PSInSAR 기반 도시 선형 인프라 지반침하 취약성 평가 및 예측 연구
PSInSAR-Based Urban Ground Settlement Vulnerability Assessment and Forecasting
연구 내용
매립지 및 연약지반에서 PSInSAR 변형을 계량하고, 앙상블 학습·지반해석 정보를 결합해 취약 구간을 식별하고 예측하는 연구
정운성 연구실은 연약 해성퇴적물과 매립지에서 발생하는 지반침하가 도로·철도 등 선형 인프라의 안정성에 미치는 영향을 규명하는 데 초점을 둡니다. Persistent Scatterer Interferometry 기반 VLM을 산출하여 공간적 변형 패턴을 정량화하고, 지반 공학 관점의 물성 해석과 결합해 변형 원인을 해석합니다. 또한 지진학·지반·지형 변수를 통합하여 Random Forest, XGBoost, Decision Tree 등 앙상블 학습 모델로 지반침하 민감도 지도를 구성하고, 필드 관측 및 추가 프록시 자료로 변형장 신뢰도를 검증하는 절차를 포함합니다. 결과를 기반으로 고위험 구간을 구분하고 유지관리 및 토양개량 우선순위를 지원하는 데이터 기반 의사결정 체계를 목표로 합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기 연구에서는 매립지 위에 구축된 오래된 선형 인프라에 대해 PSInSAR로 장기 변형을 계량하고, 지반 물성 기반 분석으로 침하 거동의 원인을 설명하는 접근을 수행하였습니다. 이후에는 지진·지반·지형 정보를 함께 고려하여 지반침하 민감도 지도를 산출하는 통합 프레임을 구성하고, 앙상블 기계학습 모델의 성능 비교를 통해 지역별 적용 가능성을 높였습니다. 최근에는 고위험 구간을 도출하는 수준을 넘어 비선형 거동을 고려한 장기 예측과 검증까지 포함하여, 리스크 기반 도시 계획 및 인프라 안전관리로 연구 축을 확장하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
- 매립지 침하 위험지도
- 도로·철도 선형 인프라 안전 점검
- 도시 지반 취약도 기반 유지관리
- InSAR–GNSS 검증 프레임
- 지반개량 우선순위 산정
- 지진 후 연계 위험평가
- 토양·지층 특성 반영 위험 모델
- 고위험 구간 클러스터링
- 재난 대비 의사결정 지원
- 리스크 커뮤니케이션용 변형 데이터 제공
관련 논문
구분
제목
Monitoring the Integrity and Vulnerability of Linear Urban Infrastructure in a Reclaimed Coastal City Using SAR Interferometry
Ground Settlement Susceptibility Assessment in Urban Areas Using PSInSAR and Ensemble Learning: An Integrated Geospatial Approach