초록 ▼

본 연구는 기후변화(위기)대응 및 탄소중립 실천을 위한 도심지내 친환경적 미래공간(지하 대공간) 확보에 필요한 국내외적으로 내진이 확보된 대심도/대규모 굴착(개착) 핵심기술과 대규모 지하 대공간 내부의 안전 확보를 위한 핵심기술 확보가 연구목표이다. 이를 위해 계측과 관련하여 연구진이 개발한 고정밀 경사도 센서 시작품의 정확도를 개선하고, 센서 노드 확장을 통한 통합모듈을 제작하였다. 센서 노드 확장에 따른 면 단위 계측 가능성을 현장 시험 계측을 통해 확인하고, 기존 지반계측 방법과 비교하여 정확성을 확인하였다. 또한, 인공지능기

본 연구는 기후변화(위기)대응 및 탄소중립 실천을 위한 도심지내 친환경적 미래공간(지하 대공간) 확보에 필요한 국내외적으로 내진이 확보된 대심도/대규모 굴착(개착) 핵심기술과 대규모 지하 대공간 내부의 안전 확보를 위한 핵심기술 확보가 연구목표이다. 이를 위해 계측과 관련하여 연구진이 개발한 고정밀 경사도 센서 시작품의 정확도를 개선하고, 센서 노드 확장을 통한 통합모듈을 제작하였다. 센서 노드 확장에 따른 면 단위 계측 가능성을 현장 시험 계측을 통해 확인하고, 기존 지반계측 방법과 비교하여 정확성을 확인하였다. 또한, 인공지능기법을 통한 흙막이 벽체 변위 예측 방법을 검토하였으며, 인공지능기법을 통해 예측정확도를 80%이상 달성할 수 있는 것을 확인하였다. 이에 더하여 대심도/대규모 흙막이 벽체 지진 안정성 확보 기술 연구에서는 가시설 흙막이 내진설계 기준을 마련하기 위한 동적거동 수치해석과 동적원심모형실험을 수행하였으며, 흙막이 내진성능 평가 보고서 및 흙막이 벽체 내진설계 절차 개정(안)을 작성하였다. 이에 더하여 차수와 내진을 위한 흙막이 벽체 재료의 최적 배합비를 실험적으로 도출하였다. 마지막으로 터널 콘크리트 스판 영상취득 시스템에서 얻은 라인 스캐닝 이미지 원시 데이터로부터 13,022쌍의 학습 데이터를 생성하고 하드웨어서버를 구축해 원내에서 이용이 가능하도록 하였다. 해당 데이터를 사용하여 균열 검측 신뢰도 분석 기법을 설계하고 구현하여 터널 균열 검측 AI 모델의 재현율 및 정밀도를 80% 이상 수준으로 달성하였다.

(출처 : 서지자료 332p)

Abstract ▼

The most significant motivation of this research is that eco-friendly expansion of living space into the underground could be one of the most effective ways to respond to the recent global climate emergency and achieve carbon neutrality. Construction of such underground spaces, especially within the

The most significant motivation of this research is that eco-friendly expansion of living space into the underground could be one of the most effective ways to respond to the recent global climate emergency and achieve carbon neutrality. Construction of such underground spaces, especially within the most urbanized cities, requires not only safe and effective excavation technologies with considering the possible occurrences of seismic events during the excavation but also cutting-edge maintenance and monitoring technologies to obtain the internal safety and structural integrity of the deep and extensive underground structure for a wide variety of human activities. This research thus aims to develop and secure the necessary technologies supported by the most innovative information and communication technologies, such as AI, automation, and high-speed wireless data transfer. Among those requirements, for field observation and monitoring, the accuracy of the high-precision inclination sensor prototype that was originally developed from last year was functionally improved, and an integrated module was produced to expand the sensor node number. The possibility of surface-based measurement from to the sensor node expansion was confirmed via field tests, and the accuracy was validated by comparing with the in-situ ground monitoring technique. The AI-based prediction methodology of the retaining wall deflection was reviewed, and the prediction accuracy exceeds 80%. In addition, in regard with the study of seismic stability technology for large-scale retaining walls, both dynamic numerical analysis and dynamic centrifugal model experiments were performed to conclude the overall behavior of the deep/large-scale earth retaining wall structures, and thus, to establish technical manual and standards for seismic design of the wall structures. We also performed laboratory tests and optimized the retaining wall materials with concrete especially to enhanced its waterproofness and seismic resistance. Lastly, 13,022 paris of training data were created from the raw data of line scanning images obtained from the tunnel concrete span image acquisition system, and a crack detection reliability analysis technique was designed and implemented to increase the recall and precision of the crack detection AI model more than 80%.

(source : Bibliographic Data 333p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 3
• 요약문 ... 5
• Executive Summary ... 8
• 목차 ... 13
• 표목차 ... 15
• 그림목차 ... 18
• 제1장 연구개발 과제개요 ... 25
• 1. 개념 및 정의 ... 25
• 1.1 개요 ... 25
• 1.2 최종 연구개발 목표 ... 26
• 1.3 당해연도 연구개발 목표 ... 29
• 2. 추진배경 및 필요성 ... 31
• 2.1 연구배경 및 필요성 ... 31
• 2.2 연구개발의 국내·외 현황 ... 36
• 제2장 연구개발과제의 수행과정 및 수행내용 ... 55
• 1. 연구개발 수행과정 ... 55
• 1.1 2차년도 연구추진 체계 ... 55
• 1.2 흙막이 벽체 경사도 측정 및 인공지능 기반 변위 기법 개발 ... 56
• 1.3 흙막이 벽체 내진설계 프로세스 및 차수 성능 확보 기술 개발 ... 57
• 1.4 AI 균열 검측 신뢰성 향상 및 성능평가 ... 67
• 2. 수행내용 ... 71
• 2.1 흙막이 벽체 경사도 측정 및 인공지능 기반 변위 기법 개발 ... 71
• 2.2 흙막이 벽체 내진설계 기준 문헌 연구 및 개정방향과 흙막이 벽체 재료 정립 ... 74
• 2.3 AI 균열 검측 신뢰성 향상 및 성능평가 ... 82
• 제3장 연구개발과제의 수행결과 및 목표달성 정도 ... 86
• 1. WBS 1: 흙막이 벽체 경사도 측정 및 인공지능 기반 변위기법 개발 ... 86
• 1.1 네트워크 확장형 경사도 측정 센서 통합모듈 개발 ... 86
• 1.2 인공지능 기반 벽체 변위 예측 기법 개발 ... 96
• 2. WBS 2: 흙막이 벽체 내진설계 프로세스 및 차수 성능 확보 기술 개발 ... 108
• 2.1 흙막이 벽체 내진설계 프로세스 개발 ... 108
• 2.2 흙막이 벽체 차수 확보 기술개발 ... 218
• 3. WBS 3: AI 균열 검측 신뢰성 향상 및 성능평가 ... 227
• 3.1 균열 검측 AI 알고리즘 신뢰성 향상을 위한 학습데이터 DB 및 DB활용이 가능한 공용 서버 구축 ... 227
• 3.2 영상정보 기반 AI 균열 검출 정량적 성능 평가 및 신뢰도 확보 ... 230
• 4. 정량적 연구개발 성과 ... 238
• 4.1 연구개발성과 ... 238
• 제4장 차년도 연구개발계획 ... 242
• 1. 연구개발 목표 및 내용 ... 242
• 1.1 차년도 연구개발의 목표 ... 242
• 1.2 연구개발 수행 내용 ... 244
• 2. 국내외 관련 분야의 환경변화 ... 245
• 3. 연구개발 추진전략 ... 246
• 3.1 연구개발 추진전략 및 방법 ... 246
• 3.2 연구개발 추진체계 ... 247
• 4. 연구개발 일정 및 기대성과 ... 248
• 5. 연구비 사용계획 ... 249
• 6. 성과활용방안 ... 250
• 7. 기대효과 ... 251
• 제5장 결론 ... 253
• 참고문헌 ... 255
• 부록 ... 264
• 부록 A. 가설흙막이 설계기준 개정(안) - 수정된 부분에 밑줄로 표시 ... 264
• 부록 B. 굳지 않은 콘크리트의 유동성 및 공기량 측정 데이터 ... 272
• 부록 C. 동결융해를 받은 콘크리트의 외관 ... 280
• 부록 D. AI기반 균열 평가 방법론 적용 결과 ... 284
• 서지자료 ... 332
• Bibliographic Data ... 333
• 끝페이지 ... 334