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지능형 가상 지반데이터 및 다짐 관리 기술을 적용한 스마트 토공 플랫폼 개발
  • 게시일2021-05-27
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지능형 가상 지반데이터 및 다짐 관리 기술을 적용한 스마트 토공 플랫폼 개발

 

 

▲ 최창호 미래융합연구본부 연구위원

 

지능형 가상 지반데이터 및 다짐 관리 기술을 적용한 스마트 토공 플랫폼 개발

 

들어가며


도로, 철도, 지하라이프라인 등의 시설물의 설계, 시공, 유지관리 단계에서 구조물의 상태 정보를 수집·분석하여 인프라가 지능화되고 건설공정이 자동화되는 4차 산업혁명이 건설산업에서도 진행되고 있다. 4차 산업혁명은 「초연결·지능화 혁명」으로 정의될 수 있으며, ICBM(IoT, Cloud, Big Data, Mobile)은 이를 뒷받침하는 핵심 요소기술이다. 특히, 국내 이동통신사를 중심으로 기술 상용화가 이루어진 5G 통신 기술은 교통·주거·도시 인프라의 초연결·지능화를 가능케 하고 있다. 건설산업 분야도 「초연결·지능화 혁명」이라는 기술 패러다임 변화에 발맞추어 기술 혁신을 수행하고자 정부는 ‘Smart Construction 2025’를 비전으로 설정하였고, ‘스마트 건설기술 로드맵(2018)’을 발표하여 첨단기술을 기반으로 건설산업의 새로운 도약기회를 마련하고자 하는 정책을 추진하고 있다.


본 연구는 이러한 건설산업에 불어오는 스마트기술 도입 및 개발의 일환으로 다양한 인프라 구조물 중에서 도로건설에 초점을 맞추어 수행하였다. 도로구조물 건설공사에서 토공사 비중은 20~30%로 높은 비율이며, 토공사 과정 중에 시공 품질 확인을 위한 불필요한 반복 작업으로 인해 생산성이 저하되고 있다. 스마트 기술을 활용하여 토공사의 생산성을 향상시키기 위한 가상의 지층·지반 정보 예측과 실시간으로 공사의 품질을 관리할 수 있는 스마트 토공시스템 프로토타입을 개발하였다(한국건설기술연구원 2020).

 

그림 1 지능형 가상 지반데이터 및 다짐 관리 기술을 적용한 스마트 토공 플랫폼 개념도

 

 

스마트 토공 시스템 개발의 핵심 기술


도로 토공 공사의 경우 반복적인 공정으로 수행되므로 대표적으로 스마트 건설기술이 적용될 수 있는 분야이다. 이와 연계되는 기술적 과제는 측량·설계·시공·검사의 건설 단계에서 인력 측량에 의한 3차원 공사 현장과 2차원 설계도면의 정보 괴리를 해결하고, 반복되는 시공 및 검측 과정의 비효율성 문제를 해결하며, 인력에 의한 품질 확인 등으로 인하여 과도한 작업 시간 및 장비 소요의 급증 문제를 해결하는 것이다. 이를 위해서는 토공 구조물의 기하구조와 공사중에 발생하는 건설정보를 종합적으로 관리하기 위한 디지털 플랫폼과 지반의 속성정보를 보다 정확히 예측하고, 공정별 품질을 자동화된 방법으로 모니터링할 수 있는 기술개발이 필요하다.


본 연구에서는 토공 프로젝트에서 지층 조건 분석, BIM, Big Data, 스마트 센싱 기술 등을 융합하는 기술을 개발하였다. 토공 자동화 관리를 위하여 스마트 토공 플랫폼의 요구사항 정의, 아키텍쳐 설계, 플랫폼 prototype 개발, 지층 층상정보 예측기술, 토공 품질관리 기술등 스마트 토공 플랫폼을 단계적으로 개발하였다. 그림 1은 본 연구의 목표를 달성하기 위한 핵심기술들을 요약하여 보여주며, 토공 작업 전주기 동안의 지능화를 달성하기 위하여 아래의 3개 핵심요소 기술을 개발하였고 3개 기술별 정의는 표 1에 제시되었다. 그림 2는 전주기 관리 플랫폼이 부재하는 경험적 설계/시공 프로세스와 지능형 플랫폼 기반 설계·시공 프로세스에 해당하는 토공분야의 핵심 구성 기술을 상호 비교한다. 각각 측량설계, 지반속성, 성토다짐 관리에 대한 항목으로서, 본 연구를 통해 첨단 ICT 기술을 이용하여 토공의 측량-설계-시공-검사 전주기에 걸친 자동화의 핵심기술을 개발하였다.


신경망 센서로 많은 위치에서 구조물의 변형률을 계측하기 위해서는 광섬유 기반 분포형 계측 기술이 필요하다. 그동안 개발된 분포형 계측 기술은 계측 간격, 계측 정확도, 계측 시간 등에서 콘크리트 구조물의 모니터링 용으로 적합하지 않다. 본 연구에서는 전문 기관과의 협업을 통해 이러한 문제점들을 해결하는 분포형 계측기를 개발하였고, 다양한 실험을 통해 성능을 검증하였다. 그러나 개발된 분포형 계측기는 동적 계측이 쉽지 않은 문제점이 있어 이를 해결하기 위해 준분포형 동적 계측기에 대해서도 연구하였으며, 개발된 시제품에 대한 다양한 검증을 통해 적용 가능성을 확인하였다(그림 2)

 

표 1 3개 핵심 요소기술의 정의

 

그림 2 경험적 VS. 지능형 토공 프로세스 비교

 

 

BIM 기반의 스마트 토공 플랫폼


스마트 건설기술을 활용한 토공 전주기(조사/설계/시공/검사)를 관리할 수 있는 스마트 토공 플랫폼을 개발하였다. 그림 3은 플랫폼 아키텍쳐의 기본 개념을 보여주고 있다. 스마트 토공 플랫폼은 크게 ‘지형 및 지반 BIM 생성 시스템’, ‘지반 속성 예측 시스템’, ‘다짐 시공 가시화 시스템’ 으로 구성되며, 각 프로그램에 입출력되는 데이터 및 결과물이 프로세스 전 단계에서 통합되도록 플랫폼을 개발하였다. 다짐 관리 프로그램에서는 도로 토공 현장을 대상으로 다짐 시공 및 관리정보를 입력받아 날짜와 지반 층별로 장비의 이동경로, 다짐 횟수, 다짐 속도, CMV(Compaction Meter Value, 다짐품질 정보) 등을 가시화하고 각 결과를 그래프로 도식화하여, 사용자가 손쉽게 정보를 확인하고 관리할 수 있는 기능을 가지고 있다. 3개 주요 서브 모듈의 기능은 아래와 같다.

 

개 주요 서브 모듈의 기능

 

그림 3 스마트 토공 플랫폼 아키텍처

 

 

지반 속성정보 예측 정확도 향상 기술


지형 및 지반 정보를 정확히 예측하는 것은 토공사를 설계하고 수행하는데 있어 가장 기초적인 작업이다. 본 연구에서는 토공사 현장에서 보다 정확한 토공량 예측 및 관리를 수행하기 위해, 3차원 영상,빅 데이터 및 인공지능을 활용해 지형 및 지반정보를 신뢰성 있게 예측하는 기법을 개발했다. 우선, UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 통해 취득된 영상을 정합해 고정밀 건설지형도를 제작하고, 표준화 된 시추조사 자료를 인공지능 학습 DB로 활용해 미시추 구간의 지반정보 예측을 위한 인공신경망 모델을 제시하였다. 개발된 지형 및 지반정보 예측기술을 통해 토공사 현장에서 보다 정확한 토공량 예측 및 관리가 가능하며, 예측된 정보는 스마트 토공 플랫폼의 3차원 기본맵을 구성하는 데 활용될 수 있다.


본 연구의 인공신경망 기반 지반 속성정보 예측 모델 개발 및 적용 과정은 그림 4와 같다. 우선 국토지반정보 통합 DB센터의 시추공 정보를 표준화해 인공지능 학습 DB를 생성했다. 이후 시추공의 x, y, z좌표 및 층상정보(매립토층, 퇴적층, 풍화토층. 풍화암층, 암층)를 각각 독립변수 및 종속변수로 설정하고 다중 계층 신경망 모델을 학습시켜 지반 속성정보 예측 모델을 개발했다. 예측 과정을 자동화하고 실무자가 쉽게 활용할 수 있도록 예측 기법을 자동화한 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 토공사 현장에서 취득한 실제 시추공 자료를 입력하면, 입력된 현장의 정보들이 인공신경망을 통해 학습되고, 미시추구간의 정보를 예측해 3차원 지반 층상정보를 제공한다.

 

 

지능형 성토-다짐관리 기술


도로 건설 공정 중 성토 작업 시에 지반이 일정 크기 이상의 강도를 가지기 위한 다짐 작업이 진행되며, 다짐 작업 후에 품질검사를 하는 것이 필수적이다. 현재 롤러 이동에 따른 대상 성토체의 다짐 횟수는 롤러 작업자의 기억력에 의존하므로 정량적인 다짐 장비의 이동 횟수를 파악하기 어려운 실정이다. 또한 일정한 규격으로 다짐 작업이 이뤄지지 않아 과다짐과 과소다짐이 발생하여 도로 품질저하 현상이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 위치기반의 정확한 다짐 장비 패턴분석 및 지반 응답 특성 분석을 통한 지능형 품질관리 시스템 연구를 수행하였다. 연구 내용으로는 GPS 기반 다짐 장비의 위치 정보를 실시간으로 활용하여 장비 이동패턴을 분석하고, 롤러의 진동원에 의한 가속도를 측정하여 FFT 변환을 통한 진폭과 주파수를 산정하고, CMV분석을 거처 지반 다짐도를 간접적으로 분석하였다. 분석한 결과를 활용하여 다짐도를 가시화할 수 있는 시스템을 개발하고, 이를 고속도로 건설 토공사 현장에 시험 적용하였으며, 계측된 위치 및 다짐도 품질 데이터를 실시간으로 토공 플랫폼에 제공하였다.


그림 5는 다짐 관리 데이터와 장비 라이브러리를 다짐 관리 시뮬레이션 모듈에서 연동 및 계산하는 프로세스를 보여준다. GPS 데이터에 따라 장비의 이동에 따른 다짐 경로 및 지역, 횟수 등을 확인하여 가상시뮬레이션을 수행할 수 있고, 시간, 장비 속도, 위치, CMV 값을 통한 다짐도 등의 데이터를 분석하고 다짐 관리 데이터의 통계 자료를 파악할 수 있도록 구성되어 있다.


그림 4 인공신경망을 이용한 지반 속성정보 예측 모델 개발 및 적용 모식도

 

그림 5 다짐 관리 시뮬레이션 모듈 데이터 연동 및 분석 프로세스

 

 

현장 시험 적용 사례


본 연구에서 개발한 스마트 토공 플랫폼을 고속도로 건설 토공사 현장에 시험 적용하였다. 그림 6은 지형 및 지반 BIM 구축 모듈을 적용하여 생성된 해당 현장의 BIM 모델을 보여준다. Drone으로 측정된 데이터를 바탕으로 지형 모델을 생성하고, 지반 정보가 담긴 지반 시추공 데이터를 바탕으로 지반 모델을 생성하였다. 플랫폼 내에서 선택버튼을 통해 지형뿐만 아니라 지반을 구성하고 있는 토사, 풍화암, 기반암을 3차원 정보로 각각 확인할 수 있다. 그림 7은 실제 고속도로 건설 현장에 적용한 지능형 가상 지반데이터 및 다짐 관리 기술을 적용한 스마트 토공 시스템을 보여준다. 롤러의 이동 및 지반반력 계측 정보를 바탕으로 해당 성토층에서의 다짐도 품질관리 결과를 확인할 수 있으며, 모델위에 표기된 컨투어는 롤러 장비의 이동에 따라 계측된 CMV 다짐도 값의 예를 보여주고 있다.


그림 6 실제 현장에 적용된 스마트 토공 플랫폼 예제. 그림 7 다짐 관리 시뮬레이션 모듈 화면(다짐패턴)

 

 

맺음말


본 연구에서는 스마트 기술을 융합하여 토공 공정 단계별 지능화로 토공 생산성을 향상할 수 있는 방안 및 기술을 개발하였다. 건설 공사의 일반적인 절차인 측량⇒설계·계획⇒시공⇒품질검사 등의 전주기적인 스마트 토공 프로세스 구현을 위한 기술수요를 바탕으로, ①BIM 기반의 스마트 토공 플랫폼, ② 지반 속성정보 예측 정확도 향상 기술, ③ 지능형 성토-다짐관리 기술에 초점을 맞추어 요소기술을 개발하였다. 연구를 통해 스마트 토공 플랫폼 설계, 데이터 기반의 지반 층상정보 예측을 위한 지반조사 자료 분석 및 체계 구축, 지능형 성토-다짐관리 프로세스 설계와 토공 플랫폼의 프로토타입 개발 연구를 완료하였다. 또한 실제 고속도로 건설 현장을 플랫폼 내에서 지형·지층 모델로 구현하고 실시간으로 성토 다짐품질을 관리하는 기술을 시험 적용하였다. 본 연구를 통해 도로건설 토공사현장에서 품질 데이터 및 데이터 플랫폼의 활용방안을 제시하였고, 성토체의 다짐 품질 분석을 위해 위치정보 및 지반 응답 분석 결과를 분석하고 가시화하는 절차를 제시하였다.

 

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