1. 서 론
터널은 교통 시스템의 핵심 시설로써, 도시의 확장과 지역 간 연결을 가능하게 하는 중요한 역할을 수행하며 산맥과 지하 공간의 효율적인 활용을 통해 교통의 흐름을 원활하게 하고 도시 발전에 기여한다(Qihu, 2016). 이러한 이유로 전 세계적으로 터널 건설은 꾸준히 증가하고 있어 중요성이 부각되고 있으며 터널의 안정성은 인명과 재산을 보호하는 데 있어 매우 중요한 요소이다(Li et al., 2016).
터널의 안정성을 향상시키기 위한 여러 가지 방법 중 하나로 록 볼트(rock bolt) 공법이 널리 사용되고 있다(Shimamoto and Yashiro, 2021). 록 볼트는 지반 내부에 설치되어 주변 암반이나 토양의 전단 강도를 증가시켜 터널의 구조적 안정성을 제공한다(Ghorbani et al., 2020). 이를 통해 지반의 이동을 억제하고, 터널 내구성을 향상시키며, 붕괴 위험을 감소시킬 수 있어 매립된 록 볼트와 같은 보강재 상태는 터널의 전체 안정성에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 그 무결성을 지속적으로 확인하는 것이 중요하다. 그러나 보강재는 터널 내부에 매립되어 있어 휨, 부식 또는 기타 구조적 문제와 같은 변형을 시각적으로 검사하는 것이 어렵다(Majumder et al., 2008; Bado and Casas, 2021). 이는 터널이 위치한 지반 내 변화로 인해 이러한 보강재가 의도한 기능을 효과적으로 수행하고 있는지에 대한 우려를 증가시킨다.
최근 센서 기술의 발전으로 보강재에 센서를 부착하여 매립함으로써 내부 상태 모니터링이 가능해져 내부의 변형 등을 측정하여 내부 상태의 지속적인 모니터링 가능해졌다(Ferreira et al., 2022). 그러나 이러한 이점에도 불구하고 매립된 센서는 설치 후 유지보수 및 교체의 어려움 존재한다. 센서는 터널 외부 지반에 설치된 보강재에 위치하므로, 물리적으로 접근하고 위치를 파악하는 것이 어려워 센서 고장이나 성능 저하 발생 시 신속하게 대응하는 것이 복잡하다. 또한, 비효율적인 정보 관리로 인해 매립된 보강재의 정확한 위치와 상태를 파악하기 어려워 유지보수가 비효율적으로 이뤄질 수 있어 시간과 비용이 증가할 가능성이 존재한다(Duan et al., 2018). 센서의 상태나 위치가 불분명하면 수집된 데이터의 신뢰성이 손상되어 상태 파악의 정확성과 신뢰성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다(Karkouch et al., 2016). 이는 추가 보강 시기를 놓치는 등 잘못된 의사 결정으로 이어져 터널 안정성의 위험 증가를 초래할 수 있으므로, 매립된 보강재와 센서의 효과적인 관리는 매립 위치, 재료 특성 및 유형 등의 정보를 처리하는 체계적인 접근이 필요하다. 기존 방식에서는 측정된 데이터를 주로 수치 형태로만 제공하여 직관적이지 못한 문제가 있으며, 데이터를 텍스트 기반으로 저장하거나 단순한 그래프 형태로 나타내는 데 그치며, 록 볼트와 같은 개별적인 보강재의 상태를 세부적으로 추적하거나, 센서 데이터와 터널의 구조적 데이터를 통합적으로 분석하는 기능은 부족하다.
따라서 본 연구는 터널 인프라와 관련된 모든 정보를 BIM (building information model) 기반으로 통합 관리하고 시각화할 수 있는 프레임워크를 개발하여 터널 구조물의 유지보수 효율성을 높이고자 한다. BIM은 건축물의 물리적 및 기능적 특성을 디지털로 표현하여, 설계부터 시공, 유지관리까지 전 과정에서 정보를 효율적으로 관리하고 공유할 수 있는 통합 플랫폼을 제공한다(Heaton et al., 2019). BIM을 활용하면 터널 구조와 매립된 록볼트, 센서 등의 정보를 3D 모델로 시각화하고, 다양한 데이터와 연계하여 종합적으로 관리할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 록 볼트의 상태를 모니터링하기 위한 BIM 기반 통합 관리 시스템으로, 록볼트의 설치 위치, 재질, 설치 날짜 등 기본 속성 정보를 포함하여, 부착된 센서 데이터를 통합적으로 관리하고 3D 모델로 시각화함으로써 직관적으로 상태를 파악할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 매립 위치, 재료 특성, 센서 상태 등의 세부 정보를 체계적으로 관리가 가능하다. BIM의 도입은 다음과 같은 이점을 제공한다. 첫째, 데이터의 일관성과 신뢰성을 높여 유지보수 작업의 효율성을 향상시킨다(Shalabi and Turkan, 2017). 둘째, 3D 모델을 통한 시각화로 복잡한 정보를 직관적으로 이해할 수 있어 의사 결정 과정이 신속해진다(Du et al., 2018). 셋째, 다양한 이해관계자 간의 협업과 의사소통을 촉진하여 프로젝트의 전반적인 품질을 향상시킨다(Alreshidi et al., 2017). 넷째, 데이터 통합을 통해 잠재적인 위험 요소를 조기에 식별하고 대응할 수 있어 시설물의 안정성을 높일 수 있다(Zhang et al., 2016). 제안된 프레임워크는 터널의 3D 모델, 센서 모델 및 보강재를 포함하여 특성, 좌표, 재질과 같은 중요한 세부 정보를 체계적으로 관리하며, 보강재에 부착된 센서로부터 측정된 데이터를 시각화하여 보강재의 상태 파악을 통해 유지보수와 상태 모니터링의 효율성을 높일 수 있는 가능성을 제시한다. 본 연구는 터널에 적용하기 위한 사례 연구로, 실내 실험을 통해 획득한 데이터를 활용하여 터널 적용 가능성을 확인하고, BIM 기반의 정보 시각화를 통해 록 볼트 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다.
2. 터널 보강용 록 볼트 상태 모니터링 시스템 개발
본 연구에서는 터널 내부 보강재의 위치, 유형, 형태 정보를 관리하고, 보강재에 부착된 센서로부터 측정된 데이터를 BIM 기반으로 통합하여 시각화함으로써 보강재의 상태를 모니터링하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 BIM 생성에 널리 사용되는 Autodesk Revit을 활용하여 Fig. 1과 같이 터널의 구조와 록 볼트 배치를 반영한 3D 모델을 생성하였다. 본 연구에서는 Revit의 기본 도구를 사용해 터널 단면을 설계하고, 록 볼트의 3D 모델을 생성하였으며 매개변수를 추가하여 록 볼트의 재질, 길이, 위치 정보를 포함하였다. 이러한 매개변수를 통해 Revit 모델이 데이터와 물리적 특성을 통합할 수 있도록 구성하였다.
그러나 Revit은 Excel 등의 문서에 저장된 데이터를 직접 3D 모델로 가져오는 기능이 없어서, 대량의 정보를 수동으로 입력해야 하는 비효율성이 존재한다(Cho et al., 2024). 또한, Revit 내에서 센서 데이터를 직접 시각화하는 기능이 부족하여 별도의 프로그래밍 도구가 필요하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 노드 기반의 비주얼 프로그래밍 환경인 Dynamo를 활용하였다. 이를 통해 Excel에 저장된 데이터를 Revit의 3D 모델에 자동으로 입력하고, 데이터 통합 과정을 간소화하였다. Fig. 2는 Excel 데이터를 Revit 모델에 연동하기 위해 개발된 Dynamo 스크립트를 보여준다. 이 스크립트는 다음과 같은 흐름으로 구성되었다.
1. Excel 불러오기
• File Path 노드를 사용하여 Excel 파일의 경로를 지정한다.
• Data.ImportExcel 노드를 사용하여 Excel 파일을 Dynamo 환경으로 가져온다.
2. 데이터 변환 및 정리
• List.Transpose 노드를 사용하여 Excel 데이터의 행과 열을 전환하여 Dynamo 환경에서 처리하기 용이한 형태로 정리한다.
3. Revit 모델 요소 선택
• Categories 및 All Elements of Category 노드를 활용하여 Excel 데이터와 연결할 Revit 모델 요소(예: 록 볼트)를 선택한다. 이 단계에서는 Revit에서 해당 요소의 카테고리를 지정하여 정보 입력 대상이 되는 객체를 필터링한다.
4. Revit 모델에 데이터 입력
• Element.SetParameterByName 노드를 사용하여 Excel 데이터의 매개변수를 Revit 모델의 해당 요소에 입력한다. 록 볼트의 위치, 재질, 센서 ID 등의 정보가 Revit 모델에 자동으로 매핑된다.
Dynamo 스크립트를 개발하여 Excel 데이터 파일에서 록 볼트와 센서의 정보를 가져와 Revit과 동기화하였다. 데이터는 먼저 Dynamo 환경에서 처리되며, 각 록 볼트의 위치, 재질, 센서 ID 등의 정보가 3D 모델의 해당 요소에 매핑된다. 이 과정을 통해 수동 입력 과정에서 발생할 수 있는 오류를 방지하고 입력 시간을 단축한다.
본 연구에서는 스트레인 게이지를 활용하여 록 볼트의 안정성과 거동을 평가하는 가능성을 검토하였다. 스트레인 게이지는 록 볼트의 중간 위치에 부착되어 변형률 데이터를 측정한다고 가정하였다. 스트레인 게이지의 주요 사양은 Table 1과 같다.
Table 1.
Specifications of strain gauge
| Gauge length | Gauge factor | Gauge resistance | Strain limit |
| 5 mm | 2.11 | 118.5 Ω | 5% (50,000 × 10-6 strain) |
변형률 측정을 통해 록 볼트가 하중을 받을 때 초기 상태에 비해 얼마나 더 변형되었는지를 정량적으로 평가할 수 있다. 변형률이 초기 상태와 유사하게 유지되는 경우, 록 볼트는 지반과의 결합 상태를 견고히 유지하며, 터널의 구조적 안정성이 설계대로 유지되고 있음을 나타낸다. 반대로 변형률이 증가하는 경우, 이는 록 볼트와 주변 지반 간의 결합이 약화되었거나 터널 내 하중 분포가 비정상적으로 변화했음을 시사한다. 특히, 변형률의 급격한 증가는 지반 이동이나 록 볼트의 기능 저하로 인해 구조적 손상이 발생할 가능성을 높인다.
스트레인 게이지를 통해 측정된 데이터는 유선으로 데이터 로거를 통해 일정 간격으로 기록하고 생성된 3D 모델 기반으로 데이터를 시각화하기 위해 Fig. 3과 같은 Dynamo 스크립트를 추가로 개발하였다. Fig. 3의 Dynamo 스크립트는 스트레인 게이지로부터 측정된 데이터를 가져와 Revit 모델과 연동하여 시각화하며 측정된 데이터 값에 변경 가능한 기준치에 따라 현재 상태를 정의하고, Revit 모델 내 록 볼트의 색상을 측정 데이터 값의 범위에 따라 조정하여 안전한 범위에는 파란색에 가깝고, 심각한 범위에는 빨간색으로 나타내어 사용자 해석을 용이하게 하기 위해 현재 보강재의 상태를 시각적으로 표현한다. 이 스크립트는 다음과 같은 흐름으로 구성되었다.
1. 데이터의 색상 매핑
• Math.MapTo 노드를 활용하여 센서 데이터(예: 변형률 값)를 특정 범위로 정규화한다.
• 정규화된 데이터는 Color.ByARGB 노드를 통해 RGB 색상 값으로 변환된다. 이를 통해 데이터 값이 색상으로 매핑된다.
2. Revit 모델에 색상 적용 준비
• List.Create 노드를 사용하여 데이터와 대응되는 색상을 리스트 형태로 정리한다.
• ColorRange 노드를 통해 데이터 값의 범위에 따른 색상 그라데이션을 생성한다.
3. Revit 모델의 색상 변경
• Element.OverrideColorInView 노드를 사용하여 선택된 Revit 모델 요소(예: 록 볼트)의 색상이 데이터 값에 따라 자동으로 변경되도록 설정한다.
3. 결과 및 고찰
본 연구에서는 록 볼트의 종합적인 정보 관리를 위해 Excel에 저장된 정보를 Dynamo를 활용하여 Revit 모델에 통합하였다. Fig. 4는 Excel 파일에 저장된 록 볼트와 관련된 설치 위치, 설치 날짜, 록 볼트 재료, 공법 등의 예시 정보를 나타내며, 추가적으로 특정 프로젝트에서는 록 볼트의 설치 각도, 하중 테스트 결과, 주변 지반 특성 등의 정보를 BIM에 연동하여 관리할 수 있다. 이와 같이 Excel 파일의 데이터 형식은 유연하게 조정 가능하며, Dynamo 스크립트를 통해 Revit 모델과 연동하여 자동으로 통합할 수 있다. Fig. 5는 해당 정보가 Revit 모델 내 각 록 볼트 매개변수에 매핑된 결과를 보여준다. Fig. 5의 강조된 영역에서, 기존에 입력되지 않았던 정보가 Fig. 2의 Dynamo를 통해 Excel에 저장된 정보를 기반으로 자동으로 채워진 모습을 확인할 수 있다. 이를 통해 모델 내에서 록 볼트의 상세 정보를 효과적으로 확인할 수 있었다. Dynamo를 통한 정보 자동 입력 과정을 통해 Excel에 저장된 데이터가 Revit 모델의 매개변수로 매핑되어 데이터의 일관성이 유지된다. 이는 정보의 누락이나 중복을 방지하고, 유지관리 시 정확한 정보를 제공하는 데 기여하였다. 또한 Revit에서 excel에 저장된 정보를 자동으로 불러오는 기능이 부재하여 정보를 수동으로 데이터를 입력하는 경우 소요되는 시간 절약과 수동 입력에 따른 오타나 실수로 인한 오류 발생 가능성을 최소화 가능하며, 대량의 데이터를 자동으로 일괄 처리하여 작업 효율을 크게 향상시킬 수 있다.
Dynamo 스크립트를 활용하여 센서로부터 측정되는 데이터를 Revit 모델과 연동하여 Fig. 6과 같이 측정 데이터의 변화에 따라 록 볼트의 색상이 변화된 결과를 보여준다. 측정된 변형률 데이터는 설정된 기준치에 따라 색상이 변하며, 설정된 기준치는 다음과 같다.
• 파란색: 변형률 ≤ 0.3% (안전), 노란색: 0.3% < 변형률 ≤ 1% (주의), 빨간색: 변형률 > 1% (위험)
이를 통해 사용자에게 직관적인 상태 정보를 제공하며, 해당 범위는 지역 및 터널의 상황에 맞게 기준치 수정이 가능하다. 측정 데이터를 3D 모델 기반의 색상 변화로 표현함으로써 터널 내 록 볼트의 상태를 수치상이 아닌 직관적으로 파악할 수 있으며, 이를 통해 터널의 잠재적인 위험 요소를 조기에 식별할 수 있다. 이는 현장 방문 없이도 터널의 전체적인 안정성을 모니터링하는 데 도움이 될 것으로 예상된다.
BIM을 활용한 데이터 통합은 기존의 종이 기록물이나 단순한 Excel 파일에 의존한 방식에 비해 데이터 관리의 효율성과 정확성을 향상시킨다. 모든 정보가 3D 모델에 통합되어 관리됨으로써 정보 관리의 효율성이 높아지며, 유지보수 작업 시 필요한 정보를 신속하게 조회할 수 있어 유지 관리 및 보수 계획 수립, 인적 및 물적 자원 배분 등 다양한 의사 결정의 과정에 도움이 될 것으로 예상한다. 또한 3D 모델을 기반으로 한 측정 데이터의 시각화는 색상 코딩 등을 통해 록 볼트의 상태를 시각적으로 표현함으로써 복잡한 수치상의 데이터를 직관적으로 파악 가능하게 하여 신속한 의사 결정이 가능하다. 이는 모델 내에서 문제 영역을 신속하게 식별하고 대응함으로써 유지보수 계획의 우선순위를 결정하고 소요되는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 개발된 시스템은 터널에 국한된 것이 아닌 다양한 인프라 구조물의 상태 모니터링에도 적용 가능하여 BIM과 정보 및 데이터 통합을 통해 유지관리 효율성을 높일 수 있다.
그러나 본 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있다.
• 록 볼트는 터널 내에서 다양한 하중 조건(인장, 압축, 전단, 굽힘 등)에 노출되지만, 본 연구에서는 축 방향 변형만을 모니터링하여 록 볼트의 전체적인 거동 특성을 반영하지 못하였다.
• 대규모 터널 프로젝트에서 모든 록 볼트의 정보를 Excel로 관리하고 Dynamo를 통해 Revit으로 통합하는 방식은 정보의 양이 방대해질 경우 처리 속도가 느려질 수 있다.
• 본 연구에서는 스트레인 게이지를 유선으로 연결하여 록 볼트의 변형률을 측정하는 방식을 사용하였다. 그러나 록 볼트에 스트레인 게이지를 부착하여 유선으로 모니터링하는 것은 시공 후 또는 유지보수 과정에서 케이블이 절단될 우려가 존재하여 무선 네트워크 기반 IoT 기술이 필요하지만, 본 연구에서는 구현되지 않아 데이터 연동과 관리에 한계가 있다.
• 본 연구는 실내 실험 데이터를 활용하였으며, 실제 터널에서의 데이터는 확보하지 못하였다. 이는 시스템의 실제 적용 가능성을 완전히 검증하는 데 제한이 있다.
4. 결 론
본 연구에서는 BIM 기술을 활용하여 터널 내부에 매립된 록 볼트의 정보를 효율적으로 관리하고, 상태를 모니터링하기 위한 통합 시스템을 개발하였다. Autodesk Revit과 Excel을 Dynamo를 통해 통합함으로써 직관적인 정보 시각화가 가능한 효율적인 관리 시스템을 제안하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다.
1. BIM을 활용한 터널 보강재의 통합 정보 관리: 실제 데이터를 기반으로 Revit에서 터널 구조와 록 볼트의 3D 모델을 생성하여 보강재의 위치, 재질 등의 정보를 통합하였다.
2. Dynamo를 통한 데이터 자동 통합 구현: Revit에서 Excel에 저장된 정보를 3D 모델로 일괄적으로 가져오는 기능의 부재를 해결하기 위해 Dynamo를 도입하였으며, 이를 통해 3D 모델과 Excel 데이터 간의 1:1 매칭으로 자동 정보 입력이 가능해졌다.
3. 직관적인 정보 시각화와 검증: BIM 생성으로 3D 모델을 선택함으로써 터널 보강재의 재질, 위치, 설치 날짜 등의 다양한 정보를 포함한 통합된 이력 정보를 직관적으로 확인할 수 있게 되었다.
4. 센서 데이터 시각화를 통한 상태 모니터링 강화: 센서로부터 측정된 변형 데이터를 Revit 모델과 연동하여 록 볼트의 상태를 색상 등으로 시각화함으로써 보강재의 상태를 직관적으로 파악하고, 잠재적인 위험 요소를 조기에 식별할 수 있게 하였다.
본 연구는 터널 보강재의 통합 정보 관리와 센서 데이터 시각화를 위한 새로운 방법을 제시하였으며, 이를 통해 터널 안정성을 효과적으로 모니터링하고 유지관리의 효율적인 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 실제 터널 데이터를 확보하여 시스템의 현장 적용 가능성을 검증하고, 록 볼트의 다양한 하중 조건을 고려한 센서 설치 후 IoT 기반 무선 네트워크 기술을 도입하여 데이터를 무선으로 송신하고 관리함으로써 데이터 연동과 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다. 대규모 프로젝트에서도 확장 가능하도록 Dynamo 스크립트를 최적화하고, Excel을 대신할 데이터베이스 관리 시스템이나 클라우드 기반 데이터 통합 방식을 도입할 예정이다.
