔과 Split-FX 소프트웨어로 분석한 절리군과 그 방향을 클리노컴파스와 같은 정확도로 구할 수 있었다.
- 방향과 잘 일치하였다. 라이다 스캔작업부터 절리 군을 분석하여 스테레오네트로 표시하는 데까지 소요되는 시간을 현저히 줄일 수 있었고 측정된 절리면의 수효는 클리노컴파스를 사용하여 절리방향을 측정한 전통적인 방법보다 훨씬 많으므로 통계적으로 신뢰도가 높을 것으로 판단되었다. 또 절리의 간격과 길이는 디지털 사진정보를 3차원 좌표인 포인트 클라우드 위에 덧입힌 후 사진에 나타난 절리선을 따라 선을 그리는 간단한 과정으로 분석할 수 있었다.
- 따라서 보정편집이 필요하다. 셋째는 디지털 사진 상에서 절리면의 윤곽을 그리는 것이 복잡하지 않고 시간이 많이 소요되지 않기 때문에 자동 감지를 이용하지 않아도 불편이 거의 없다는 것이다. 예를 들면 Figure 4b와 같이 윤곽선을 그리는데 불과 몇 분 걸리지 않았다.
- 또 절리의 간격과 길이는 디지털 사진정보를 3차원 좌표인 포인트 클라우드 위에 덧입힌 후 사진에 나타난 절리선을 따라 선을 그리는 간단한 과정으로 분석할 수 있었다. 절리면의 거칠기는 포인트클라우드를 이용하여 절리면에 수직한 방향의좌표값을 구하여 절리면 거칠기 계수를 구하거나, 절리 면을 작은 삼각형 평면으로 분할한 후 스테레오 상에 극점으로 표시하고 절리면의 대표방향에 대한 극점의 분산값으로부터 절리면의 팽창각도 구할 수 있었다. 라이다를 적용하여 스캔한 정보는 컴퓨터 파일로 저장되므로 재생과 재분석이 가능하고 더 정밀한 분석이 추가로 필요할 때에 현장조사를 다시 수행해야 하는 번거로움을 줄일 수 있을 것이다.
- 75 시간으로 총 2시간 미만이었다. 클리노컴파스로 답사하면서 절리의 방향을 측정한 경우와 비교할 때 라이다를 이용하면 소요시간은 약 절반 이하로 줄었지만 측정된 절리의 갯수는 약 20배 정도 많았다. 또 클리노컴파스로 절리를 측정한 경우에는 절리의 위치와 절리의 크기를 자료로 남기기 어렵고 측정한 절리의 개수가 부족하거나 또는 추가 조사가 필요할 경우에는 현장으로 다시 가서 조사를 해야만 한다.
후속연구
- 라이다를 적용하여 스캔한 정보는 컴퓨터 파일로 저장되므로 재생과 재분석이 가능하고 더 정밀한 분석이 추가로 필요할 때에 현장조사를 다시 수행해야 하는 번거로움을 줄일 수 있을 것이다. 또 공학적 암반분류법인 RMR, GSI, Q 방법을 활용할 때 여러가지 절리 관련 인자값의 결정에 대한 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
- 이 포인트 클라우드로부터 암반 내 절리의 방향, 길이, 간격 등을 구할 수 있다. 또한 고해상도의 천연색 디지털 사진기로 레이져로 투사한 사면을 촬영한다면 그 영상을 포인트 클라우드에 덧입혀 추가 분석을 할 수도 있다.
- 절리면의 거칠기는 포인트클라우드를 이용하여 절리면에 수직한 방향의좌표값을 구하여 절리면 거칠기 계수를 구하거나, 절리 면을 작은 삼각형 평면으로 분할한 후 스테레오 상에 극점으로 표시하고 절리면의 대표방향에 대한 극점의 분산값으로부터 절리면의 팽창각도 구할 수 있었다. 라이다를 적용하여 스캔한 정보는 컴퓨터 파일로 저장되므로 재생과 재분석이 가능하고 더 정밀한 분석이 추가로 필요할 때에 현장조사를 다시 수행해야 하는 번거로움을 줄일 수 있을 것이다. 또 공학적 암반분류법인 RMR, GSI, Q 방법을 활용할 때 여러가지 절리 관련 인자값의 결정에 대한 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
- 또 다른 기능으로 만약 동일한 사면에 대해 서로 다른 시간에 라이다로 스캔하였다면 이두 개의 포인트 클라우드 자료를 비교하여 붕락되거나 이동한 암괴의 위치와 크기 및 이동속도 등 시간에 경과에 따라 발생한 암반 사면의 변화도 알 수 있다. 이와같이 암반 절리면의 특성을 라이다와 Split-FX 소프트웨어로 처리하여 구할 수 있으므로 RMR이나 Q와 같이 암반을 공학적으로 분류하는데 필요한 절리 관련 인자값을 결정하는데도 도움이 될 것이다.
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