KR102568835B1 - 터널공사 안전관리 시스템 - Google Patents

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KR102568835B1 KR1020220188202A KR20220188202A KR102568835B1 KR 102568835 B1 KR102568835 B1 KR 102568835B1 KR 1020220188202 A KR1020220188202 A KR 1020220188202A KR 20220188202 A KR20220188202 A KR 20220188202A KR 102568835 B1 KR102568835 B1 KR 102568835B1
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주식회사 비엘
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Abstract

본 발명은 시공중인 터널 굴착면의 2차원 이미지 및 3차원 점군을 수집하는 시공정보 수집부와; 상기 굴착면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성하고, 상기 시공정보 수집부를 통해 수집된 굴착면의 3차원 점군을 2차원 이미지의 매트릭스면에 투영하여 추출된 특징점과 상기 2차원 이미지의 특징점을 서로 연결하는 전처리부와; 상기 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 하여 추출된 절리를 기반으로 키블록(key-block)을 분석하며, 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석하는 분석부; 및 상기 분석부의 분석결과를 공사현장 내부 및 외부의 작업자에게 전달하여 낙반이나 탈락과 같은 위험상황에 대한 대처가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 정보 전달부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 터널공사 안전관리 시스템을 개시한다.

Description

터널공사 안전관리 시스템{Safety management system for tunnel construction}
본 발명은 시공중인 터널 굴착면의 2차원 이미지 및 3차원 점군을 수집하는 시공정보 수집부와; 상기 굴착면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성하고, 상기 시공정보 수집부를 통해 수집된 굴착면의 3차원 점군을 2차원 이미지의 매트릭스면에 투영하여 추출된 특징점과 상기 2차원 이미지의 특징점을 서로 연결하는 전처리부와; 상기 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 하여 추출된 절리를 기반으로 키블록(key-block)을 분석하며, 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석하는 분석부; 및 상기 분석부의 분석결과를 공사현장 내부 및 외부의 작업자에게 전달하여 낙반이나 탈락과 같은 위험상황에 대한 대처가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 정보 전달부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 터널공사 안전관리 시스템에 관한 것이다.
우리나라에서 터널 시공을 하는 경우, 소음, 진동이 문제가 되는 도심지를 제외하고는 주로 NATM 공법인 발파 방식을 많이 사용한다. 주로 암반 지질이 많고, 비용대비 효과가 높기 때문이다.
발파방식에 있어서의 주의해야 할 사항은 막장면 암반의 붕괴나 탈락의 발생인데, 이로 인한 사고로 인해 공기 지연과 추가 비용이 발생하거나, 인명상해로 이어지게 된다. 막장면의 붕괴는 절리면이나 단층의 유무에 의해서 발생하게 된다. 이러한 사고를 방지하기 위해 발파 전후로 조사인원이 지속적으로 암반의 상태를 관찰하고 다시 발파하는 작업을 반복하게 된다.
종래 기술에 따르면 터널의 발파 시공 이후 버럭을 제거하고 터널 벽면에 숏크리트를 타설한 다음 막장면의 지질을 조사하며, 이후 다시 발파 지점을 선정한다.
또한, 연약 지반이나 단층, 절리면의 판별이 필요한 경우, 그 깊이가 1~2m 전방이면 지하 레이더 탐사의 방법으로 측정하고, 100~200m 전방의 단층의 경우는 탄성파 반사법을 이용하여 측정하며, 지질 조사의 경우 수평 보링 공법을 이용한다. 그런데, 종래의 탄성파 반사법, LIM SYSTEM, 수평보링 공법 등의 물리적 측정 방법은 비용과 시간적인 측면에서 효과적이지 못한 문제점이 있다.
한편, 터널을 시공하는 과정에서 붕괴사고 등의 다양한 위험요소들이 존재한다. 예를 들어, 산악지형이나 지하를 관통하는 도로, 철도 건설공사를 위해서는 터널 공사를 하게 되는데, 이때 터널 암반이 무너지면서 사고가 발생하는 경우가 있다. 이로 인한 인명 피해는 크나큰 사회적 손실로 이어진다.
종래에는 이러한 사고를 예방하기 위해 시공관리자가 직접 현장방문을 하여 객관적인 정보가 아닌 주관적인 데이터를 통해 붕괴에 대한 대략적인 예측을 했어야 했으나, 근래 들어 다양한 최신 기술이 향상함에 따라 이러한 사고를 방지하도록 다양한 계측시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 따라, 계측결과에 의한 안전성 검토를 하고, 이러한 객관적인 계측정보를 수집, 분석을 통해 체계적인 시공정보 관리시스템을 구축함으로써 안전사고 관리에 더욱 신중을 기하고 있다.
터널의 시공 과정에서 발생하는 사고 중에서 절리 조합에 의한 키-블럭(key-block)의 탈락 사고가 약 45%를 차지하고 있으며, 지보재 파괴에 의한 사고는 약 34%를 차지하고 있다. 특히, 키-블럭(key-block)은 탈락의 징후 예측이 어렵고 대비가 어렵기 때문에 터널 내부의 작업자의 안전을 위해 이를 사전에 감지할 수 있는 안전관리 기술의 개발이 필요한 실정이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2008-0010812호(터널 내부의 여굴 또는 미굴을 실시간으로 계측하여 제어하기 위한 제어시스템 및 그 제어방법)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 발명된 것으로, 시공 중인 터널 굴착면의 입체적, 정량적 분석을 통해 키블록의 위치와 안전율 정도를 미리 인지한 후 시공 작업을 수행할 수 있도록 하여, 붕괴 등 각종 안전사고의 발생 가능성을 현저히 낮출 수 있는 터널공사 안전관리시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 위하여 본 발명은 시공 중인 터널 굴착면의 2차원 이미지를 수집하는 이미지 수집부 및 상기 굴착면에 레이저를 주사하여 굴착면의 3차원 점군 데이터와 해당 점의 색을 수집하는 점군 수집부를 포함하는 시공정보 수집부와; 상기 점군 수집부로부터 수집된 점 좌표를 기준으로 분석 대상인 막장면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성하는 메쉬 생성부 및 상기 굴착면의 3차원 점군을 상기 시공정보 수집부를 통해 수집된 2차원 이미지의 매트릭스면에 투영하여 추출된 특징점과 상기 2차원 이미지의 특징점을 서로 연결하는 매칭부를 포함하는 전처리부와; 상기 시공정보 수집부로부터 수집된 굴착면에 대한 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 절리를 인식하는 절리 인식부, 상기 절리의 주향과 경사를 측정하여 키블록의 파괴여부와 블록의 규모를 분석하는 키블록 분석부 및 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석하는 숏크리트 분석부를 포함하는 분석부와; 상기 분석부의 분석결과를 공사현장 내부 및 외부의 작업자에게 전달하여 낙반이나 탈락과 같은 위험상황에 대한 대처가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 정보 전달부;를 포함하며, 상기 분석부는 추출된 절리들의 리스트에서 각 절리의 위치에서의 3차원 분석을 상기 3차원 메쉬(mesh)를 매개로 수행하여 해당 절리의 3차원 면을 추출한 다음, 해당 면의 주향 및 경사를 계산함으로써 각 절리의 주향 및 경사값을 결정하고, 3개 이상의 절리가 교차하는 폐합면의 조합을 추출한 다음 각 폐합면에 대해 키블록의 위치 및 탈락여부를 분석하는 키블록(key-block) 분석부, 및 상기 숏크리트가 타설되기 전 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제1모델 및 숏크리트가 타설된 후 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제2모델을 비교하여 숏크리트의 부피를 계산하되 비정형성인 굴착면의 특성을 고려하여 몬테카를로 방법에 의한 확률적 계산 또는 구분구적법 중 어느 하나의 방법을 이용하여 숏크리트의 부피를 산출하며, 터널 단면의 중심점을 기준으로 중심점을 기준으로 상기 제1모델 사이의 거리인 제1거리 및 상기 제2모델 사이의 거리인 제2거리 간의 차를 위치별로 구하여 숏크리트의 두께를 3차원 상의 각 위치별로 산출하는 숏크리트 분석부를 포함하며, 상기 전처리부는 영상 특징점(Key Point) 추출 알고리즘, 그래디언트(Gradient) 기반 특징점 추출 알고리즘, 에지 점(Edge Point) 추출 알고리즘, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기반 특징점 추출 알고리즘, SURF(Speeded Up Robust Features) 기반 특징점 추출 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘에 의해 특징점을 추출하되 상기 2차원 이미지의 매트릭스면에서 4개의 코너에 위치한 극값을 위주로 매칭을 수행하는 것을 특징으로 한다.
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상기와 같이 이루어지는 본 발명은 터널 시공 중 굴착면의 3차원 분석을 통해 상기 굴착면이 가지고 있는 낙반 가능성을 평가함으로써 작업자가 키블록의 위치와 안전율 정도를 미리 인지한 후 시공 작업을 수행할 수 있도록 하여, 붕괴 등 각종 안전사고의 발생 가능성을 현저히 낮출 수 있다.
특히, 본 발명은 상기 분석부를 통해 키블록의 낙반이나 탈락 가능성을 사전에 검토할 수 있고, 지보재의 역할을 하는 숏크리트의 부피 및 두께 등을 측정, 분석하여 필요한 경우 재시공 등의 조치가 사전에 이루어지도록 할 수 있으므로 안전한 작업환경을 제공할 수 있고, 각종 안전사고로부터 작업자를 보호할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 터널공사 안전관리 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시공정보 수집부를 구성하는 이미지 수집부와, 점군 수집부 및 방위 측정부의 개략적인 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시공정보 수집부를 구성하는 이미지 수집부를 설명하는 개략적인 예시도.
도 4a) 내지 4c)는 본 발명의 실시예에 따른 칼만 필터(Kalman filter)를 통한 측정값의 보정.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 전처리부를 구성하는 메쉬 생성부에 의한 굴착면의 3차원 메쉬.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 구성하는 절리 인식부에 의한 절리의 인식 예시도.
도 7a) 내지 7d)는 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 통한 키블록(key-block)의 개략적인 예시도.
도 8a) 내지 8h)는 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 구성하는 키블록(key-blcok) 분석부를 설명하기 위한 개략적인 예시도.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 구성하는 숏크리트 분석부를 설명하기 위한 개략적인 예시도.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 정보 전달부를 설명하기 위한 개략적인 예시도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 터널공사 안전관리 시스템에 대하여 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
본 발명은 터널 굴착면의 입체적, 정량적 분석을 통해 낙반, 탈락 가능성을 검토하고, 숏크리트 라이닝이 필요 두께를 확보했는지 검토하여 필요시 숏크리트의 재시공이 이루어지도록 함으로써 안전을 확보할 수 있도록 한 터널공사 안전관리 시스템을 개시한다.
상기와 같은 목적을 위하여 본 발명은 도 1과 같이 시공정보 수집부(100)와; 전처리부(200)와; 분석부(300)와; 정보 전달부(400);를 포함한다.
먼저, 상기 시공정보 수집부(100)는 시공 중인 터널 굴착면의 2차원 이미지를 수집하는 이미지 수집부(110)를 포함한다. 상기 이미지 수집부(110)는 굴착면을 촬영할 수 있으며 촬영한 이미지를 무선으로 송신할 수 있는 기능을 갖는 전자기기(예를 들어, 스마트폰)일 수 있다. 상기 이미지 수집부(110)는 상기 굴착면에 대한 2차원 이미지를 촬영하여 상기 전처리부(200)로 전달한다.
한편, 본 발명에 따른 상기 이미지 수집부(110)는 기존 현장에서 수집된 자료를 이용하여 학습데이터를 형성한 다음, 수집된 현장사진과 상기 학습데이터(학습이미지)를 한 쌍으로 기계학습 또는 딥러닝을 수행하여 상기 굴착면의 이미지가 입력되면, 출력값으로 절리의 위치와 길이를 추출하는 인공지능 모델을 구축한다. 여기에서, 학습 데이터라 함은 굴착면에 존재하는 절리의 위치와 길이를 표시한 이미지를 지칭한다. 이후, 상기 구축된 인공지능 모델을 근거로 현장에서 수집된 이미지를 입력하면 해당 굴착면에 대한 절리가 자동으로 인식되어 출력값으로 제시되며, 후술할 매칭부에 의해 상기 2차원 이미지와 3차원 점군의 매칭이 이루어진 후, 상기 매칭부를 통해 매칭된 최종 분석 모델을 기준으로 추출된 절리에 대한 주향, 경사값이 3차원으로 산출된다. 즉, 본 발명에서 상기 이미지 수집부(110)를 통한 2차원 이미지는 인공지능에 의한 절리 추출의 입력값이자 학습자료로 활용되는 것이다. (도 3참조)
또한, 상기 시공정보 수집부(100)는 점군 데이터 수집부(120)와, 수평 측정부(130)와, 위치 측정부(140)와, 방위 측정부(150)를 포함한다.
상기 점군 데이터 수집부(120)는 상기 굴착면에 레이저를 주사하여 상기 굴착면의 3차원 점군 데이터와 해당 점의 색을 수집한다.
상기 굴착면의 3차원 점군 데이터와 해당 점의 색은 다양한 방법을 통해 수집될 수 있으며, 예를 들어 레이저 스캐너를 통해 수집될 수 있다.
여기에서, 상기 레이저스캐너(미도시)는 별도의 지지대를 통해 지면에 수평하게 설치될 수 있으며, "A°"만큼 회전 가능하며 레이저빔을 주사하는 레이저주사부와, 반사되어 돌아오는 빛을 수광하는 수광부와, 레이저빔을 주사할 때에 굴착면을 촬영하는 카메라부를 포함할 수 있다.
이때, 상기 레이저부의 미러 및/또는 카메라부의 렌즈를 "B°"만큼 회전하도록 구성하면, 레이저스캐너가 "A°"만큼 회전하면서 다시 좌우로 "B°"만큼 회전하므로, 구의 일부를 이루는 면적에 대하여 폭넓게 레이저를 주사하는 것이 가능하고 선이 아닌 면에 대하여 측량하는 것이 가능하다.
이러한 레이저스캐너는 다양한 방식으로 구성하여 사용하는 바, 기본적인 구성은 일반적인 레이저 측정방법에서 사용하는 다양한 시스템을 적용하여 실시하는 것이 가능하므로, 구체적인 구성에 대한 설명은 생략한다.
상기 수평 측정부(130)는 점군 데이터 수집을 위한 상기 레이저 주사장비의 수평값을 측정하는 것으로, 자이로센서(미도시)로부터 상기 레이저 주사장비의 지면에 대한 수평값을 측정한다.
상기 위치 측정부(140)는 상기 굴착면의 위치를 측정하는 것으로, 터널 시공현장의 각 좌표에 대응하는 자기장 값을 포함하는 자기장 맵을 생성한 다음 상기 자기장 맵을 이용하여 학습 데이터를 생성한 후 상기 학습 데이터를 이용하여 위치추정모델을 업데이트함으로써 위치값을 측정할 수 있다.
지구 자기장은 지구의 자남극점(south magnetic pole)에서 자북극점(north magnetic pole)으로 이어지는 거대한 자기장의 흐름을 말한다. 미국 해양대기관리처(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 2015년 세계 자기장 모델에 따르면 지구 자기장은 지역별로 각기 다른 분포를 보이며, 터널 시공현장과 같은 지하공간에서 더욱 큰 차이를 보인다.
한편, 지구 자기장 값은 3차원 공간에서의 벡터로 표시되는데, 터널의 시공현장에서 작업자의 이동은 측정되는 자기장 값의 변화를 야기하며 자기장 맵 등고선상에서의 움직임으로 시각화될 수 있다.
자기장을 이용하여 터널의 시공현장 내 위치를 인식하고자 할 때는 하기의 특성을 고려하여야 한다.
첫째, 터널 시공현장에서 동일한 자기장 벡터 값을 갖는 여러 장소가 존재할 수 있다. 따라서, 단일 자기장 벡터 값만으로는 현재의 위치를 결정하기 어렵다.
둘째, 작업자의 움직임은 연속적인 이동 궤적을 갖는다. 이는 t-1 시간에서의 작업자의 위치와 t 시간에서의 작업자의 위치 차이가 작으며 연속적인 값을 가짐을 의미한다. 따라서, 현재의 위치는 이전 시간의 위치에 영향을 받는다.
셋째, 터널 시공현장에서의 작업자 이동 궤적과 마찬가지로 자기장 값의 변화 역시 연속적이다. 즉, 서로 인접한 위치의 자기장 값은 그 차이가 크지 않으며, 따라서 작업자의 이동에 따른 자기장 값의 변화는 등고선 상의 움직임과 같이 연속적인 특성을 갖는다.
이를 종합하면, 터널 시공현장에서 작업자의 이동에 따라 검출된 자기장 벡터 값의 변화 추이가 곡선 파형으로 표시될 수 있으며, 이는 연속적인 자기장 벡터 값, 즉 자기장 벡터 값 시퀀스의 길이가 길어짐에 따라 고유의 파형 패턴이 형성되므로 추정할 수 있는 현재 위치는 한 곳으로 수렴되는 특성을 갖는다.
본 발명에서는 터널 시공현장의 각 좌표에 대응하는 자기장 값을 포함하는 자기장 맵을 생성한 다음 상기 자기장 맵을 이용하여 학습 데이터를 생성한 후 상기 학습 데이터를 이용하여 위치추정모델을 업데이트하는 것을 특징으로 한다.
자기장 맵은 자기장 측정이 가능한 스마트폰 또는 자기장 센서를 이용하여 터널 시공현장의 일정 간격마다 설정된 기준점(refrernce point)에서 자기장을 측정한 후 측정된 자기장 값과 실제 좌표를 하나의 테이블로 구성한 것을 의미한다.
이때, 각 측정 기준점 사이의 간격이 세밀해짐에 따라 위치 인식의 정확도는 높아지지만, 자기장 맵을 생성하는데 소요되는 시간과 노력이 증가하는 문제점이 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명에서는 자기장이 거리에 따라 선형적으로 증가 또는 감소하는 현상을 가짐에 주목하여 선형 보간법(linear interpolation)을 통해 실제 측정되지 않은 좌표의 자기장 값을 보간함으로써 높은 해상도를 갖는 자기장 맵을 생성할 수 있다.
상기 방위 측정부(150)는 상기 굴착면의 방위값을 측정하는 것으로, 지자기센서(미도시)로부터 수신되는 측정값을 이용하여 진북방향을 결정하고 굴착면이 이루는 방위각을 산정한다.
터널 시공현장의 암반에는 불연속면(암반에 나타나는 모든 연약면을 총칭하며, 작은 단열에서 큰 단층까지 그 크기가 다양함)인 절리, 층리면, 단층, 파쇄대, 벽개, 편리, 단열 등이 발달하고 있으며, 불연속면을 경계로 암반은 구조적으로 불연속적이며 대부분의 불연속면은 분리면이므로 매우 작은 인장강도를 갖거나 인장강도가 거의 없다. 그리고 지표로부터 수백m 내에 있는 대부분의 암반은 역학적 거동을 하는 불연속면들을 포함하고 있어 불연속체의 거동을 하게 되므로, 암반의 구조와 불연속면의 성질은 터널공사 전후의 사면 및 터널의 안전에 큰 영향을 미치게 되어 반드시 주의깊게 조사될 필요가 있다.
특히, 주향(성층면과 수평면의 교선의 방향을 말하며, 이 방향을 북을 기준으로 하여 나타냄)과 경사(성층면이 주향선과 직각을 이루며 수평면과 이루는 각이 최대인 각을 나타냄)는 사면 및 터널의 안전성에 가장 큰 영향을 미치는데, 종래에는 클리노메타(clinometer), 브란트컴파스(Brunton compass), 크리노컴파스(clino-compass) 등을 작업자가 직접 암반의 절리면에 놓고 주향과 경사를 측정하였다. 이러한 방법은 넓은 면적의 도로사면이나 터널에 있어서 측량에 시간이 많이 걸리며, 대절토 사면이나 위험구간에서는 작업자의 접근이 불가능하고, 넓은 암반에 있어서 모든 부위에 대한 주향과 경사의 측정이 불가능하므로 대표적으로 몇 곳을 선정하여 주향과 경사의 측정이 이루어져 암반에 대한 정확한 정보를 얻을 수 없었다.
상술한 문제점을 해결하고자 개시된 대한민국 등록특허공보 제10-0470147호를 살펴보면 수준계가 설치되는 수평판과 나침반이 설치되는 진북판으로 이루어지는 기준좌표대가 측량하고자 하는 대상물과 근접한 위치에 설치되어 대상물과 일체화된 상태로 레이저스캐너에 의하여 함께 스캔되어 각 측점에 대한 3차원 위치정보가 얻어지도록 함으로써 대상물을 3차원 영상화함과 동시에 기준좌표계가 구현되면서 암반 절리면의 방향성을 추출할 수 있도록 하였다.
그런데, 상기의 추출방법은 수동에 의해 계산에 반영해야 하는 번거로움이 있어서, 터널 시공의 프로세스를 고려할 때 지나치게 시간 소요가 많은 단점이 있고, 이를 디지털화된 기록으로 남기는데에도 애로사항이 있다. 본 발명에서는 절리면의 방향과 경사각을 구하기 위한 방위각 측정과 포인트 클라우드의 수평값 보정을 위해 센서에 의한 자동화 시스템을 구현하여, 5분 이내에 결과를 도출할 수 있으므로, 신속하고 정확한 상태평가가 가능하며, 저장된 데이터와 정보들은 BIM(Building Information Modeling, 건축 정보 모델) 자료와 연동이 되고, 시공이 완료된 후 유지관리 단계에서도 시설물 안전진단 등에 활용할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 터널공사 안전관리 시스템은 상기 수평 측정부(130) 및 방위 측정부(150)로부터 측정된 측정값의 노이즈를 제거하며 측정값에 대한 왜곡현상을 최소화하기 위해 칼만 필터(Kalman filter)를 사용할 수 있다.
먼저, 칼만 필터의 알고리즘을 간략하게 설명하면 다음과 같다.
(1). 상태변수 초기값 및 오차 공분산 초기값()을 선정한다.
(2). 하기의 수학식 1 및 수학식 2에 따라 추정값과 오차 공분산을 예측한다.
(수학식 1)
(여기에서, 는 상태변수 예측값이며, A는 상태전이행렬이고, 는 상태변수 추정값임)
(수학식 2)
(여기에서, 는 오차 공분산 예측값이며, A는 상태전이행렬이고, PK는 오차 공분산 추정값이며, AT는 A의 전치행렬이고, Q는 시스템 잡음()의 공분산 행렬임)
(3). 하기의 수학식 3에 따라 칼만이득을 계산한다.
(수학식 3)
(여기에서, Kk는 칼만이득(Kalman gain)이며, 는 오차 공분산 예측값이고, H는 측정값과 상태변수의 관계를 나타내는 (m×n)행렬이고, HT는 H의 전치행렬이며, R은 측정 잡음()의 공분산 행렬임)
(4). 하기의 수학식 4에 따라 측정값(zk)을 이용해 추정값을 계산한다.
(수학식 4)
(5). 하기의 수학식 5에 따라 오차 공분산을 계산한다.
(수학식 5)
이후, 정해진 오차 범위내에 들어올 때까지 (2)~(5)를 반복한다.
통상적으로, 아날로그 센서로부터 들어오는 신호에는 노이즈가 있기 마련인데, 이를 처리하는 방법으로 저역 통과 필터(low pass filter)를 사용하는 경우가 많다. 그런데, 저역 통과 필터는 실제 측정값보다 진폭(amplitude)이 작아지는 경향이 있어서 측정값 크기에 대한 왜곡현상이 심한 문제점이 있었다. 도 4a) 내지 4c)는 칼만 필터를 통해 자이로센서 및 지자기센서로부터 수신되는 측정값의 노이즈를 제거한 결과로서, 본 발명은 상술한 저역 통과 필터를 대신하여 칼만 필터(kalman filter)를 사용함으로써 측정값 크기에 대한 왜곡현상을 최소화할 수 있으며, 노이즈를 효과적으로 걸러낼 수 있다.
다음으로, 상기 전처리부(200)는 상기 굴착면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성하는 메쉬 생성부(210)와, 상기 굴착면의 3차원 점군의 특징점과 2차원 이미지의 특징점을 상호 연결하는 매칭부(220)를 포함한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 메쉬 생성부(210)를 통한 상기 굴착면의 3차원 메쉬이다. 상기 메쉬 생성부(210)는 상기 점군 수집부(120)로부터 수집된 점좌표를 기준으로 2차원 요소를 중복되지 않게 구성하여 분석 대상인 막장면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성한다. 바람직하게는, 상기 메쉬 생성부(210)는 수집된 점좌표를 기준으로 인근 3개 또는 4개의 점을 연결하여 삼각요소 또는 사각요소를 구성하되, 삼각요소 또는 사각요소를 중복되지 않게 구성하여 3차원 면을 생성한다.
상기 매칭부(220)는 상기 굴착면의 3차원 점군을 상기 시공정보 수집부를 통해 수집된 2차원 이미지의 매트릭스면에 투영하여 추출된 특징점과 상기 2차원 이미지의 특징점을 서로 연결한다. 여기에서, 특징점은 영상 특징점(Key Point) 추출 알고리즘, 그래디언트(Gradient) 기반 특징점 추출 알고리즘, 에지 점(Edge Point) 추출 알고리즘, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기반 특징점 추출 알고리즘, SURF(Speeded Up Robust Features) 기반 특징점 추출 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘에 의해 특징점을 추출될 수 있다.
여기에서, SIFT(Scale Invariant Feature Transform)는 특징점(키포인트)의 검출(detection)과 특징량의 기술(description)을 하는 알고리즘으로서, 영상의 스케일 변화와 회전에도 변하지 않는 특징량을 기술하기 때문에 이미지 모자이크 등의 영상 매칭과 물체인식에 사용되고 있다. SIFT는 구체적으로 1) 극값 검출법인 DoG(Difference-of-Gaussian) 처리를 통해 스케일 공간에서의 극값을 탐색함으로써 키포인트의 위치와 스케일을 결정하는 스케일과 키포인트 검출 단계, 2) 1) 과정에서 검출했던 키포인트로부터 특징점으로 적합하지 않은 점들을 삭제하고 서브 픽셀 추정을 하는 키포인트 모으기 단계, 3) 회전에 불변하는 특징을 얻기 위해 키포인트의 오리엔테이션을 구하는 오리엔테이션의 산출 단계, 4) 3) 과정에서 구했던 오리엔테이션을 기반으로 키포인트의 특징량을 기술하는 특징량 기술 단계로 진행된다.
본 발명은 일실시예에 따라 상기 SIFT 알고리즘을 이용할 수 있으며, 상기 2차원 이미지의 매트릭스면에서 4개의 코너에 위치한 극값(극대점, 극소점)을 위주로 매칭을 수행하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 매칭부를 포함하는 본 발명은 2차원 이미지와 3차원 점군의 매칭을 통해 2차원 이미지에서 추출한 절리에 대한 주향 및 경사를 산출한다.
다음으로, 상기 분석부(300)는 상기 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 하여 추출된 절리를 기반으로 키블록(key-block)을 분석하며, 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석한다. 이를 위해, 상기 분석부(300)는 절리 인식부(310)와, 키블록(key-block) 분석부(320)와, 숏크리트 분석부(330)를 포함할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 구성하는 절리 인식부에 의한 절리의 인식 예시도이다. 상기 절리 인식부(310)는 상기 시공정보 수집부로부터 수집된 굴착면에 대한 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 절리를 인식하는 것으로, 선 검출 알고리즘을 이용하여 절리를 인식하는 제1방법, 3차원 분석에 의해 인식된 단면을 절리로 인식하는 제2방법, 그리고 딥러닝에 의해 터널 절리 이미지를 학습한 결과를 이용하여 절리를 인식하는 제3방법을 모두 사용하되, 제1방법 내지 제3방법의 조합에 의해 나온 결과 중에서 확률이 높은 절리에 대해 높은 가중치를 부여하고, 확률이 낮은 절리에 대해서는 낮은 가중치를 부여한다. 또한, 제2방법을 사용하는 경우 노이즈 필터를 이용하여 분석에 불필요한 국부함몰을 제거하고, 삼각요소별 속성 정보(법선벡터, 색)를 이용하여 절리를 구한다. 여기에서, 상기 법선벡터는 방위측정부로부터 측정된 방위값을 기준으로 방위각을 산출하는 것이 바람직하다.
도 7a) 내지 7d)는 본 발명의 실시예에 따른 분석부를 통한 키블록(key-block)의 개략적인 예시도이다.
먼저, 키블록(key-block)이라 함은 터널 내에서 절리의 방향성 고려시 터널 내부로 이동(탈락)할 수 있는 블록으로 정의된다. 3개 이상의 절리가 교차하는 부분에서 발생될 수 있으며, 정확한 절리 인식이 선행되어야 분석의 정확도가 높아진다.
터널 천정부에서 발생하는 키블록은 블록의 자체 하중에 의해 자유낙하하거나 미끄러짐 파괴가 발생하며, 측벽부에서는 암반비탈면에서와 같이 1면 또는 2면 쐐기파괴가 발생한다.
따라서, 굴착면에 대해 수집된 데이터를 통해 절리의 방향성(주향, 경사)을 측정하여 평사투영해석을 실시하면 개략적인 키블록의 파괴여부와 블록의 규모를 추정할 수 있다.
상기 키블록 분석부(320)는 전술한 키블록의 파괴여부와 블록의 규모를 추정하는 것으로, 도 8a) 및 8b)와 같이 추출된 절리들의 리스트에서 각 절리의 위치에서의 3차원 분석을 상기 3차원 메쉬(mesh)를 매개로 수행하여 해당 절리의 3차원 면을 추출한 다음 해당 면의 주향 및 경사를 계산함으로써 각 절리의 주향 및 경사값을 결정한 다음, 도 8c) 내지 8e)와 같이 3개 이상의 절리가 교차하는 폐합면의 조합을 추출한 다음 각 폐합면에 대해 키블록의 위치 및 탈락여부를 분석한다.
한편, 본 발명에서 상기 키블록의 안전율은 도 8f)의 수학식 6을 통해 산출될 수 있다. 도 8g) 및 도 8h)는 상기 수학식 6의 풀이과정을 도시한 예시도로서, 상기 수학식 6은 'Block Theory'라는 이론을 근거로 하는 것으로, 절리에 의해 키블록이 형성되면 형성된 각도에 따라 그 블록이 빠지지 않고 안정적일 수 있으나, 아래로 쐐기형태로 빠질 수 있는 불안정한 모양이 될 수도 있는데 이를 키블록이라 한다. 키블록은 자체의 무게에 의해 탈락이 되려 하고, 이에 대한 저항력으로 키블록과 그 아래의 암반과의 마찰력이 작용하여 어느 정도 붕괴를 막아주게 되는데, 키블록의 각도가 가파르거나, 키블록이 굴진방향으로 짧고 크게 형성되어서 마찰력이 이를 버텨주지 못하면 탈락 또는 붕괴가 일어나게 된다. 안전율이란 저항력(마찰력)에 대한 키블록이 탈락하려는 힘의 비율이고, 안전율이 1.0 미만이 되면 이론적으로 키블록은 탈락하게 된다. (수학식6)
다음으로, 상기 숏크리트 분석부(330)는 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석한다.
먼저, 상기 숏크리트 분석부(330)는 상기 숏크리트가 타설되기 전 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제1모델 및 숏크리트가 타설된 후 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제2모델을 비교하여 숏크리트의 부피를 계산하되 비정형성인 굴착면의 특성을 고려하여 몬테카를로 방법을 근거로 확률적 계산을 통해 숏크리트의 부피를 산출하거나, 또는 구분구적법에 의한 방법으로 숏크리트의 부피를 계산한다.
여기에서, 몬테카를로 방법이란, 시뮬레이션 테크닉의 일종으로 구하고자 하는 수치의 확률적 분포를 반복 가능한 실험의 통계로부터 구하는 방법이다. 몬테카를로 방법을 이용한 파이(
Figure 112022141609829-pat00013
)의 계산법을 간략하게 설명하면 다음과 같다. 먼저, 정사각형 안에 한 꼭지점을 중심으로 사분원을 한개 그린다. 이때, 정사각형의 전체 넓이를 1이라고 가정하면 원의 넓이는
Figure 112022141609829-pat00014
가 된다. 다음으로, 컴퓨터로 난수를 발생하여 무작위로 정사각형 내부에 점을 찍는다. 그리고, 정사각형의 꼭지점과의 거리를 계산하여 점이 사분원의 내부에 있는지 외부에 있는지를 판단한다. 예를 들어, 전체 10만 개의 점을 찍었다고 할 때, 이 중 n개가 사분원의 내부에 있었다면 두 숫자의 비율, 즉
Figure 112022141609829-pat00015
의 값은 넓이의 비인
Figure 112022141609829-pat00016
에 근접하리라고 예측할 수 있다. 이 값을 더 많은 점을 WLrdj 실험할수록 정밀해진다. 이와 같이 많은 수의 실험을 바탕으로 통계 자료를 얻어 그 자료로부터 역산하여 어떤 특정한 수치나 확률분포를 구하는 방법을 몬테카를로 방법이라고 한다.
구분구적법이라 함은 도형의 넓이 또는 부피를 잘게 쪼개어 근삿값을 구하고, 이 근삿값의 극한값으로 그 도형의 넓이와 부피를 구하는 공지의 방법으로서, 이하 자세한 설명은 생략하도록 한다 .
또한, 도 9와 같이 굴착면의 비정형성으로 인해 숏크리트의 두께는 위치에 따라 다르기 때문에, 터널 단면의 중심점을 기준으로 상기 제1모델 사이의 거리인 제1거리와 중심점과 제2모델 사이의 거리인 제2거리의 차를 위치별로 구하여 숏크리트의 두께를 3차원 상의 각 위치별로 구한다.
전술한 바와 같이 터널 시공중 발생하는 사고는 절리 조합에 의한 키블록의 탈락사고와 지보재 파괴에 의한 사고가 약 80%를 차지하며, 특히 키블록 탈락은 징후 예측이 어려워 사전 대비에 어려움이 있었으며, 이에 작업자의 안전확보에 어려움이 있었다. 본 발명은 상기 키블록 분석부(320) 및 숏크리트 분석부(330)를 통해 키블록의 위치 및 탈락여부를 사전에 분석하여 터널 내 공사현장의 작업자에게 안내함으로써 안전사고를 미연에 방지할 수 있으며, 숏크리트 라이닝이 필요 두께를 확보했는지 검토한 다음 필요시 재시공을 수행함으로써 작업자의 안전을 확보할 수 있는 현저한 효과가 있다.
다음으로, 도 10과 같이 상기 정보 전달부(400)는 상기 분석부의 분석결과를 공사현장 내부 및 외부의 작업자에게 전달하여 낙반이나 탈락과 같은 위험상황에 대한 대처가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 것으로, 후처리부(410)와, 전원부(420)와, 통신부(430)를 포함할 수 있다.
상기 후처리부(410)는 상기 분석부(300)를 통한 결과를 시각화하여 사용자가 굴착면의 상태를 신속용이하게 파악할 수 있도록 하는 것으로, 사용자에 의해 절리판정, 그룹핑의 조건 등이 변경되는 경우 그 결과가 즉시 반영되면서 시각적으로 확인하도록 하는 것이 바람직하다. 상기 전원부(420)는 본 발명을 구성하는 각 요소 중에서 전원을 필요로 하는 구성에 대한 전원을 공급하며, 상기 통신부(430)는 무선 통신을 통해 상기 후처리부(410)에 의한 분석결과를 시공현장으로부터 소정거리만큼 떨어진 단말기(PC, 스마트폰 등)에 전달한다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명은 터널 시공중 굴착면의 3차원 분석을 통해 상기 굴착면이 가지고 있는 낙반 가능성을 평가함으로써 작업자가 키블록의 위치와 안전율 정도를 미리 인지한 후 시공 작업을 수행할 수 있도록 하여, 붕괴 등 각종 안전사고의 발생 가능성을 현저히 낮출 수 있고, 특히 상기 분석부를 통해 키블록의 낙반이나 탈락 가능성을 사전에 검토할 수 있으며, 지보재의 역할을 하는 숏크리트의 부피 및 두께 등을 측정, 분석하여 필요한 경우 재시공 등의 조치가 사전에 이루어지도록 할 수 있으므로 안전한 작업환경을 제공할 수 있고, 각종 안전사고로부터 작업자를 보호할 수 있는 효과가 있는 것으로, 당업자로서는 본 발명의 사상 및 범주를 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명의 설명을 고려하여 충분히 변경, 변환, 치환 및 대체할 수 있을 것이고, 상술한 실시예에만 한정되지는 않는다.
100 : 시공정보 수집부
110 : 이미지 수집부
120 : 점군 수집부
130 : 수평 측정부
140 : 위치 측정부
150 : 방위 측정부
200 : 전처리부
210 : 메쉬(mesh)생성부
220 : 매칭부
300 : 분석부
310 : 절리 인식부
320 : 키블록(key-block) 분석부
330 : 숏크리트 분석부
400 : 정보 전달부
410 : 후처리부
420 : 전원부
430 : 통신부

Claims (4)

  1. 시공 중인 터널 굴착면의 2차원 이미지를 수집하는 이미지 수집부(110) 및 상기 굴착면에 레이저를 주사하여 굴착면의 3차원 점군 데이터와 해당 점의 색을 수집하는 점군 수집부(120)를 포함하는 시공정보 수집부(100)와;
    상기 점군 수집부로부터 수집된 점 좌표를 기준으로 분석 대상인 막장면의 3차원 메쉬(mesh)를 생성하는 메쉬 생성부(210) 및 상기 굴착면의 3차원 점군을 상기 시공정보 수집부를 통해 수집된 2차원 이미지의 매트릭스면에 투영하여 추출된 특징점과 상기 2차원 이미지의 특징점을 서로 연결하는 매칭부(220)를 포함하는 전처리부(200)와;
    상기 시공정보 수집부로부터 수집된 굴착면에 대한 2차원 이미지 및 3차원 점군을 토대로 절리를 인식하는 절리 인식부(310), 상기 절리의 주향과 경사를 측정하여 키블록의 파괴여부와 블록의 규모를 분석하는 키블록 분석부(320) 및 상기 굴착면에 타설되어 지보재의 역할을 수행하는 숏크리트의 부피와 두께를 분석하는 숏크리트 분석부(330)를 포함하는 분석부(300)와;
    상기 분석부의 분석결과를 공사현장 내부 및 외부의 작업자에게 전달하여 낙반이나 탈락과 같은 위험상황에 대한 대처가 신속하게 이루어질 수 있도록 하는 정보 전달부(400);를 포함하며,
    상기 분석부는 추출된 절리들의 리스트에서 각 절리의 위치에서의 3차원 분석을 상기 3차원 메쉬(mesh)를 매개로 수행하여 해당 절리의 3차원 면을 추출한 다음, 해당 면의 주향 및 경사를 계산함으로써 각 절리의 주향 및 경사값을 결정하고, 3개 이상의 절리가 교차하는 폐합면의 조합을 추출한 다음 각 폐합면에 대해 키블록의 위치 및 탈락여부를 분석하는 키블록(key-block) 분석부(320), 및 상기 숏크리트가 타설되기 전 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제1모델 및 숏크리트가 타설된 후 상기 굴착면의 3차원 점군을 기반으로 만들어진 제2모델을 비교하여 숏크리트의 부피를 계산하되 비정형성인 굴착면의 특성을 고려하여 몬테카를로 방법에 의한 확률적 계산 또는 구분구적법 중 어느 하나의 방법을 이용하여 숏크리트의 부피를 산출하며, 터널 단면의 중심점을 기준으로 중심점을 기준으로 상기 제1모델 사이의 거리인 제1거리 및 상기 제2모델 사이의 거리인 제2거리 간의 차를 위치별로 구하여 숏크리트의 두께를 3차원 상의 각 위치별로 산출하는 숏크리트 분석부(330)를 포함하며,
    상기 전처리부(200)는 영상 특징점(Key Point) 추출 알고리즘, 그래디언트(Gradient) 기반 특징점 추출 알고리즘, 에지 점(Edge Point) 추출 알고리즘, SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 기반 특징점 추출 알고리즘, SURF(Speeded Up Robust Features) 기반 특징점 추출 알고리즘 중 어느 하나의 알고리즘에 의해 특징점을 추출하되 상기 2차원 이미지의 매트릭스면에서 4개의 코너에 위치한 극값을 위주로 매칭을 수행하는 것을 특징으로 하는 터널공사 안전관리 시스템.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080010812A (ko) 2006-07-28 2008-01-31 한국시설안전기술공단 터널 내부의 여굴 또는 미굴을 실시간으로 계측하여 제어하기 위한 제어시스템 및 그 제어방법
KR20080042653A (ko) * 2006-11-10 2008-05-15 차이나 스틸 코퍼레이션 고로 로체에 대한 숏크리트 두께 및 스프링백량의측정방법
KR20090020359A (ko) * 2007-08-23 2009-02-26 (주)가온기술 터널 매핑 자동화 장치 및 방법
KR101575742B1 (ko) * 2014-06-25 2015-12-09 배재대학교 산학협력단 스테레오 비전에 기반한 암반의 절취면 조사방법
KR102357109B1 (ko) * 2021-02-17 2022-02-08 주식회사 비엘 시공중 터널 막장면 상태평가 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080010812A (ko) 2006-07-28 2008-01-31 한국시설안전기술공단 터널 내부의 여굴 또는 미굴을 실시간으로 계측하여 제어하기 위한 제어시스템 및 그 제어방법
KR20080042653A (ko) * 2006-11-10 2008-05-15 차이나 스틸 코퍼레이션 고로 로체에 대한 숏크리트 두께 및 스프링백량의측정방법
KR20090020359A (ko) * 2007-08-23 2009-02-26 (주)가온기술 터널 매핑 자동화 장치 및 방법
KR101575742B1 (ko) * 2014-06-25 2015-12-09 배재대학교 산학협력단 스테레오 비전에 기반한 암반의 절취면 조사방법
KR102357109B1 (ko) * 2021-02-17 2022-02-08 주식회사 비엘 시공중 터널 막장면 상태평가 시스템

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Singh et al. Automated structural discontinuity mapping in a rock face occluded by vegetation using mobile laser scanning
Pérez-Rey et al. Failure mechanisms and stability analyses of granitic boulders focusing a case study in Galicia (Spain)
Ismail et al. Application of combined terrestrial laser scanning and unmanned aerial vehicle digital photogrammetry method in high rock slope stability analysis: A case study
Congress et al. Methodology for resloping of rock slope using 3D models from UAV-CRP technology
Feng et al. A survey of 3D laser scanning techniques for application to rock mechanics and rock engineering
Wichmann et al. Derivation of space-resolved normal joint spacing and in situ block size distribution data from terrestrial LIDAR point clouds in a rugged Alpine relief (Kühtai, Austria)
Nagendran et al. 2D and 3D rock slope stability assessment using Limit Equilibrium Method incorporating photogrammetry technique.
Pignalosa et al. Topographic amplification and debris remobilization as a cause for increasing rockfall hazard in seismic areas: A case study in Central Italy
Janowski et al. Assessment of cliff stability after the demolition of the engineering facilities
Long et al. Automatic identification of irregular rock blocks from 3D point cloud data of rock surface
Collins et al. Lidar-based rock-fall hazard characterization of cliffs
Carter-Greaves et al. Algorithm development for automated key block analysis in tunnels from LiDAR point cloud data
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