도심 지역에서는 심부 굴착으로 인한 지반 변형이 인접한 기존 구조물에 손상을 초래할 수 있으며, 일반적으로 설치된 침하 측점에서의 레벨링을 통해 평가한다. 그러나 소수의 측정값은 굴착 현장 인접 지반 변형의 전체 변화를 대표하기 어렵다. 또한 침하 측점이 설치되지 않은 곳에서는 국부적인 현저한 침하가 발생할 수 있으며, 사고 이후에야 비로소 관측되는 경우도 있다. 도심에 위치한 심부 굴착 현장에서는 굴착 부지 인접에 포장된 보행자 통로(인도)가 흔히 존재하고, 건설 작업으로 인해 포장 블록이 변위될 수 있다. 본 연구는 지상(terrestrial) 포토그래메트리를 이용하여 심부 굴착 현장 인접 포장 블록의 변위를 탐지하는 방법을 제안한다. 점군 데이터(PCD)를 생성하는 디지털 카메라와 정면 및 측면 중첩(front overlap, side overlap) 요구 조건을 만족하는 촬영 획득 방법을 시연하였다. PCD 분석에 의한 변위 탐지 및 측정 가능성을 조사하기 위해, 융기(uplift), 침하(settlement), 그리고 포장 블록의 수평 변위와 기준 데이터를 포함한 PCD 비교를 포함하는 실험 프로그램을 수행하였다. 점군 대 점군(cloud-to-cloud) 거리 계산 알고리즘을 점군 비교에 채택하였다. 포장 블록의 변위는 융기, 침하 및 수평 방향에서 각각 5, 7.5, 10 mm에 대해 탐지되었으나, 수평 변위는 상대적으로 뚜렷하지 않았다. PCD 분석은 수직 변위 사례에서 0.024~0.881 mm 범위의 만족스러운 측정을 가능하게 했지만, 점군 비교 알고리즘의 영향으로 수평 변위 사례에서는 유의한 오차가 관측되었다. 제한된 침하 측점의 측정 사각지대는, 제안된 방법이 굴착 현장 인접 포장 블록의 변위를 탐지하고 측정함으로써 극복하였다.

LiDAR는 환경으로부터 점군 데이터를 수집하는 데 유용한 기술이며, 많은 응용 분야로 확장되어 왔다. 본 연구에서는 참조된 선형 구조를 이용하여 이동 물체의 위치를 추정하기 위해, 이동 물체에 부착된 비용 효율적인 LiDAR 시스템을 사용한다. 정지 상태에서는 저비용 LiDAR로 인해 선형 구조를 추출하는 정확도가 낮다. 본 연구는 이동 물체의 움직임을 활용하여 LiDAR 데이터 프레임을 병합함으로써 정확도를 향상시키는 병합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 엔트로피 분석을 통해 최적 윈도 크기를 찾고자 한다. 최적 윈도 크기는, 각 윈도 크기에 대해 이상적인 결과의 엔트로피 지표와 실제 결과의 엔트로피 지표 사이에서 최솟값이 되는 점을 찾아 결정한다. 제안된 지표는 각 윈도 크기에서 이동 물체의 전체 경로에 대한 정확도를 단일한 간단한 값으로 기술할 수 있다. 실험 결과는 제안된 기법이 선형 구조 추출 정확도를 향상시킬 수 있음을 보여준다.

본 연구는 도시 발굴 현장에서 지상 레이저 스캐닝(terrestrial laser scanning, TLS)을 활용하는 방법을 조사하며, 포장 블록 사이의 틈과 같은 개구(opening) 형상을 정밀하게 식별함으로써 지반 변형 감지 성능을 향상시키는 데 초점을 둔다. 장비 사양, 환경 조건, 스캐닝 기하(geometry)에 의해 영향을 받는 TLS 데이터의 정확도를 특히 블록 사이 개구의 검출과 관련하여 면밀히 검토하였다. 실험 장치는 BLK360 스캐너를 사용하여 개구 폭을 다양화한 실제 포장 상황을 모사함으로써, 입사각과 개구의 방향(orientation) 등 스캐닝 기하와 관련된 요인들이 검출 능력에 어떻게 영향을 미치는지 심층적으로 분석하고자 하였다. 다양한 요인들과 검출 수준을 종합적으로 고찰한 결과, 블록 개구를 식별하는 데 있어 개구 폭과 방향의 중요성이 확인되었다. 2D 단면에서 더 큰 개구는 검출을 용이하게 하였으며, 이때 개구 폭의 결정적 역할이 관찰되었다. 점군(point cloud)의 전반적 밀도는 국소적 변동보다 더 중요한 것으로 나타났다. 기하적 요인 중에서는 입사각보다 국소 객체 기하의 방향성이 더 큰 영향을 미쳤다. 개구 내부에 포함되는 레이저 빔 점의 수를 늘리는 것이 반드시 검출 향상으로 이어지지는 않았으나, 2차 모서리(secondary edge)를 가로지르는 빔이 필수적이었다. 본 연구 결과는 더 큰 개구와 더 높은 점군의 전반적 밀도가 검출 수준을 뚜렷하게 향상시키는 반면, 국소 기하의 방향성은 입사각보다 더 중요하다는 점을 강조한다. 또한 단일 BLK360 스캐너 사용의 한계와 스캐닝 기하가 데이터 정확도에 미치는 미세한 영향을 논의함으로써, 도시 발굴 모니터링에서 TLS 데이터의 정확성과 신뢰성에 영향을 주는 요인들에 대한 포괄적인 이해를 제공한다.

연약지반 위에 도시나 도로를 건설할 때 지반 침하와 관련된 심각한 문제가 발생할 수 있다. 연약지반은 시간이 지남에 따라 점진적으로 압밀(consolidation)되며, 지반조사와 건설 중 모니터링을 통해 침하를 정확히 예측할 필요가 있다. 그러나 지반 정보의 불확실성과 시간이 소요되는 요인들이 정밀한 침하 예측에 어려움을 야기한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 연약지반의 침하 예측을 위한 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반 계층적 네트워크를 제안한다. 제안된 네트워크 모델은 압밀을 위한 선하중(preloading)의 패턴과 이후의 침하 변화 양상을 분석하며, 연약지반 층의 특성에 근거한 계층적 모델을 적용한다. 제안된 네트워크의 실험적 구현 결과, 목표 지역의 토양 특성에 맞는 네트워크를 선택하면 정확도가 향상될 수 있음을 보여준다.1

도심 지역에서는 심부 굴착으로 인한 지반 변형이 인접한 기존 구조물에 손상을 초래할 수 있으며, 일반적으로 설치된 침하 측점에서의 레벨링을 통해 평가한다. 그러나 소수의 측정값은 굴착 현장 인접 지반 변형의 전체 변화를 대표하기 어렵다. 또한 침하 측점이 설치되지 않은 곳에서는 국부적인 현저한 침하가 발생할 수 있으며, 사고 이후에야 비로소 관측되는 경우도 있다. 도심에 위치한 심부 굴착 현장에서는 굴착 부지 인접에 포장된 보행자 통로(인도)가 흔히 존재하고, 건설 작업으로 인해 포장 블록이 변위될 수 있다. 본 연구는 지상(terrestrial) 포토그래메트리를 이용하여 심부 굴착 현장 인접 포장 블록의 변위를 탐지하는 방법을 제안한다. 점군 데이터(PCD)를 생성하는 디지털 카메라와 정면 및 측면 중첩(front overlap, side overlap) 요구 조건을 만족하는 촬영 획득 방법을 시연하였다. PCD 분석에 의한 변위 탐지 및 측정 가능성을 조사하기 위해, 융기(uplift), 침하(settlement), 그리고 포장 블록의 수평 변위와 기준 데이터를 포함한 PCD 비교를 포함하는 실험 프로그램을 수행하였다. 점군 대 점군(cloud-to-cloud) 거리 계산 알고리즘을 점군 비교에 채택하였다. 포장 블록의 변위는 융기, 침하 및 수평 방향에서 각각 5, 7.5, 10 mm에 대해 탐지되었으나, 수평 변위는 상대적으로 뚜렷하지 않았다. PCD 분석은 수직 변위 사례에서 0.024~0.881 mm 범위의 만족스러운 측정을 가능하게 했지만, 점군 비교 알고리즘의 영향으로 수평 변위 사례에서는 유의한 오차가 관측되었다. 제한된 침하 측점의 측정 사각지대는, 제안된 방법이 굴착 현장 인접 포장 블록의 변위를 탐지하고 측정함으로써 극복하였다.