KR101336093B1 - 3차원 스캔 데이터를 이용한 막장 전방 패턴 예측 방법 - Google Patents

Abstract

적어도 하나의 메모리와 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 막장 전방 패턴 예측 방법으로서, 3D 스캔 데이터를 이용하여 막장면 스테이션을 검색하는 단계; 3D 스캔 데이터에 따른 측량 좌표 포인트를 막장면 이미지 좌표계에 상응하여 변환하여 막장면 이미지를 생성하는 단계; 복수개의 상기 막장면 이미지로부터, 상기 복수개의 막장면 이미지로부터 각각 수집된 절리선을 연결하여 절리면을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 절리면에 기초하여 상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치의 막장면에서의 절리선을 예측하는 단계를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법이 제공된다.

Description

3차원 스캔 데이터를 이용한 막장 전방 패턴 예측 방법{Method for predicting forward pattern of blind end of tunnel using three dimension scan data}

본 발명은 3D 스캔 데이터를 이용한 막장 전방 패턴 예측 방법에 관한 것이다.

우리나라의 경우 터널 시공에서 주로 NATM 공법인 발파 방식을 많이 사용한다. 주로 암반 지질이 많고 비용대비 효과가 높기 때문이다. 여기서 문제가 되는 것은 막장면 암반의 붕괴나 탈락이 사고로 이어지게 되는데, 공사상에 지연과 추가 비용이 발생되게 된다. 이러한 사고는 절리면이나 단층이 유무에 의해서 발생하게 되는데, 따라서 발파 후에 조사팀이 지속적으로 암반의 상태를 관찰하고 다시 발파하는 작업이 반복되게 된다.

종래 기술에 따르면 터널의 발파 시공 이후 버럭을 제거하고 터널면에 쇼크리트를 타설한 후 막장면의 지질을 조사하고, 다시 발파 지점을 선정한다. 이때, 연약 지반이나 단층, 절리면의 판별이 필요한 경우는 1~2 m 전방이면 지하 레이더 탐사의 방법으로 측정하고, 100~200 m 전방의 단층의 경우는 탄성파 반사법을 이용하여 측정하게 된다. 지질 조사의 경우에는 수평 보링 공법을 이용한다. 그러나 종래의 탄성파 반사법, LIM SYSTEM, 수평 보링 공법 등의 물리적 측정 방법은 비용과 시간적인 측면에서 볼 때 효과적이지 못한 문제점이 있다.

따라서, 물리적 측정을 통해 분석하던 막장면 분석을 좀 더 신속하게 수행할 수 있는 대안적 방법이 필요하다.

본 발명은 3D 스캔 데이터를 이용한 막장 전방 패턴 예측 방법을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 적어도 하나의 메모리와 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 막장 전방 패턴 예측 방법으로서, 3D 스캔 데이터를 이용하여 막장면 스테이션을 검색하는 단계; 3D 스캔 데이터에 따른 측량 좌표 포인트를 막장면 이미지 좌표계에 상응하여 변환하여 복수개의 막장면 이미지를 생성하는 단계; 상기 복수개의 막장면 이미지로부터 각각 수집된 절리선을 연결하여 절리면을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 절리면에 기초하여 상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치의 막장면에서의 절리선을 예측하는 단계를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법이 제공된다.

본 발명의 실시예에 의하면, 막장면 이미지에 대한 정보를 상세히 기록하고 있는 3D 스캔 데이터를 이용함으로써 막장 전방의 절리면(선), 단층 등을 3차원적 그래픽 해석을 통해 예측할 수 있다.

또한 본 발명의 실시예에 의하면, 막장 전방 패턴의 예측에 소요되는 시간 및 비용을 획기적으로 줄일 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따라 3D 스캔 데이터로부터 막장면 스테이션을 검색하는 개략적 흐름도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 막장면 이미지를 추출하는 개략적 흐름도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 막장면 이미지의 절리선으로부터 절리면을 생성하는 개략적 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 절리면으로부터 막장 전방의 절리선을 예측 생성하는 개략적 흐름도.
도 5는 막장 전방의 절리선을 예측 생성하는 방법을 개략적으로 설명하기 위한 보조 도면.
도 6은 복수의 막장면에 관한 3D 스캔 데이터의 예시.
도 7 및 도 8은 막장 전방에 예측된 절리선에 관한 예시.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

터널이나 교량 설계시 만들어지는 모델링 데이터는 건설시 소요되는 물량 예측이나 가상의 조감도를 보기 위한 시뮬레이션 데모를 위해서 만들게 된다. 컴퓨터 기술이 발달한 이후에 교량, 터널과 같은 토목 건설에서 설계 작업들은 CAD 자료로 만들고 공유하게 되었다. 설계 작업에서는 3D 모델링 작업까지도 이루어지고 있으나, 시공에서는 이러한 기술들의 연계가 이루어지지 않고 있는 상황이다. 이는 현장에서의 적극적인 노력의 부족이기 보다는, 실제 응용할 만한 장비의 부재가 더 큰 이유이다. 따라서 본 발명에서는 현장의 상황을 높은 신뢰성을 가지고 매우 세밀하게 담아낼 수 있는 장비로서 3D 스캐너를 활용한다. 그리고 이러한 3D 스캐너를 통해 수집된 스캔 데이터를 이용하여 막장 전방의 절리선, 단층 등의 패턴을 예측 평가할 수 있는 방법을 제안하고 있는 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 막장 전방 패턴 예측 방법은, 3D 스캔 데이터를 이용하여 막장면 스테이션을 검색하고, 3D 스캔 데이터에 따른 측량 좌표 포인트를 막장면 이미지 좌표계로 변환한 후, 수집된 막장면의 절리선으로부터 절리면을 생성하고, 생성된 절리면으로부터 원하는 스테이션 위치(즉, 막장 전방의 임의의 스테이션 위치)의 막장면 절리선을 예측 생성하는 순서로 구현될 수 있다. 본 명세서에서는 막장 전방의 예측 패턴으로서 절리선을 예시하고 있지만, 이외에도 단층 등 다양한 전방 패턴의 예측에도 활용될 수 있음은 물론이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 막장 전방 패턴 예측에 관하여 각 단계별로 상세히 설명한다. 하기의 막장 전방 패턴 예측 방법들은, 적어도 하나의 메모리(미도시)와, 적어도 하나의 프로세서(미도시)를 포함하는 컴퓨팅 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따라 3D 스캔 데이터로부터 막장면 스테이션을 검색하는 개략적 흐름도이다.

도 1을 참조하면, 시공 대상에 대한 3D 설계 도면에서 station 축을 이루는 각 좌표값(X, Y, Z)들을 이용하여 3차원 선형 곡선을 생성한다(S110). 이때, 3차원 선형 곡선은 차수를 3차로 하는 스플라인 함수를 이용하는 3차원 스플라인 곡선으로 생성될 수 있다.

이후, 이와 같이 생성된 3차원 선형 곡선 상의 특정 입력의 좌표값(X, Y, Z)에서의 위치값(pos)와 실제 station과의 보간 테이블을 생성한다(S115). 이때, 특정 입력의 좌표값은, 실제 station 값에 대응되는 위치의 좌표값을 의미할 수 있다. 그리고 그 특정 입력의 좌표값에서의 위치값(pos)이란, 3차원 선형 곡선의 출발점에서 해당 좌표값까지의 곡선 상의 거리일 수 있다.

위와 같이, 3차원 선형 곡선 상의 특정 입력의 좌표값에서의 위치값(pos)과 실제 station과의 보간 테이블을 생성하는 이유는 다음과 같다. 생성된 3차원 선형 곡선은 그 출발점 위치를 0으로 보고 그 출발점으로부터의 상대적인 곡선 거리를 위치값(pos)으로 나타낸 것이므로, 이는 실제 station의 위치(즉, 전체 시공 구간에서 해당 스테이션이 위치하는 지점까지의 거리)와 다른 값을 갖게 된다. 따라서, 이러한 3차원 선형 곡선 상의 특정 위치값(pos)과 실제의 station의 위치 간을 매칭시켜줄 필요가 있으며, 이를 위하여 이를 보간하기 위한 보간 테이블을 만드는 것이다.

이상의 과정을 통해, 3D 설계 도면으로부터 3차원 선형 곡선 및 각 위치값(pos)이 결정되고, 이에 관한 실제 station 간의 보간 테이블이 생성되면, 3차원 스캐너를 통해서 얻어낸 3D 스캔 데이터를 이용하여 막장면 스테이션을 검색하는 과정이 수행된다. 이하, 그 과정에 대하여 설명한다.

먼저, 획득된 3D 스캔 데이터를 포함하는 스캔 파일을 열고(S120), 3D 스캔 데이터의 포인트(x, y, z)(즉, 이는 3D 스캐너에 의해 측량된 측량 좌표들에 해당함)를 읽어들인다(S130). 이와 같이 읽어들인 스캔 데이터의 포인트는, 측량 좌표인 x, y, z 값들로 구성되어 있으므로, 그 측량 좌표와 대응되는 station 위치와 대응시키기 위해서 S135 ~ S140의 과정을 수행한다.

즉, 생성된 3차원 선형 곡선 상에서 해당 포인트(즉, 측량 좌표)와 가장 가까운 포인트 위치(pos)를 검색하고(S135), 그 검색된 포인트 위치(pos)를 앞서 생성된 보간 테이블에 기초하여 그 포인트 위치(pos)와 맵핑되는 station 값으로 변환하면(S140), 스캔 데이터의 해당 포인트(즉, 해당 측량 좌표)와 대응되는 station 위치를 확인할 수 있다.

이와 같이, 스캔 데이터의 해당 포인트에 대응되는 station 위치가 확인되면, 위 검색된 포인트 위치(pos)와 대응되는 해당 station 영역(일정 범위의 구간)의 카운트를 증가시킨다(S145). 이러한 카운트 증가는 어느 station 영역에서 보다 많은 측량 데이터(즉, 스캔 데이터)들이 존재하는지를 확인하기 위한 것이며, 막장면의 경우 해당 면이 폐쇄되어 있기 때문에, 3D 스캐너에 의한 스캔에서 다른 위치(면) 보다 그 스캔 데이터가 집중되어 몰려있게 되는 특성을 고려한 것이다. 후술할 바와 같이 결국 스캔 데이터가 집중되어 몰려있는 부분이 바로 막장면으로서 추출될 수 있다.

상술한 S130 ~ S145 과정은 모든 스캔 데이터의 측량 좌표 포인트에 대하여 반복되며, 이에 따라 S155에서는 특정 구간의 스테이션 블록마다 카운트 검사를 수행한 결과에 근거하여 많은 포인트(즉, 스캔 데이터)가 몰려있는 블록을 검색한다. 이후, 스캔 데이터가 몰려있는 블록 영역에 대하여 소정 거리 구간(예를 들어 2 ~ 3 m)에서의 평균 카운트 값을 계산하고, 이때 평균 카운트 값이 가장 높게 나오는 구간을 막장면 스테이션인 것으로 결정할 수 있다(S160).

도 2는 본 발명의 실시예에 따라 막장면 이미지를 추출하는 개략적 흐름도이다. 앞선 도 1의 과정을 통해, 수집된 3D 스캔 데이터에 기초하여 막장 스테이션이 결정되면, 해당 막장 스테이션 구간에 존재하는 스캔 데이터(이는 측량 좌표계에 따른 (x, y, z) 데이터임)를 막장면 이미지 좌표계로 변환하는 과정을 도 2에서와 같이 수행한다.

도 2를 참조하면, 먼저, 앞서 생성된 3차원 선형 곡선에서 막장면 스테이션 위치에서의 곡선 방향 벡터(즉, 상기 3차원 선형 곡선을 기준으로, 막장면 스테이션 위치에서의 접선 방향의 벡터)를 계산한다(S210).

그리고 해당 스테이션 위치의 x, y, z 즉, 측량 좌표 데이터를 단면 좌표의 원점으로 만드는 매트릭스 A를 계산한다(S215). 또한 해당 스테이션 위치의 상기 곡선 방향 벡터를 z축으로 만드는 매트릭스 B를 계산한다(S220). 이후, 위 두 개의 매트릭스를 곱한 매트릭스 C를 계산한다(S225). 위 과정의 의미는 다음과 같다. 즉, 스캔 데이터는 측량 좌표 (x, y, z)에 따른 데이터이므로, 이를 특정 막장면에 대한 단면 좌표의 데이터로 변환시킬 필요가 있다. 따라서, 상기 S215 ~ S225 과정에 의해 생성된 매트릭스 C는, 결국, 측량 좌표계의 좌표값인 스캔 데이터를 해당 스테이션 위치의 측량 좌표 데이터를 원점으로 하였을 때 상대 위치와 관련된 상대 좌표로 표현해주면서, 동시에 그 곡선 방향 벡터를 z축 즉, 해당 막장면(단면)의 법선으로 하는, 막장면에 대한 단면 좌표 데이터로서 변환시키기 위한 매트릭스에 해당한다.

이후, 막장면에 대한 단면 좌표 데이터는 추후 막장면 이미지 분석에 사용될 이미지 좌표계에 대응되게 맵핑 변환될 필요가 있으므로, 이러한 변환시 이용될 T 매트릭스를 계산한다(S230). 따라서, 위의 C 매트릭스와 T 매트릭스가 적용되면, 측량 좌표계에 따른 데이터는 막장면 이미지에 관한 이미지 좌표계에 따른 데이터로 변환되게 된다. 바로 이러한 과정이 S245에 기재되어 있다.

즉, 위 S210 ~ S225 과정에 따라 C 매트릭스와 T 매트릭스가 구해지면, 3D 스캔 데이터가 포함된 스캔 파일을 열어, 거기에 포함된 스캔 데이터들을 모두 막장면 이미지 좌표계로 변환시키는 과정을 수행하게 된다(S235, S240, S245, S255, S260). 이와 같이 막장면 이미지 좌표계로 변환되면, 향후 절리면/선 등의 검출이 용이해지도록 그에 상응하는 색상이 입력될 수 있다(S250). 이와 같이 막장면 이미지 좌표계로 변환되고 색상이 적용된 포인트들은 상기 막장면 이미지 상에 표시될 수 있다. 이때 막장면 이미지는 2차원 이미지(도 5, 도 6, 도 8 참조)로 표현된 것일 수 있다.

이상에서 설명한 도 1 ~ 도 2의 과정은 3D 설계 도면에 근거한 터널 굴착이 이루어질 때마다 획득된 스캔 데이터 파일에 대하여 반복 수행된다. 즉, 제1 굴착 후 3D 스캐너로부터 획득된 스캔 데이터를 이용하여 그때의 막장면에서의 절리면/선이 확인되면, 그 이후 제2 굴착 후, 제3 굴착 후 등등 연속되는 굴착 과정에서도 계속적으로 그때 마다의 막장면에서의 절리면/선을 상술한 과정을 통해서 확인한다. 이는 도 6의 각각의 막장면 스캔 데이터를 통해 도시되고 있다. 여기서, 도 6은 복수의 막장면에 관한 3D 스캔 데이터의 예시이다. 이때, 막장면 정보는 터널의 다른 면(예를 들어, 터널 벽면 등)에 대한 데이터와는 별도로 데이터베이스화되어 저장되어, 향후 막장면 예측에 활용될 수 있다.

이하, 각 막장면 이미지에서의 절리선 획득 및 절리면 생성 과정을 도 3을 참조하여 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라 막장면 이미지의 절리선으로부터 절리면을 생성하는 개략적 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 먼저, 절리선 분할 수(N)를 생성(결정)한다(S310). 이후, 막장면에서 절리선을 수집한다(S320). 이때, 절리선 수집은 다음과 같은 방법들에 의해 이루어질 수 있다. 일 예로, 절리선 수집은 에지 정보에 근거한 이미지 분석을 통해 수행될 수 있다. 다른 예로는, 막장면 이미지에 존재하는 색상 정보에 근거하여 절리선 수집이 이루어질 수 있다. 또 다른 예로는 막장면 이미지를 분석자가 직접 육안 확인함으로써 이루어질 수도 있다.

상술한 방법들을 통해 절리선이 수집되면, 이러한 절리선을 선형 곡선(본 예에서는 스플라인 곡선인 것으로 가정함)으로 표현(생성)한다(S325). 이와 같이 스플라인 곡선이 생성되면, 그 절리선을 앞서 결정한 분할 수(N)로 분할하고 그 분할된 포인트를 수집한다(S330). 이와 같이 분할 지점의 포인트들은 향후 다른 막장면 이미지에서 수집된 절리선에 관한 동일 분할 지점의 포인트들과 연결됨으로써, 스테이션(station) 방향의 스플라인 곡선의 생성에 이용될 수 있다(S335).

상술한 과정을 통해 수 개의 막장면 이미지에서 각각 생성된 절리선에서 동일 분할 지점의 포인트들을 이은, 스테이션 방향의 스플라인 곡선이 생성되면, 맨 마지막 막장면 이미지에 존재하는 각 분할 지점들 각각에 관하여, 위 스테이션 방향의 스플라인 곡선 상에서의 종단 방향 벡터를 생성(계산)할 수 있다(S340). 이와 같이 생성된 종단 방향 벡터들을 이용하면, 맨 마지막 막장면에서 그 전방의 특정 스테이션 위치에서의 절리선을 예측해낼 수 있다.

즉, 본 발명의 실시예에 따르면, 위와 같이 수회 획득된 각각의 막장면에서 확인되는 절리면/선에 근거하여, 그 전방 패턴을 예측한다. 이러한 개념을 도시한 도면이 도 5이며, 도 5의 점선 부분의 표시가 바로 예측되는 전방 패턴에 관한 것이다. 이하, 전방 패턴을 예측하는 구체적 방법에 관해서는 도 4의 순서도를 통해 상세히 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따라 절리면으로부터 막장 전방의 절리선을 예측 생성하는 개략적 흐름도이다. 이하, 도 4의 설명에 도 7 및 도 8을 함께 참조하기로 한다. 여기서, 도 7 및 도 8은 막장 전방에 예측된 절리선에 관한 예시이다.

도 4를 참조하면, 먼저, 단면을 생성하고자 하는(즉, 전방 패턴 예측을 하고자 하는) 스테이션을 입력한다(S410). 이때, 입력된 스테이션은 앞서 도 2를 통해 설명한 바와 같이, 측량 좌표계에 따른 데이터를 기준으로 하고 있는 것이므로, 막장 단면 상의 해석을 위해서 단면 좌표계로 변환시킬 필요가 있다. 이를 위한 과정이 S415 ~ S435 이며, 이에 관해서는 도 2를 통해 전술하였는 바, 그 상세한 설명은 생략하기로 한다. 또한 S440 과정은 앞서 설명한 도 3의 과정을 통해 획득되는 것(즉, 스테이션 방향의 스플라인 곡선 상의 종단 위치 및 그 종단 위치에서의 방향 벡터)이므로, 이에 대해서도 중복되는 설명은 생략한다.

이후, 위와 같이 획득된 데이터에 관하여, 상기 종단 위치에 C 매트릭스를 적용함으로써 예측하고자 하는 막장 단면 상의 단면 좌표 데이터로 변환하고, 상기 종단 위치에서의 방향 벡터에 B 매트릭스를 적용하여 예측하고자 하는 막장 단면에 대응되는 방향 벡터를 계산한다(S445). 즉, 이러한 S445 과정은 이전의 막장면에 맞추어 계산된 종단 위치와 방향 벡터를 예측하고자 하는 전방의 막장 단면에 맞추어 값을 변환시키기 위한 과정이다.

상술한 바와 같이, 예측하고자 하는 전방의 막장 단면에 맞게 변환된, 각 종단 위치 및 방향 벡터(즉, 앞서 도 3에서 설명한 맨 마지막 막장면에서의 각 분할 지점들에 관한 위치와 그 위치에서의 방향 벡터들)에 기초하여, 전방의 가상의 막장면까지를 연장(연결)하면, 그 전방의 가상의 막장면에 위의 각각의 종단 위치와 연결되는 가상의 포인트들이 생성된다. 그리고 이와 같이 전방의 가상 막장면에 생성된 포인트들을 연결(이 또한 스플라인 곡선 등의 선형 곡선으로 연결할 수 있음)하면 그 전방 단면에 존재할 것으로 예측되는 절리선이 생성될 수 있다(S450). 이와 같이 전방 단면에 존재할 것으로 예측된 절리선 포인트들 및 그 포인트들을 이은 절리선에 관한 예시가 도 7 및 도 8에 도시되고 있다.

이상에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

Claims (5)

1. 적어도 하나의 메모리와 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 컴퓨팅 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 막장 전방 패턴 예측 방법으로서,
   3D 스캔 데이터를 이용하여 막장면 스테이션을 검색하는 단계;
   3D 스캔 데이터에 따른 측량 좌표 포인트를 막장면 이미지 좌표계에 상응하여 변환하여 복수개의 막장면 이미지를 생성하는 단계;
   상기 복수개의 막장면 이미지로부터 각각 수집된 절리선을 연결하여 절리면을 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 절리면에 기초하여 상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치의 막장면에서의 절리선을 예측하는 단계를 포함하되,
   
   상기 막장면 스테이션을 검색하는 단계는,
   시공 대상에 대한 3D 모델링 설계 도면에서 해당 시공 대상의 스테이션(station) 축을 이루는 좌표 데이터에 기초하여 3차원 선형 곡선을 생성하는 단계;
   3차원 선형 곡선의 위치값을 실제 스테이션의 위치값에 대응시키기 위해 스테이션 구간별로 보간한 보간 테이블을 생성하는 단계;
   상기 3D 스캔 데이터인 측량 좌표 데이터(x, y, z)를 읽어들이는 단계;
   상기 생성된 3차원 선형 곡선 상에서 상기 측량 좌표 데이터에 가장 근접한 포인트 위치(pos)를 검색하는 단계;
   상기 검색된 포인트 위치(pos)를 상기 생성된 보간 테이블에 기초하여 해당 포인트 위치(pos)와 맵핑되는 스테이션(station) 위치 값을 확인하는 단계;
   상기 3D 스캔 데이터 모두에 대하여, 상기 확인된 스테이션 위치 값에 대응되는 해당 스테이션 영역의 카운트를 증가시켜, 스테이션 영역별로 카운트를 합산하는 단계; 및
   상기 합산된 카운트 값에 근거하여, 합산 카운트 값이 가장 높게 나오는 구간을 막장면 스테이션으로 결정하는 단계
   를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 막장면 이미지를 생성하는 단계는,
   상기 3차원 선형 곡선 상의 상기 막장면 스테이션 위치에서의 곡선 방향 벡터를 계산하는 단계;
   상기 막장면 스테이션 위치에서의 측량 좌표 데이터(x, y, z)를 단면 좌표계의 원점으로 만드는 제1 매트릭스를 계산하고, 상기 막장면 스테이션 위치에서의 상기 곡선 방향 벡터를 법선으로 만드는 제2 매트릭스를 계산하는 단계;
   상기 단면 좌표계를 막장면 이미지 좌표계로 변환하기 위한 제3 매트릭스를 계산하는 단계; 및
   상기 제1 내지 제3 매트릭스를 곱한 매트릭스를 상기 스캔 데이터의 측량 좌표 데이터에 곱합으로써, 막장면 이미지 좌표계에 따른 데이터로 변환하여 상기 막장면 이미지에 표시하는 단계
   를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 절리면을 생성하는 단계는,
   복수개의 막장면 이미지 각각에 포함된 절리선을 수집하는 단계;
   상기 수집된 각각의 절리선을 스플라인 선형 곡선으로 생성하는 단계;
   상기 생성된 스플라인 선형 곡선을 각각 동일 개수의 분할 구간으로 분할하고 각각의 분할 포인트를 획득하는 단계;
   동일 분할 지점에 위치한 분할 포인트들 간을 연결하여 스테이션 방향의 스플라인 곡선을 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 스테이션 방향의 스플라인 곡선 중에서 맨 마지막 막장면 이미지에 위치하는 상기 분할 지점들에 관한 종단 위치와 상기 종단 위치에서의 곡선 방향 벡터를 계산하는 단계
   를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치의 막장면에서의 절리선을 예측하는 단계는,
   상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치에 관한 측량 좌표 데이터를, 상기 스테이션 위치에서의 단면 좌표 데이터로 변환하는 단계; 및
   상기 계산된 각 종단 위치를 상기 종단 위치에서의 곡선 방향 벡터를 고려하여 상기 막장 전방의 임의의 스테이션 위치의 단면까지로 연장하였을 때, 획득되는 막장 전방 단면에서의 가상의 포인트들을 연결함으로써, 막장 전방 단면에 존재할 것으로 예측되는 절리선을 생성하는 단계
   를 포함하는 막장 전방 패턴 예측 방법.
   

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