1. 서 론
2. 전기장 해석
3. 탐사프로그램 개발
3.1 지하매설물 탐사 역해석 프로그램
3.2 지하매설물 탐사 시각화 프로그램
4. 현장실험
4.1 ○○○ 변전소 싱크홀 탐사
4.2 ○○○○-○○ 전력구 공사 주변 지하매설물 탐사
4.3 ○○○ 변전소 지하매설물 탐사
5. 결 론
1. 서 론
지반조사를 수행함에도 불구하고 지하매설물을 시공하면서 예측하지 못한 지하매설물 및 이상대 출현으로 공사가 중단되는 사례가 많이 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 기 매설된 지하매설물의 설계도면이 존재하지 않아, 지하매설물 노선계획을 수립하는데 많은 어려움이 있으며 공사 도중 그릇된 정보로 인해 기 매설된 지하매설물을 손상시키는 사고가 빈번히 발생한다(Ryu, 2010).
기존에 지하매설물을 탐사하기 위해 수행되는 탐사방법에는 탄성파 탐사, 전기비저항 탐사 등 여러 탐사 방법이 있으며, 해석 알고리즘 및 탐사장비 개발 등 활발히 연구가 진행되고 있다. 하지만, 현업에서는 소음, 측선범위 설정 등 도심지에 발생할 수 있는 다양한 문제로 인해 기존 방법을 적용하기에 한정적이다. 도심지에서 지하매설물을 탐사하기 위해서 수행되는 방법 중 가장 많이 사용되는 방법은 사용자 편의성 및 경제성에 의해 GPR (Ground Penetration Radar)이다. 하지만 예측할 수 있는 매설 깊이의 한계, 물이 있는 지반에서의 적용 한계 등으로 인하여 그 정확성이 현저히 낮다.
종래 기술이 가진 어려움을 해결하고 지반 하부에 존재하는 지하매설물의 위치와 방향, 특징을 예측하기 위해서, 기존 논문(Ryu et al., 2015)에서 지반매질과 지하매설물의 전기전도도가 상대적으로 큰 차이가 있음을 이용하여 지반 하부에 원통모양의 지하매설물이 존재 할 때 전기장 해석을 통해서 전기저항 이론식을 개발하였다. 관련 식은 Gauss’ law를 활용하여 흙, 암반에 구형 모양의 동공, 연약대 및 판형 모양의 단층파쇄대가 존재할 때 전기장해석을 통해 이론적으로 전기저항식을 도출한 기존 식(Ryu et al., 2009, Ryu et al., 2013)을 수정보완한 식이다. Ryu(2009, 2013)가 제안한 식은 지하에 공동, 파쇄대 등이 존재할 경우, 전기장 해석을 수행한 것이며, Ryu(2015)가 제안한 수정 보완된 식은 지하에 존재하는 관로 형태의 지하매설물에 적합한 원통형 이상영역이 있을 때 전기장 해석을 수행한 것이다.
본 논문에서는 기존에 개발된 이론식을 바탕으로 해석프로그램을 개발하고 여러 현장 적용을 통해 개발 이론식 및 프로그램을 검증하였다.
2. 전기장 해석
사전 연구를 통해 제안된 원통형 지하매설물이 포함된 지반 상부에 측정되는 전기저항식은 가우스 법칙을 활용하여 전기장 해석을 통해 다음과 같이 개발되었다(Ryu et al., 2015, Reitz et al. 2008, and Ryu et al., 2008).
여기서, Rs-p는 두 센서 간 측정되는 저항값, σs는 주변 매질의 전기전도도(전기비저항의 역수), σp는 지하매설물의 전기전도도, α는 2sin-1(rp/l), Kp는 주변 매질의 유전율(
), 전기장 작용으로 인한 전기장 세기 변화 비율과 이상영역 유전율(
)의 비(
/
), a는 전극의 반지름, f１, f2, f(x)는 다음과 같다.
여기서, L은 두 전극 사이의 거리, rp는 지하매설물의 반지름(전력구 혹은 관로의 반지름), θ는 지하매설물의 방향, n은 지표면 상 배열된 전극의 번호, k는 소스 센서 간 거리이다(Fig. 1).
지하 하부에 지하매설물의 중심좌표(xp, yp, l), 지하매설물의 반지름(rp), 지하매설물의 전기전도도(σp), 주변 매질의 전기전도도(σs), 유전율비(Kp), 센서의 반지름(a), 센서들 사이의 거리(k), 센서 개수(n)에 대한 정보를 사전에 획득하였을 경우 현장에서 전기저항값을 측정하지 않아도 Eq. (1)을 활용하여 두 센서 간 전기저항값을 계산할 수 있다. 역으로, 지하 하부의 지하매설물의 정보를 모르기 때문에, 현장에서 전기저항값을 측정하여 Eq. (1)을 활용하여 역해석을 통해 얻고자 하는 지하매설물의 정보를 예측할 수 있다.
3. 탐사프로그램 개발
기 개발된 전기장 해석식을 활용하여 역해석 프로그램과 3D Plot을 활용한 시각화 프로그램을 개발하였다.
3.1 지하매설물 탐사 역해석 프로그램
현장에서 측정된 전기저항값과 2장에서 제시된 Eq. (1)을 활용하여, 지하매설물의 위치, 방향, 크기 등을 예측할 수 있는 역해석 프로그램을 개발하였다(Fig. 2). 프로그램에 사용된 역해석 방법은 유전알고리즘이다. 유전알고리즘은 생물의 진화과정, 즉 자연선별과 유전법칙을 모방한 확률론적 탐색기업이다. 이는 복수 개의 잠재해들로 이루어진 해의 집단을 운용하며 이러한 해집단에 자연선별과 유전법칙의 메커니즘을 적용하여 세대를 진행시키면서 해공간을 탐색해 간다. 지하매설물 이론식을 구성하는 6개의 변수 즉, 위치좌표(x, y z), 크기, 전기전도도, 유전율 비, 방향 등 총 7개의 변수가 하나의 해집단을 구성한다. 선별방법은 상대적으로 현장 측정치와 이론식을 통해 계산된 값의 오차가 적은 것을 선별하며 생존 비율은 60%로 선정하였다. 여러 역해석을 수행한 결과 오차율이 10%이하가 되도록 개체수는 5,000, 세대수는 2,000으로 결정하였으며, 이를 통해 역해석이 수행되는 시간은 약 30분이다. 현장 적용 시, 개체수와 세대수는 동일하게 적용하였다.
입력변수는 현장에서 소스 센서 1개와 리시버 센서 1개를 활용하여 이동하면서 측정된 전기저항값 7개, 센서의 반지름, 유전알고리즘 변수(개체수, 세대수), 초기값이며, 출력변수는 지하매설물의 위치좌표, 방향, 크기, 유전율비, 주변과의 상대적인 전기전도도 이다.
3.2 지하매설물 탐사 시각화 프로그램
Fig. 3은 역해석 프로그램을 통해서 도출된 지하매설물의 위치, 크기, 방향을 3차원으로 표현 가능한 시각화 프로그램이다. 역해석 프로그램을 통해서 예측된 이상영역의 중심좌표, 반지름, 방향, 전기전도도의 정보를 불러와서 도식화 후, 주변 관로, 터널 등 지하매설물를 인위적으로 도식 가능토록 구성하였다. 이에, 실제 예측된 지하매설물과 주변 시설물의 상대적 위치를 확인가능하며 상대적인 전기전도도를 색의 변화로 표현하고 줌 인/아웃 기능 및 구조물의 각도에 따른 명암 구분 기능 등 사용자 편의성을 고려하여 구현하였다.
4. 현장실험
개발된 이론식, 해석프로그램, 탐사시스템의 검증 및 활용을 위해서 현장실험을 수행하였으며, 대표적 사례는 다음과 같다.
4.1 ○○○ 변전소 싱크홀 탐사
지표 하부에 발생한 싱크홀의 위치 및 크기를 확인하기 위해서 현장실험을 수행하였다(Fig. 4). 경기도 ○○○변전소에서 싱크홀이 발생하였으며(Fig. 4(a), (b)), 표면 내 싱크홀의 크기는 약 20cm 정도였다(Fig. 5(c)). 현장실험은 30여분, 역해석 시간은 2시간 정도 소요되었다. 싱크홀이 발생한 지반 상부에 센서를 8개 설치한 후(Fig. 4(d)), 직류전압(DC 5V)을 흘려주어 Table 1과 같이 센서 배열과는 상관없이, 센서의 위치좌표를 표식하여 총 56개의 전기저항값을 획득하였다. 변전소 특징 상 기존에 전기장이 형성되어 있지만, 개발된 기술은 가장 전류가 잘 흐르거나, 흐르지 않는 특정 구역을 예측하는 것이므로, 주변 전기잡음에 영향을 받지 않는다. 기존 전기비저항 탐사방법과는 달리, 특정 배열법에 따라 해석이 변화되지 않으며, 이론식과 역해석 프로그램에 센서의 위치좌표와 그에 상응하는 전기저항값을 입력하여 역해석을 수행하였다. 역해석 방법은 유전알고리즘을 이용하여 역해석을 수행하였으며 본 기술의 특성상 센서상 거리의 약 1/3크기의 이상영역을 약 4배 깊이까지 가능함을 고려하여 싱크홀의 위치를 확인하였다. 예측된 결과는 Fig. 5∼Fig. 6과 같다. Fig. 5∼Fig. 6에서 볼 수 있듯이, 싱크홀의 위치좌표(x3, y3, z3), 크기(r), 전기전도도(sw), 유전율 비(K)를 예측하였으며, 예측된 결과를 활용하여 지반 보수보강을 수행하기 전 굴착한 결과, 약 1 m 정도 공동이 존재함을 확인하였다(정확도 약 75%).
4.2 ○○○○-○○ 전력구 공사 주변 지하매설물 탐사
GPR 탐사업체와 협업하여 지하매설물 탐사를 수행하였다(Fig. 7). ○○지역 전기공급시설 전력구 공사(○○○○-○○)에서 총 2구역(쉴드TBM 구역, 관로 구역) 7 Section 1,063 m 실험을 수행(Fig. 7)하였으며 현장실험은 180여분, 역해석 시간은 4시간 정도 소요되었다. 지표면에 설치된 가로수 하단 흙에 센서를 설치하고 차에 실험 장비를 두고 차와 센서를 동시에 이동하면서 전압을 흘려주어 Table 2와 같이 소스센서와 리시버 센서간 측정된 전기저항값을 획득하였다. 역해석 방법은 유전알고리즘을 이용하여 역해석을 수행하였으며 역해석 결과, 각 Section마다 이상영역을 예측하였다.
구역별(Section 1-1∼Section 1-5(Shield TBM), Section 2-1∼Section 2-3(Open TBM))로 나누어 역해석을 수행하였으며, 구역 별로 예측된 결과는 아래와 같다(Table 3). 실제 확인이 된 결과를 그림으로 도식하면 Fig. 8∼Fig. 9와 같다. 본 결과는 GPR탐사결과(Fig. 10)로부터 획득되지 않은 결과이며, 본 결과를 토대로 설계에 반영이 되었다.
4.3 ○○○ 변전소 지하매설물 탐사
○○○#2 변전소 내 창고동 부지 내 지하매설물을 탐사하기 위해서 Fig. 11과 같이 탐사시스템을 설치하였으며, 부지 내 3 Section으로 구분하여 탐사를 수행하였다(Fig. 12). 현장실험은 120여분, 역해석 시간은 3시간 정도 소요되었다. 지표면에 센서를 설치하고 전압을 흘려주어 Table 4와 같이 소스 센서와 리시버 센서간 전기저항값을 획득하였다. 역해석 방법은 유전알고리즘을 이용하여 역해석을 수행하였으며(Fig. 13) 역해석 결과는 아래와 같다(Table 5). Fig. 13에서 볼 수 있듯이, 지하매설물의 위치좌표(x, y, z), 크기(r), 전기전도도(sw), 방향(q), 유전율 비(K)를 예측하였으며 이를 그림으로 도식하면 Fig. 14와 같다. Fig. 14는 하늘에서 변전소 부지(노란색 부분)를 바라보았을 때, 예측 결과를 도식한 것이며, 역해석 결과를 토대로 실제 파일이 시공되었다. 예측된 결과를 확인하기 위해서 지하매설물이 존재할 것으로 예상된 지역을 굴착하였으며 실제 지하매설물이 존재하였지만 그 매설깊이는 약 1.5 m로 예측된 결과와는 다소 상이하였다. 이는 측정된 전기저항값이 주변 건물에 의해 간섭되어 예측된 결과에 영향을 준 것으로 판단된다.
5. 결 론
기존에 지하매설물의 위치, 크기, 방향을 예측하기 위해서 제안된 식을 활용하여 역해석 프로그램, 3차원 Viewer를 개발하였으며, 예측식과 프로그램을 검증하기 위해서 현장실험을 수행하였다. 현장실험 결과, 개발된 예측식과 프로그램의 신뢰성을 확인할 수 있었으며, 예측된 지하매설물 및 싱크홀의 위치가 설계 및 시공에 반영되었다.
관련 탐사방법은 기술이전 및 한국전력공사 전력구 설계에 수록됨으로써 향후 다양한 현장에 적용될 것으로 판단되며, 사전에 예기치 못한 지하매설물을 탐사함으로써, 발생 가능한 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 사료된다.
