Technical Note

Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association. 30 November 2021. 559-575
https://doi.org/10.9711/KTAJ.2021.23.6.559

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 굴착 영향도 예측기법 적용방안

  •   2.1 굴착 영향도 및 위험도 평가의 필요성

  •   2.2 굴착 영향도 예측을 위한 시계열 분석기법의 이론적 배경

  •   2.3 굴착 영향도 예측을 위한 시계열 분석 적용성 예비평가

  • 3. 웹기반 굴착 영향도 예측 및 위험도 영향 평가 시스템 구축

  •   3.1 시공현장통합안전관리시스템 구축방안

  •   3.2 시공현장통합안전관리시스템의 구성별 기능 및 역할

  •   3.3 시공현장통합안전관리시스템의 설계

  • 4. 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템의 현장 적용성 평가

  •   4.1 시스템 적용성 평가 현장 개요

  •   4.2 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템 적용성 평가

  •   4.3 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템을 활용한 예측결과

  • 5. 매개변수 해석을 이용한 위험도 예측

  •   5.1 위험도 예측기법 적용

  •   5.2 위험도 예측을 위한 매개변수 해석결과

  •   5.3 사고현장조건 모사에 따른 시계열 분석결과

  • 6. 결 론

1. 서 론

최근 도심지 지반굴착으로 인한 지반거동이 주변 구조물에 미치는 영향과 관련된 문제는 국민의 안전과 재산권 보호를 목적으로 더욱 관심이 집중되고 있으며, 지하안전관리에 관한 특별법 제정(Korea Ministry of Government Legislation, 2018) 등 제도적 측면에서도 그 규제가 점차 강화되고 있다. 그럼에도 불구하고 지반굴착으로 인한 지반침하 사고는 지금도 빈번하게 발생하고 있으며 관련 특별법의 제정 등 제도적인 강화를 통해서도 지반침하 사고를 원천적으로 예방하는 것은 매우 어려운 실정으로 받아들여지고 있다. 최근에는 수도권 광역급행철도(GTX), 위례신사선, 신안산선 등 광역 대심도 철도터널 사업이 활발하게 추진되고 있으며, 이에 따라 도심지는 더욱 과밀화되고 지하공간은 더욱 복잡화되고 있다. 이러한 이유로 지반침하 사고가 발생할 수 있는 가능성은 점점 커지고 있으며, 이와 같은 지반침하로 인한 위험요인을 방지하기 위해 2018년 1월부터 지하안전관리에 관한 특별법이 시행되어 적용되고 있다. 지하안전영향평가는 공사 착공과 동시에 사후지하안전영향조사를 수행하여 설계단계에서 예측했던 안전성을 검증하고 지하안전 확보방안의 이행여부를 사후 평가하도록 하고 있으나, 지하안전영향평가와 사후지하안전영향조사의 여러 사례를 살펴보면 착공 전 다양한 정보를 활용해 예측했던 지반침하 거동특성은 시공 중 확인된 결과와 상당한 차이를 보이고 있다. 이러한 원인은 지반조건의 변화, 지반거동 예측방법의 한계, 설계와 착공 시기의 계절적인 차이, 현장여건을 고려한 공법의 변경 및 다양한 사유에 의한 장기간의 공사 중지 등의 현장 여건 변경이 주요 원인으로 고려될 수 있다.

이러한 문제점과 관련한 연구로, Namgung et al. (2010)은 실제 현장사례를 통한 연구에서 공사 중 계측 및 기술자의 적극적인 계측검토를 통해 사전 위험인지와 효과적인 보강을 통해 충분히 대응할 수 있음을 확인하였으며, 자료수집과 적정한 관리기준 체계화를 통한 관련 기술자 공유가 필요함을 언급한 바 있다. Park (2018), Park et al. (2018)은 매개변수 별 해석을 수행하고 터널굴착 시 지표침하 및 심도에 따른 침하량을 평가도표로 나타내어 간편하게 굴착영향도를 예측 및 평가하였다. Chung and Lee (2018)는 흙막이 구조물 붕괴사고 사례의 계측자료를 이용하여 붕괴사고 직전까지 경과시간에 따른 최대수평변위량으로부터 평균 최대수평변위속도를 산정하고 분석함으로서 흙막이 굴착 붕괴 사고의 사전 예측과 예방을 위한 안전관리기준을 제시하였다. Kang (2019) 등은 연약지반 현장 실측자료를 활용한 최종 침하량 예측방법으로 시계열 분석방법을 적용한 결과 토질구성(점성토)의 구분 없이 예측 적용이 가능함을 확인하였으며, 기존의 침하관리방법(쌍곡선법, Asaoka법, Hoshino법)과 비교한 결과, 시계열 분석기법에 의한 분석결과를 통해 신뢰성이 있는 최종침하량 예측을 하였다. 이러한 연구결과 외에도 우리가 흔히 접하고 있는 주가 예측분석의 경우를 살펴보더라도 시계열 분석을 통한 예측기법은 보편화되어 있으며, 다양한 분야에서 활용도가 높아지고 있는 추세이다.

본 연구에서는 도심지 지반 굴착사업의 설계 ‧ 시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 영향을 사전에 예측하고 위험도를 평가할 수 있는 웹기반 시스템을 개발하였다. 예측을 위한 기법으로는 기존에 주로 활용되고 있는 회귀분석기법이 아니라 지하수위, 침하량 등 과거 시공 계측 데이터를 통해 현재 및 장래 거동을 예측할 수 있는 시계열 분석(Time series analysis)기법을 도입하였으며, 웹을 기반으로 한 시스템을 구축함에 따라 위험요인 경감, 재난 대응 및 복구에 대한 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술로 제시하여 굴착 영향도 예측기술과 위험도를 아울러 평가할 수 있는 시스템으로 새롭게 제시하였다.

2. 굴착 영향도 예측기법 적용방안

2.1 굴착 영향도 및 위험도 평가의 필요성

지하안전관리에 관한 특별법에 의해 연간 1,000여건에 가까운 지하안전영향평가가 수행되고 있음에도 불구하고 지하안전 관련사고는 전년대비 43% 감소된 수치이지만 2019년에만 192건으로 빈번하게 발생하는 상황이다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020). 이러한 상황을 종합적으로 고려해 볼 때 다양한 요인으로 인해 발생하는 지반침하, 인접 구조물의 손상, 지하 매설물의 파손 등의 영향을 사전에 예측할 수 있는 기법이 필요한 실정이다. 특히 사업구간 특성에 따른 사업구간 위치, 공법, 지질 등 조건은 조사 및 설계단계에서 예측한 것과 시공단계에서 확인되고 수행된 것과 많은 차이로 인해 시공현장에서는 빈번한 설계변경이 수반되고 이로 인해 시공 전에 수행했던 결과의 상호비교를 통한 위험도 영향의 예측 신뢰도가 저하될 수밖에 없다. Fig. 1과 같이 조사 및 설계 단계에서 예측 조건과 시공 단계에서의 현장 조건 차이는 시공현장에서 확인하는 방법, 계측값 분석의 오류, 계측값 평가의 지연, 계측기 설치 위치의 상이함 등으로 인해 계측 신뢰도가 저하될 경우에는 이에 대한 부합성을 명확히 인지하기 어려운 것이 현실이다. 따라서 현장계측과 각종 시공자료의 분석을 통해서 굴착영향도(Effect of excavation) 예측 및 사전위험예측, 평가가 실시간으로 가능하도록 현실적인 위험도 평가(Risk assessment)기법 개발이 필요하다.

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Fig. 1.

Differences of evaluation data in design and construction stage

2.2 굴착 영향도 예측을 위한 시계열 분석기법의 이론적 배경

본 연구에서는 과거 시공 계측 데이터를 통해 현재 및 장래 거동을 예측할 수 있는 분석방법으로 시계열 분석(Time series analysis)을 적용하였다. 시계열 분석 기법은 기존에 적용되어왔던 회귀분석결과에서 볼수 있는 급격한 기울기로 인해 과대 또는 과소평가되는 경향과는 다르게 과거데이터를 통계적 분석에 이용하여 유추가능한 결과값으로 현재 및 미래 예측이 가능한 장점이 있다(Ma et al., 2020). 이러한 시계열 분석의 다양한 기법 중에서 단순이동평균법(Simple moving average method)을 적용하여 추세변동이나 계절적인 변동보다는 설명할 수 없는 불규칙 변동을 단순이동평균법을 통해 제거하는 예측기법에 목표를 두었다. 시계열 분석기법 중 단순이동평균법은 예측값을 예측하려는 시점의 직전에 있는 일정기간의 실제건수를 동일한 비중으로 식 (1)과 같이 산술평균하여 계산한다.

(1)
Ft=i=1nAt-in

여기서, Ft는 t기의 예측값, At-i는 t-i기의 실제량, n은 기간수를 의미한다. 이와 같이 최근 n개의 시계열 관측값에서 단순평균값을 구하여 예측치를 구하는 과정이기 때문에 시계열 예측기법의 신뢰도는 과거 자료에 대한 n일수의 입력에 따라 좌우된다. 이에 예측된 값이 실제 값과 유사한지 확인하는 방법으로 식 (2)와 같이 이동평균 대상기간수 n값의 변화에 대한 평균제곱근편차(Root Mean Squared Error, RMSE)를 확인하였다. RMSE 값이 작을수록 실제 값과 유사하므로 오차값이 최소화되는 과거자료의 이동평균 대상기간 수 n값을 선정하고자 시계열 적용성에 대한 예비평가를 수행하였다.

(2)
SE=1nt=1n(Yt-Ft)2

여기서, Yt는 t기의 실측값, Ft는 t기의 예측값, n은 기간수를 의미한다.

2.3 굴착 영향도 예측을 위한 시계열 분석 적용성 예비평가

본 연구에서는 수도권에 있는 OOO 문화복합센터 신축공사를 대상으로 굴착공사 중 지반 거동특성을 예측하기 위한 사전 예비평가 시계열 분석을 실시하였다. 대상사업 부지의 굴착깊이는 약 27.0 m이고 적용공법은 CIP공법(벽체공법), STRUT공법(지지공법)이다. 굴착공사에 적용된 계측기 현황은 Fig. 2와 같으며, 이중에서 위치별로 대표하는 지하수위계, 지중경사계를 선정한 후 단순이동평균법을 적용하여 계측치와 예측치에 대한 비교 분석을 수행하였다. 이를 통한 결과값의 평균제곱근편차를 통해 웹기반 시스템에 적용되는 시계열 예측기법의 과거 기간수 n값을 정할 수 있도록 평가를 수행하였다.

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Fig. 2.

Representative field measurement

2.3.1 지하수위계 데이터 분석

Fig. 2에서 지하수위계 W-2, 5, 7, 9공의 데이터 분석은 실제 측정된 계측데이터 중에서 시계열 예측의 정확도 측면에서 과거 데이터 기간수에 따라서 n = 3, 5, 7로 구분하였다. 이때 n값은 최종 계측값의 이전 n일에 해당되는 기간에 해당된다. 본 연구에서는 n = 3, 5, 7일 때 단순이동평균법을 적용하였으며, 일반적으로 n값을 늘리면 추세는 더욱 평활해지고 자료변화에 대한 중요한 정보를 잃을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 n값을 여러 개 산정하여 평균제곱근편차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 가장 적은 n값, 즉 단순이동평균법 n값 산정결과를 바탕으로 평가하였다. 그 결과는 Table 1과 같다.

Table 1.

Comparison of predicted values and measured values according to the simple moving average method (groundwater level meter)

Historical data Root Mean Square Deviation (No. groundwater level meter)
W-2 W-5 W-7 W-9
n = 3 0.1162 0.1178 0.0980 0.0789
n = 5 0.2025 0.2124 0.1774 0.1461
n = 7 0.2831 0.3016 0.2528 0.2120

2.3.2 지중경사계 데이터 분석

지하수위계와 마찬가지로 Fig. 2의 지중경사계 I-2, 5, 7, 9공의 데이터 분석 또한 실제 계측치를 통하여 과거 일수인 n = 3, 5, 7일 때 단순이동평균법을 실시하였으며 시계열 분석 기법 중에 민감도 분석을 통하여 예측기법을 선정하였다. 시계열 분석은 과거 데이터의 n값 적용에 따라서 편차가 발생하므로 시계열 예측의 정확도를 평가하기 위하여 평균제곱근편차를 이용하여 비교하였으며 그 결과는 Table 2와 같다.

Table 2.

Comparison of predicted values and measured values according to the simple moving average method (inclinometer)

Historical data Root Mean Square Deviation (No. Inclinometer)
I-2 I-5 I-7 I-9
n = 3 1.0125 0.8572 0.7018 0.8142
n = 5 1.6000 1.4260 1.1259 1.4529
n = 7 2.1552 1.9980 1.5751 2.1024

2.3.3 평균제곱근 편차 최소화를 통한 시계열 예측방법 선정

평균제곱근편차를 통한 정확도 검토결과는 지하수위계, 지중경사계 모두 단순이동평균법의 n = 3값, 즉 3일 이전 값을 적용하는 것이 평균제곱근 편차가 가장 작게 나타나 시계열예측시에 취득되어지는 계측값을 통하여 위험도를 사전에 예측하고 적극적인 관리가 가능할 것으로 평가되었다. 따라서 평균제곱근 편차가 최소화가 되는 3일 이동평균값이 적용된 시계열예측방법을 적용하는 시스템을 구성하도록 하였다.

3. 웹기반 굴착 영향도 예측 및 위험도 영향 평가 시스템 구축

3.1 시공현장통합안전관리시스템 구축방안

본 연구를 통하여 구축된 시공현장통합안전관리시스템 UMS (Underground safety Management System)의 구성은 Fig. 3과 같다. 시공자(감리단, 계측자)가 실시간 시공정보인 계측치를 입력하면 현장계측 결과의 경시분석이 가능하도록 시공자가 그래프 열람 및 관리기준치를 통해 실시간으로 계측치 경시분석이 가능하다. 시공자가 입력한 계측치를 통해 전문기관(평가업체)은 각종 현장 시공자료를 평가하며 예측치 관리를 수행한다. 시공자료는 실시간으로 평가 및 열람이 가능하므로 이상 징후가 발생할 시 즉각적인 대응이 가능하다. 관계기관(국토부, 지자체)은 전문기관 검토의견을 실시간으로 열람하며 현장상황을 파악할 수 있으며 보고체계를 최소화 할 수 있으므로 원활한 시공관리가 진행될 수 있다. 이와 같이 시공현장통합안전관리시스템은 시공현장, 전문기관, 관계기관이 실시간으로 시공현장 안전관리가 가능하도록 구성하였다.

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Fig. 3.

Schematic diagram of UMS (Underground safety Management System)

3.2 시공현장통합안전관리시스템의 구성별 기능 및 역할

본 연구에서 개발된 시공현장통합안전관리시스템 주요 구성 내용은 Fig. 4와 같다. 시공현장통합안전관리시스템의 구성별 기능 및 역할은 크게 시공현장, 전문평가업체 그리고 관계기관으로 구분된다. 시공자는 계측기 종류별 일관성 있는 데이터 입력하면 시스템 상에서 계측관리기준치 및 계측결과값이 실시간으로 그래프로 제공된다. 또한 전문평가업체는 시공자가 현장 계측데이터 입력 즉시에 자료 확인 및 검토의견 작성이 가능하기에 평가업체와 시공현장 실시간 피드백이 가능할 뿐만 아니라 계측결과 비교분석을 통한 검토의 정확성 확보로 업무의 효율성 증대를 꾀할 수 있다. 평가기관 등 관계기관은 계측 데이터 및 전문기관 검토 의견을 상시열람 후 현장상황 파악이 용이하기에 보고체계를 최소화하여 원활한 업무 진행이 가능하도록 시스템을 구성하였다. 이와 같이 개발된 시스템에서는 실시간 계측결과 분석을 통해 현실적인 현장 안전관리방안을 제시하고 시공자, 평가자, 관계기관의 실시간 시스템 운영으로 이상 징후 발생 시 선제적 대응이 가능하도록 구성되어있다.

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Fig. 4.

Const. site integrated safety management system main window and system configuration

3.3 시공현장통합안전관리시스템의 설계

웹기반 시스템 개발의 주요 고려사항은 단순 데이터 입력 및 엑셀로 관리되던 시공 현장 정보와 현장의 계측데이터를 데이터베이스화하여 웹 서비스화하고 시각화된 분석 그래프를 제공함으로써 서비스 인증 절차만 거치면 언제든지 시공 현장 정보를 실시간으로 조회할 수 있도록 하는 데 있다. 또한 공사 진행에 따르는 현황을 실시간으로 파악하여 사전에 사고 위험을 빠르게 파악이 가능하여 안전한 시공 현장이 되도록 하는데 목표를 두고 시스템을 설계하였다. 기존 시공 현장의 엑셀 정보는 Adobe XD를 사용하여 프로토타입을 상세하게 설계하여 와이어프레임을 만들어 구성함으로써 구현하고자 하는 서비스를 미리 렌더링하고 확인하였다. 웹기반으로 구성되는 시스템은 World Wide Web과 같은 분산 하이퍼미디어 시스템을 위한 소프트웨어 아키텍쳐의 제약 조건을 준수하는 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로서 REST API를 사용하였으며, 멀티 디바이스에 맞춘 반응형으로 설계하여 PC나 모바일 앱 등 어디서든지 시공현장정보를 확인할 수 있도록 하였다. H/W설계는 시공 현장 데이터를 저장하는 Amazon RDS 서버, 그리고 이를 시각화하기 위한 API서버 및 웹과 모바일로 회사 내 외부에 제공하는 웹서버로 구성하였으며 Amazon 서버를 이중화로 구성하여 가용성을 보장하였다. 또한 Amazon Auto Scaling Group을 사용하여 사용데이터의 증감에 따라 서버의 H/W 서버 사용 용량이 자동으로 조절되도록 구성하였다. 또한 시스템 주요 코드는 개발자 사이트인 Github플랫폼 내 개별 저장소를 사용하며 소스코드에 대한 이력으로 업데이트나 롤백(Roll back) 등을 관리할 수 있으며 서버에서 자동으로 소스코드를 전개하도록 구성하였다.

4. 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템의 현장 적용성 평가

4.1 시스템 적용성 평가 현장 개요

시공현장통합안전관리시스템(Underground safety Management System, UMS)의 현장 적용성 평가를 위한 대상은 Fig. 5의 OOO 문화복합센터 현장으로 대상지역은 최대 굴착깊이 20 m 이상으로 지하안전영향평가 대상지역이며, 본 적용성 평가를 위해 수집된 계측결과를 활용하였다.

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Fig. 5.

Schematic installation location and frequency of instrumentation

4.2 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템 적용성 평가

현장 적용성을 평가하기 위해 다수의 계측값 중에서 경시변화 파악에 가장 용이할 것으로 판단되는 지하수위계를 대표로 등록하여 수위변화 거동을 검토하고 계측 데이터 결과에 대한 분석을 실시간으로 비교 ‧ 검토하였다.

4.2.1 시공현장관리

시공현장통합안전관리시스템(Underground safety Management System, UMS)에 지하안전영향평가자가 지하안전영향평가서를 시스템에 등록하면 시공현장관리에 사업이 업데이트 된다. 업데이트 된 사업에 시공자는 계측데이터를 실시간으로 입력하여 계측결과를 검토한다. 입력된 계측데이터는 개발된 시스템에서 자동으로 실시간으로 검토할 누적수위변화량 및 일 수위변화량이 계산되므로 변화량 값을 직관적으로 검토 할 수 있다.

입력된 계측데이터로 지하수위 저하량 값을 확인한 후 Fig. 6, Fig. 7과 같이 그래프를 통하여 계측값 경시변화 분석 및 관리기준치를 검토하도록 시스템이 구성되어 있다.

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Fig. 6.

A typical screen-capture of daily water level changes

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Fig. 7.

A typical screen-capture of cumulative water level changes

이와 같이 웹기반 시스템에서 계측데이터를 실시간으로 입력하면 즉각적으로 일 수위변화량 및 누적수위변화량 그래프를 검토 할 수 있으며, 관리기준치를 초과하거나 그래프의 추세가 급격한 상승 또는 하락추세인지를 판별하고 이상 징후 발생 시 즉각적인 대응을 할 수 있다.

4.2.2 전문기관 조사

시공현장관리자가 계측데이터를 입력하면 전문기관 조사에서 평가업체는 계측데이터를 통해 이상 징후를 시각적으로 판단할 수 있는 그래프를 확인할 수 있다. 이상 징후 여부를 판단할 수 있는 예측값은 앞서 언급한 바와 시계열 분석결과가 반영된 예측 그래프에 해당된다.

Fig. 8은 시계열 분석에 따라 예측된 결과로 과거의 추세 대비 측정한 날의 계측값이 상대적으로 큰지, 작은지 또는 상승 추세인지, 하락 추세인지 경시변화를 살펴보고 계측값의 수렴 또는 발산 여부를 실시간으로 검토할 수 있다. 또한 Fig. 9와 같이 예측값 검토와 동시에 경시속도 검토가 가능하며, 관리기준치 상회 시 막대그래프의 색상이 변하므로 의견을 작성하여 현장에서 안전대책을 수립할 수 있도록 조치를 취할 수 있다. 또한 관계기관에서 실시간으로 검토가 가능하므로 시공자, 평가자, 관계기관이 실시간으로 상호 의견을 공유하고 시스템 운영을 통해서 이상 징후에 대한 선제적 대응이 가능하다.

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Fig. 8.

A typical screen-capture of cumulative water level changes

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Fig. 9.

A typical screen-capture of groundwater drawdown rate and analysis about instrumentation results

현장계측은 여러 계측기의 조합으로 이루어지므로 유사한 위치에 존재하는 서로 다른 계측기의 경시분석을 위하여 가시설 계측기를 지하수위계, 지중경사계, 지표침하계와 동시에 그래프를 통해 분석할 수 있다. Fig. 10과 같이 누적지하수위 변화와 변형률계 값을 동시에 표현할 수 있으므로 다른 계측기의 경시분석 및 상관성 분석을 통해 전체적인 지반거동 특성을 파악할 수 있다. 즉, 지하수위 저하에 따라서 응력값 증가가 동시에 발생하는 상관성이 있다면 시공 중인 현장의 위험도를 보다 확실하게 예측할 수 있다.

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Fig. 10.

A typical screen-capture of correlation analysis of each instrument

4.3 웹기반 굴착 및 위험도 영향 평가 시스템을 활용한 예측결과

웹기반 안전관리 시스템을 통해 현장시공과 관련된 모든 업체 및 기관에서 각각의 업무특성에 따라서 즉각적인 대응 가능할 뿐만 아니라 기존 유사한 웹기반 시스템에 비해서 시계열 예측기법이 적용됨에 따라서 시각적인 위험예측과 대책 수립이 가능하다. 개발된 연구시스템은 실시간 계측결과 분석을 통해 현실적인 현장 안전관리방안을 제시하고 시공자, 평가자, 관계기관의 실시간 시스템 운영으로 이상 징후 발생 시 선제적 대응이 가능하도록 구성되어있다.

본 연구에서 시공현장통합안전관리시스템을 적용하여 현장 적용성을 평가한 결과는 다음과 같다.

첫째, 계측데이터를 실시간으로 시스템에 입력하는 동시에 함수를 통하여 계산된 계측값이 도출되므로 그래프를 통해 경시분석이 가능하고 현장계측 데이터 변화가 한눈에 파악되어 현장의 지반거동을 실시간으로 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

둘째, 평가자 입장에서 공사현장에 대한 실시간 공사현황을 파악할 수 있으므로 기존 현장자료에 대한 주, 월, 분기 단위의 정기적인 데이터 입수의 문제점을 해결할 수 있는 장점이 있다.

셋째, 웹기반 관리 시스템을 통하여 실시간 계측 데이터를 평가할 수 있으므로 예측치 및 계측치의 변화 및 경시속도를 평가자가 검토하여 전달하기 때문에 시공현장에서 이상 징후 발생 시 시공현장관리자가 즉각적인 대응이 가능할 것으로 판단된다.

5. 매개변수 해석을 이용한 위험도 예측

5.1 위험도 예측기법 적용

웹기반 굴착 영향도 예측과 위험도 영향 평가에 대한 실질적인 검토는 실제 붕락이 일어난 조건에 대한 계측값 활용이 가장 유용할 것으로 판단되지만 사고현장의 데이터 입수에 어려움이 있다. 따라서 사고현장을 모사하기 위한 방법으로 매개변수 해석(Parametric Analysis)기법을 적용하고 그 결과값을 계측데이터로 활용하여 경시분석을 수행하였으며 이를 이용하여 위험도 예측과 시스템 개발의 효과를 분석하였다. 연구대상현장은 OOO 문화복합센터 현장으로 선정하였으며, 굴착조건의 흙막이에 대한 변위해석을 수행하는 과정에서 해석결과에 가장 큰 영향을 미치는 인자로 Fig. 11과 같이 풍화암과 연암의 변형계수를 매개변수로 한 해석을 수행하였다.

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Fig. 11.

Parametric analysis conditions for risk prediction

5.2 위험도 예측을 위한 매개변수 해석결과

변형계수 감소에 따른 CASE별 해석을 수행하였으며, 가시설 벽체의 수평변위가 허용값을 넘을 때 붕괴가 일어나는 것으로 가정하여 검토한 결과는 Fig. 12와 같다.

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Fig. 12.

Analysis results for risk prediction

변형계수를 변수로 하는 Case별 해석수행 결과를 분석하여, Case5에서 적용한 변형계수 조건에서 굴착으로 인한 붕괴가 유발되는 발생변위로 인해 허용변위가 초과된 굴착단계를 사고조건으로 가정하였다. 해석결과에 의하면 5단계 굴착조건에서 허용변위가 초과되는 것으로 검토되었으며 이 때의 결과값을 이용한 시계열 분석을 통하여 이상 징후 발생시 사전 위험예측의 적용성을 평가하였다.

5.3 사고현장조건 모사에 따른 시계열 분석결과

붕괴사고 예측 가능여부는 단일항목의 계측값보다는 계측 항목간의 상관성분석이 더 신뢰성 확보가 가능할 것으로 판단된다. Fig. 13은 누적 지하수위변화량과 하중계의 상관성 분석 그래프이다. 지하수위가 급격히 저하되는 시점에서 하중값도 동시에 증가하는 상관성이 확인되었으며, 이러한 지하수위와 하중계와의 상관성 분석결과를 보더라도 시공 중인 현장의 위험도 예측이 가능함을 설명할 수 있다. 또한 상관성 분석 그래프를 통하여 현장에서는 지보시스템의 점검 및 필요시 대책을 수립하도록 제시할 수 있다.

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Fig. 13.

A typical screen-capture of UMS system using correlation analysis

Fig. 14는 매개변수 해석을 통한 시계열 분석결과로 보다 명확하게 시각적인 위험도를 예측할 수 있다. 터널 및 굴착현장에서 붕괴직전 위험단계는 일정한 기간 동안 변위속도가 급격히 증가할 뿐만 아니라 예측값과 현장 계측값의 차이가 확연히 차이(영역)가 나는 경향을 나타낸다. 또한 변위속도에서 위험을 나타내는 구간과 예측값과 현장계측값과의 차이가 지속적으로 발생하는 구간은 붕괴 또는 작업정지수준에 이르는 결과를 나타낸다. 따라서 시계열 예측기법이 적용된 웹기반 굴착 영향도 예측 및 위험도 평가시스템 구축은 위험도가 시각적, 실시간으로 확인되므로 사전 위험예측이 가능할 것으로 판단된다.

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Fig. 14.

Proto-type of UMS system using time series forecasting analysis

이외에도 계측관리기준치 설정값에 따라 경고 알람기능 등이 추가된다면 웹 접속 상태에서는 상시 위험예측이 가능하므로, 사고 방지효과 측면에서 높은 활용도를 기대할 수 있을 것으로 판단된다.

6. 결 론

본 연구에서는 도심지 터널 및 굴착사업의 설계 ‧ 시공에 있어서 지반침하와 주변 구조물에 미치는 영향을 사전에 예측하고 위험도를 평가할 수 있는 굴착 영향도 예측기술과 위험도 영향 평가를 탑재하는 시스템을 구축하였다. 예측을 위한 기법으로는 과거 데이터를 통해 현재 및 장래 지하수위와 침하량 등을 예측할 수 있는 시계열분석(Time series analysis)기법을 도입하였으며, 지반공학 데이터 시각화(Geotechnical Data Visualization, GDV) 기술을 적용하고 웹기반으로 시스템을 구축하였다.

본 연구를 통해 얻어진 결론을 요약하면 다음과 같다.

1. 웹기반 안전관리 시스템은 실시간 계측결과 분석을 통해 현실적인 현장 안전관리방안의 제시가 가능하고, 시공자, 평가자, 관계기관의 실시간 시스템 운영으로 이상 징후 발생 시 선제적 대응이 가능하도록 구성하였다.

2. 시계열 예측기법이 적용된 웹기반 안전관리시스템은 시공 중 각종 리스크의 사전예측이 가능하여 설계 ‧ 시공 문제점을 최소화하고 웹기반의 시스템 활용으로 설계자, 시공자, 관리자의 사용성과 접근성이 크게 향상될 수 있을 것으로 예상된다.

3. 시스템의 현장 적용성 평가를 위한 매개변수 해석 및 시계열 분석 결과에 의하면, 터널 및 굴착현장에서는 붕괴직전 위험단계는 일정한 기간 동안 변위속도가 급격히 증가할 뿐만 아니라 예측값과 현장 계측값의 차이가 확연히 차이(영역)가 나는 경향이 나타남을 확인하였다. 따라서 시계열 예측기법이 적용된 웹기반 굴착 영향도 예측기술과 위험도 영향 평가시스템은 위험도를 시각적으로 확인 및 실시간으로 인지할 수 있는 웹기반의 시스템이기 때문에 다수의 평가자를 통하여 사전 위험예측이 가능할 것으로 판단된다.

4. 개발된 웹기반 시스템은 실시간 현장 계측값의 예측치 분석으로 이상 징후 발생시 사전 경고를 통해 안전성을 향상시킬 수 있으며, 특히 공사 착공과 동시에 지하안전영향평가와 관련된 사후지하안전영향조사에 활용이 기대되는 장점과 효과가 매우 클 것으로 예상된다.

5. 향후 연구에서는 시계열 분석기법에 대한 예측정확도를 높일 수 있도록 딥러닝 등 예측기법의 접목과 터널구조물에 대한 계측항목 위주로 웹기반 시스템 구축 및 장래 예측값 예측의 신뢰도 확보 등을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부(국토교통과학기술진흥원) 건설기술연구사업의 “도심 지하 교통 인프라 건설 및 운영 기술 고도화 연구(21UUTI-B157787-02)” 연구단을 통해 수행되었습니다. 연구지원에 감사드립니다.

저자 기여도

박재훈은 설계, 시스템 분석과 원고 작성을 하였고, 이호, 박치면 및 김창용은 연구 개념 및 원고 검토를 하였고, 김지은은 데이터 수집 및 분석 그리고 시스템 개발관리를 하였다.

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