[논문]터널 막장 매핑을 위한 안드로이드 기반의 모바일 시스템 개발

박성욱; 김홍균; 배상우; 김창용; 유완규; 이진덕

doi:10.9720/kseg.2014.3.343

터널 막장 매핑을 위한 안드로이드 기반의 모바일 시스템 개발
Development of Mobile System Based on Android for Tunnel Face Mapping 원문보기

지질공학 = The journal of engineering geology, v.24 no.3, 2014년, pp.343 - 351

박성욱 (넥스지오) , 김홍균 (넥스지오) , 배상우 (넥스지오) , 김창용 (한국건설기술연구원 Geo-인프라연구실) , 유완규 (한국건설기술연구원 Geo-인프라연구실) , 이진덕 (금오공과대학교 토목환경공학부)

초록
AI-Helper

터널 시공 중 막장 매핑은 터널의 위험도 판단과 향후 지보패턴 결정에 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 막장관찰기록지를 이용한 기존의 수기 매핑 방식을 탈피하여 모바일을 이용한 디지털 매핑 시스템을 제시하였다. 현장에서 디바이스를 기반으로 작성된 매핑 자료는 메인서버와 연동되어 자동으로 데이터베이스화가 되며 담당자 및 관련전문가들 사이에서 실시간 피드백이 가능하도록 구현하였다. 매핑의 정밀한 표현 방식 및 다량의 데이터 누적에 의한 속도 저하 문제는 Douglas-Peucker 알고리즘 등을 이용하여 해결하고자 하였다. 본 시스템은 향후 다양한 현장 검증 및 추가적인 기능 개선 등을 통해 완성도가 높아질 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Tunnel face mapping plays an important role in risk analysis and infrastructure support decisions during tunnel construction. In this study, a digital mapping system using a mobile device is employed instead of existing face-mapping methods that rely upon face mapping sheets. The mobile device is then connected to the main server in the field, where a tunnel-specific database is compiled automatically. This information provides real-time feedback on the tunnel face to construction personnel and engineers, thus allowing for rapid assessment of tunnel face stability and infrastructure needs. The Douglas-Peucker algorithm, among others, is employed to resolve problems arising from the detailed mapping and speed problem by data accumulation. This system is expected to raise program optimization through field verification and additional functional improvements.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러나 디지털 매핑 시 디바이스 내에서 수행되는 모든 작업은 속성 값을 가지는 데이터로 인식되어 저장되므로 매핑 작업이 복잡할 경우 데이터 계산 처리 속도가 현저히 저하되는 현상을 보이게 된다. 따라서 본 시스템에서는 데이터의 누적 저장에 의한 처리 속도 저하 문제를 개선하기 위해 삭제 및 수정 작업이 진행되는 단계마다 데이터 값의 재계산을 통해 자동 저장될 수 있도록 구현하였다. Figure 14는 이에 대한 기본 개념을 설명하는 것으로서 교차하는 두 직선 e_i와 e_j가 각 단계(step)를 거치면서 4개의 짧은 직선 성분으로 나누어져 재계산되는 과정을 간략하게 보여주는 모식도이다.
본 논문에서는 이러한 노력에 부응하여 막장 매핑을 안드로이드 기반의 모바일을 이용하여 보다 편리하고 쉽게 수행할 수 있도록 개발된 시스템에 대해 소개하고자 한다. 또한 보다 양질의 시스템으로 발전하기 위해 필요한 보완점 및 추후 고려사항에 대하여 고찰해 보고자 한다.
앞서 언급한 바와 같이 터널 시공 중 암판정을 위한 방법에는 여러 가지가 있으며 이 중 가장 기본적이면서 중요한 부분은 현장에서의 막장 매핑이다. 막장 매핑은 시공 중 굴착면을 대상으로 암종, 암질, 불연속면 분포, 지하수 용출 상태 등을 육안으로 관찰하여 암반의 지질학적 및 공학적 특성을 기재하고 추후 변화 양상을 예측하는데 그 목적이 있다(Kim et al., 2006). 그러나 이 작업은 보통 공사 현장에서 막장관찰기록지를 이용하여 직접 작성하는 것이 일반적이기 때문에 기록 자료를 다시 실내에서 디지털화 및 데이터베이스화를 시켜야 하는 번거로움이 있다.
본 논문에서는 이러한 노력에 부응하여 막장 매핑을 안드로이드 기반의 모바일을 이용하여 보다 편리하고 쉽게 수행할 수 있도록 개발된 시스템에 대해 소개하고자 한다. 또한 보다 양질의 시스템으로 발전하기 위해 필요한 보완점 및 추후 고려사항에 대하여 고찰해 보고자 한다.
본 시스템에서는 이러한 기존의 문제점 및 한계성을 극복하기 위해 조사자가 현장에서 모바일을 이용하여 해당 막장의 설계 단면과 사진을 바탕으로 직접 매핑을 수행할 수 있도록 구현하였다. 매핑에 의해 수집된 정보들은 네트워크를 통해 메인서버로 전송됨으로서 터널 시공자, 감리자, 전문가 등의 관련 담당자가 현장에서 수집된 최신 정보들을 공유하여 즉각적인 피드백(Feedback)이 가능하도록 함으로서 취득 정보의 신뢰성 확보 및 작업 소요 시간의 효과적인 단축이 이루어질 수 있도록 하였다.
본 시스템의 핵심은 야외에서 수기로 작성하던 막장 매핑을 디바이스를 이용하여 작성함으로서 조사 자료의 디지털화 및 데이터베이스화의 편의성을 도모하는 것이다. 이 작업을 원활하게 수행하고 유용한 결론을 만들어 내기 위해서는 기존의 막장관찰기록지에 포함되어 있는 여러 가지 항목들을 모두 구현해 내는 것과 동시에 편의성을 향상 시킬 수 있는 여러 가지 추가 기능들이 고려되어야 한다.
또한 매핑의 전과정을 입력식으로 기입할 수 있도록 하여 누락되는 정보 없이 조사가 진행될 수 있도록 구현하였다. 한편, 매핑을 디바이스를 이용하여 수행함에 따라 발생할 수 있는 문제점들 즉, 설계 단면과 사진자료의 정확한 중첩 기술, 매핑이 복잡해질 경우 데이터 처리 속도의 저하 등은 합리적인 알고리즘 적용 및 파일 형식의 변환 등을 통해 해결하고자 노력하였다.

제안 방법

디바이스 기반의 매핑 과정에서 발생하는 데이터는 XML 문서 형태로 처리하고, 안드로이드 SQL Lite를 이용하여 데이터베이스화할 수 있도록 하였다. XML 문서와 SQL Lite로 관리되는 데이터는 네트워크가 접속되는 곳에서 자동으로 동기화 하여 각 스테이션별 막장 정보들을 서버에 전송하도록 시스템화 하였다.
기존의 수기 매핑에서는 하나의 시트(sheet)에 암종, 암질, 불연속면, 지하수 상태 등의 모든 자료가 포함됨에 따라 다소 복잡하게 보이는 경향이 있었으며, 필요하고 중요시되는 정보를 제대로 파악하기 어려운 경우도 종종 발생했다. 그러나 본 시스템은 레이어 개념을 적용시킴으로서 막장 내 모든 취득 자료를 동시에 볼 수 있을 뿐만 아니라 암종, 암질, 불연속면, 지하수 상태 등 각각의 요소들에 대해 필요한 부분을 선택해서 볼 수 있도록 구현하였다. 이러한 기능들은 막장의 상태를 보다 정확히 파악할 수 있게 해주며 궁극적으로 명확한 암판정을 이끌어 내는데 도움을 줄 것으로 기대된다(Fig.
10). 그리고 텍스트 기능을 추가하여 조사자가 개인적인 소견이나 상세한 현황 설명 등을 직접 기입할 수 있는 시스템을 구축하였으며(Fig. 11), 터널 현장 내 작업 환경을 고려하여 음성 인식 지원 기능을 탑재함으로서 음성으로도 텍스트가 표현될 수 있도록 하였다.
디바이스 기반의 매핑 과정에서 발생하는 데이터는 XML 문서 형태로 처리하고, 안드로이드 SQL Lite를 이용하여 데이터베이스화할 수 있도록 하였다. XML 문서와 SQL Lite로 관리되는 데이터는 네트워크가 접속되는 곳에서 자동으로 동기화 하여 각 스테이션별 막장 정보들을 서버에 전송하도록 시스템화 하였다.
그리고 기존의 막장관찰기록지에 포함된 주요 기입 항목들을 손쉽게 입력할 수 있도록 구현하였으며, 절리, 단층, 지하수 등 여러 가지 심볼을 생성하여 기재의 편의성을 높였다. 또한 매핑의 전과정을 입력식으로 기입할 수 있도록 하여 누락되는 정보 없이 조사가 진행될 수 있도록 구현하였다. 한편, 매핑을 디바이스를 이용하여 수행함에 따라 발생할 수 있는 문제점들 즉, 설계 단면과 사진자료의 정확한 중첩 기술, 매핑이 복잡해질 경우 데이터 처리 속도의 저하 등은 합리적인 알고리즘 적용 및 파일 형식의 변환 등을 통해 해결하고자 노력하였다.
S펜으로 폴리라인을 선택할 경우, 조금 더 편하게 선택될 수 있도록 오차범위를 재계산하여 정확한 라인을 선택하지 않고 조금 벗어나서 주변을 선택하더라도 인식될 수 있도록 하는 기능을 탑재하였다. 또한 암종 및 암질을 구분할 수 있도록 폴리곤 내 무늬나 색상을 적용시킬 수 있도록 구현하였다(Fig. 8, Fig. 9). 폴리라인과 폴리곤 이외에도 절리, 엽리, 층리, 지하수 상태 등을 표현할 수 있는 심볼을 탑재함으로서 조사자가 손쉽게 매핑할 수 있도록 하였다(Fig.
사진 자료는 디바이스 내장 카메라를 활용하는 방법 외에도 외부 카메라에서 촬영한 영상을 저장 매체를 통해 불러올 수 있도록 기능을 추가하였다. 디바이스의 내장 카메라를 이용한 사진 촬영 시, 막장의 정면에서 촬영된 영상의 경우 설계 단면과의 중첩 작업 수행 시 양호한 결과를 얻을 수 있었으나 터널 중심선을 벗어난 상태에서 촬영된 영상의 경우 올바른 중첩 효과를 도출하지 못하는 현상을 확인할 수 있었다.
이 작업을 원활하게 수행하고 유용한 결론을 만들어 내기 위해서는 기존의 막장관찰기록지에 포함되어 있는 여러 가지 항목들을 모두 구현해 내는 것과 동시에 편의성을 향상 시킬 수 있는 여러 가지 추가 기능들이 고려되어야 한다. 이를 종합적으로 고려하여 디바이스 내에서 현장 특성을 잘 구현해 내며 메인서버와의 유기적인 네트워크 체제를 구축할 수 있는 적합한 알고리즘들을 활용한 새로운 막장 매핑 시스템을 개발하였다.
이는 각 stage를 거치면서 최종적으로 5개의 직선 성분(굵은 실선)으로 이루어진 폴리라인으로 바뀌게 된다. 이와 같이 데이터 값을 줄이는 알고리즘을 적용함으로서 계산 속도가 향상될 수 있는 시스템을 구현하였다.
S펜 기능을 활용하여 디바이스 화면 내에서 드로잉(drawing) 작업을 수행하면 이들은 폴리라인(Polyline)과 폴리곤(Polygon)으로 인식된다. 절리, 단층, 전단대 등과 같은 불연속면들은 선으로 표시되어 폴리라인으로 인식되며, 암종과 암질의 경우는 영역으로 그 특성을 표시함에 따라 폴리곤으로 인식되도록 하였다(Fig. 7).
조사자는 막장 매핑을 시작하기에 앞서 디바이스와 메인서버를 연결하여 해당 터널에 대한 정보를 불러올 수 있도록 하였다. 여러 가지의 터널 정보 중 막장 매핑을 위해 가장 중요한 것은 해당 스테이션에 대한 설계 단면이다.
여러 가지의 터널 정보 중 막장 매핑을 위해 가장 중요한 것은 해당 스테이션에 대한 설계 단면이다. 조사자는 이 설계 단면을 디바이스에 로딩 시킨 후 디바이스의 내장 카메라를 이용하여 막장면을 촬영하고 이 사진을 설계 단면과 중첩(overlap)시킬 수 있도록 하였다(Fig. 2, Fig. 3).

대상 데이터

본 시스템은 터널 설계 자료 및 굴착 중 생성된 자료를 저장하는 메인서버와 현장에서 자료를 수집 및 기록할 수 있는 디바이스(단말기)로 구성된다. 메인서버와 디바이스는 네트워크를 통해 실시간으로 데이터의 송수신이 가능하다.

이론/모형

데이터의 계산속도 개선을 위해서는 폴리라인을 구성하는 다수의 포인트 즉 점들의 데이터 값을 줄이는 방법이 있다. 이 방법에는 Douglas-Peucker 알고리즘을 적용하였으며 간략한 모식도는 Fig. 15와 같다. Figure 15의 stage 1에서는 가는 실선으로 이루어진 폴리라인이 총 12개의 직선 성분으로 이루어져 있다.

성능/효과

디지털 매핑은 디바이스의 캔버스(Canvas) 상에 고감도 S펜을 이용하여 폴리라인 및 폴리곤을 직접 그릴 수 있어 종전의 막장관찰기록지에서 수행했던 바와 같이 불연속면의 선구조 및 암종과 암질 경계를 직접 표현할 수 있다. 그리고 기존의 막장관찰기록지에 포함된 주요 기입 항목들을 손쉽게 입력할 수 있도록 구현하였으며, 절리, 단층, 지하수 등 여러 가지 심볼을 생성하여 기재의 편의성을 높였다. 또한 매핑의 전과정을 입력식으로 기입할 수 있도록 하여 누락되는 정보 없이 조사가 진행될 수 있도록 구현하였다.
사진 자료는 디바이스 내장 카메라를 활용하는 방법 외에도 외부 카메라에서 촬영한 영상을 저장 매체를 통해 불러올 수 있도록 기능을 추가하였다. 디바이스의 내장 카메라를 이용한 사진 촬영 시, 막장의 정면에서 촬영된 영상의 경우 설계 단면과의 중첩 작업 수행 시 양호한 결과를 얻을 수 있었으나 터널 중심선을 벗어난 상태에서 촬영된 영상의 경우 올바른 중첩 효과를 도출하지 못하는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서 사진 촬영 시 중심선 선정을 통해 사진자료를 수집할 수 있도록 할 필요가 있다.

후속연구

모바일 시스템 기반의 터널 막장 매핑은 궁극적으로 조사자의 편의성을 높이고 취득 자료의 신속한 데이터베이스화를 위한 것이다. 그러나 조사자에 따라 그동안의 경험에 익숙한 기존의 수기 방식을 고집할 수도 있으며, 그것의 정교함을 선호할 수도 있을 것이다. 이것은 시스템의 지속적인 연구 개발과 대중화를 통해 편의성을 고취시킴으로서 극복할 수 있을 것으로 판단된다.
본 시스템도 전반적인 현장 실용화가 이루어지면서 다수의 문제점과 보완점들이 발생할 수 있을 것이다. 그러나 현재 IT 기술이 급속도로 발전하는 것에 부응하여 본 시스템에 대한 연구 개발이 가속화 된다면 점진적인 문제 해결이 가능할 것으로 사료된다. 또한, 디바이스 내에서 스테이션별 막장 매핑 자료를 중첩시켜 3차원으로 표현하는 방법 등 새로운 기능들이 추가된다면, 터널 위험도 판단에 보다 신빙성 있는 자료를 제공함과 동시에 사용자의 편의성을 높일 수 있어 본 시스템의 완성도가 한층 더 높아질 것으로 기대된다.
그러나 현재 IT 기술이 급속도로 발전하는 것에 부응하여 본 시스템에 대한 연구 개발이 가속화 된다면 점진적인 문제 해결이 가능할 것으로 사료된다. 또한, 디바이스 내에서 스테이션별 막장 매핑 자료를 중첩시켜 3차원으로 표현하는 방법 등 새로운 기능들이 추가된다면, 터널 위험도 판단에 보다 신빙성 있는 자료를 제공함과 동시에 사용자의 편의성을 높일 수 있어 본 시스템의 완성도가 한층 더 높아질 것으로 기대된다.
이것은 시스템의 지속적인 연구 개발과 대중화를 통해 편의성을 고취시킴으로서 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 본 시스템도 전반적인 현장 실용화가 이루어지면서 다수의 문제점과 보완점들이 발생할 수 있을 것이다. 그러나 현재 IT 기술이 급속도로 발전하는 것에 부응하여 본 시스템에 대한 연구 개발이 가속화 된다면 점진적인 문제 해결이 가능할 것으로 사료된다.
그러나 본 시스템은 레이어 개념을 적용시킴으로서 막장 내 모든 취득 자료를 동시에 볼 수 있을 뿐만 아니라 암종, 암질, 불연속면, 지하수 상태 등 각각의 요소들에 대해 필요한 부분을 선택해서 볼 수 있도록 구현하였다. 이러한 기능들은 막장의 상태를 보다 정확히 파악할 수 있게 해주며 궁극적으로 명확한 암판정을 이끌어 내는데 도움을 줄 것으로 기대된다(Fig. 12).

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	막장 매핑의 목적은 무엇인가?	앞서 언급한 바와 같이 터널 시공 중 암판정을 위한 방법에는 여러 가지가 있으며 이 중 가장 기본적이면서 중요한 부분은 현장에서의 막장 매핑이다. 막장 매핑은 시공 중 굴착면을 대상으로 암종, 암질, 불연속면 분포, 지하수 용출 상태 등을 육안으로 관찰하여 암반의 지질학적 및 공학적 특성을 기재하고 추후 변화 양상을 예측하는데 그 목적이 있다(Kim et al., 2006).
	Douglas-Peucker 알고리즘 등을 이용하여 해결하고자 한 것은 무엇인가?	현장에서 디바이스를 기반으로 작성된 매핑 자료는 메인서버와 연동되어 자동으로 데이터베이스화가 되며 담당자 및 관련전문가들 사이에서 실시간 피드백이 가능하도록 구현하였다. 매핑의 정밀한 표현 방식 및 다량의 데이터 누적에 의한 속도 저하 문제는 Douglas-Peucker 알고리즘 등을 이용하여 해결하고자 하였다. 본 시스템은 향후 다양한 현장 검증 및 추가적인 기능 개선 등을 통해 완성도가 높아질 것으로 기대된다.
	데이터의 계산속도 개선을 위해서는 폴리라인을 구성하는 다수의 포인트를 이용한 방법에 적용된 것은 무엇인가?	데이터의 계산속도 개선을 위해서는 폴리라인을 구성하는 다수의 포인트 즉 점들의 데이터 값을 줄이는 방법이 있다. 이 방법에는 Douglas-Peucker 알고리즘을 적용하였으며 간략한 모식도는 Fig. 15와 같다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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