< Previous18 자연,터널 그리고 지하공간 AI기반 기존 철도구조물 디지털 SOC 구축 기술 연구 PointNet을 활용하여 학습과 테스트를 수행한 결과는 표 4와 그림 7에 정리하였다. 그림 7에서 녹색은 라이닝, 노랑 은 배구구, 파랑은 침목, 빨강은 레일, 회색은 바닥부, 검정은 전차선을 의미하며, 매우 정확한 결과를 보여주는 것을 확 인할 수 있다. 터널의 경우 교량에 비해서 그 형상이 데이터 간 유사하고, 밀폐된 실내와 비슷한 조건이라 그런 것으로 판단된다. 정 확도 결과를 보면 모든 터널에서 98.5% 이상으로 매우 높게 나타났으며 Mean IoU 수치 역시 0.8 이상의 높은 값을 보 여주었다. 4. 맺음말 딥러닝을 활용한 철도구조물 PCD의 객체 인식의 자동화 연구는 유지관리를 위한 3D 모델 구축의 첫 번째 단계이다. 이러한 객체 인식 이후에는 각 객체별로 설계 파라미터의 자동화된 추출, 파라미트릭 BIM 라이브러리 기반의 3D 모델링 기술을 통해서 기존 건설된 철도구조물의 디지털 SOC 구축이 가능하도록 해당의 기술들에 대한 기초 연구를 2019년부 터 2021년까지 한국철도기술연구원의 주요사업으로 진행하였다(그림 8). 향후에는 여러 형상의 철도교량에 대한 PCD 데이터 구축, 여러 카테고리의 철도구조물에 대한 딥러닝 기반 segmentation, 다양한 파라미터 자동화 추출, 파라메트 릭 BIM 모델링 기술의 연구 등을 추진할 예정이다. 이러한 디지털 트윈 기반의 디지털 SOC 구축 분야는 철도분야에 4차 산업기술의 적용이 매우 유용한 분야로, 철도분 야의 유지관리 및 안전분야에서 향후 많은 기술의 발전이 예상된다. (a) 시험선 2교(b) 시험선 1터널 <그림 8> 시험선의 3D 모델링 구축 결과 참고문헌 1. 안대환 (2015), “목조 건축문화재 실측조사보고서에서 3D 스캔데이터 활용의 기술내용에 관한 연구,” 대한건축학회논문집 - 계획계, 제31권, 제1호, pp.65-74. 2. 전진우 (2015), “전통목조건축의 BIM 적용을 위한 영조법식 기반 IFC 프레임워크 개발,” 경일대학교 박사학위논문. 3. 박병재, 서범수, 이세진 (2018), “정제모듈을 포함한 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 모델을 이용한 라이다 영상의 분할”, Journal of Korea Robotics Society, 제13권, 제1호, pp.08-15. 4. 문화재청 정보화담당관 (2018), 문화유산 3차원 스캔데이터 구축 가이드라인 5. E. Kalogerakis, A. Hertzmann, and K. Singh(2010), “Learning 3D mesh segmentation and labeling,” ACM Transactions on Graphics (TOG), Vol. 29, No. 4, pp.102.Vol. 25, No. 4 19 6. E. Kalogerakis, M. Averkiou, S. Maji, and S. Chaudhuri(2017), “3D shape segmentation with projective convolutional networks,” In Proc. CVPR, Vol. 1, No. 2, pp.8. 7. Chang et al.(2015), “Shapenet: An information-rich 3d model repository,” arXiv preprint arXiv:1512.03012. 8. C. R. Qi, H. Su, K. Mo, and L. J. Guibas(2017), “PointNet: deep learning on point sets for 3D classification and segmentation,” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp.652-660. [본 기사는 저자 개인의 의견이며 한국터널지하공간학회의 공식입장과는 무관합니다.]20 자연,터널 그리고 지하공간 기술기사 1 1. 머리말 광양-여수지역 전기공급시설 전력구공사(광양CC-신여수)는 여수 산업단지 정전고장 방지를 위한 345kV 환상망 구 축을 통한 전력계통 안전화 사업의 일환으로 추진되었다. 상기 공사는 한국전력에서 발주한 공사 중 가장 깊은 심도(최 대심도: 90m)와 긴 터널 연장(연장: 5.4km)을 자랑하며, 설계 및 건설사업관리는 KG엔지니어링에서 수행하고 원청사 는 두산건설이다. TBM터널 전문시공사(협력사)인 강릉건설(주)은 해저 쉴드TBM터널 1구간(약 2.3km) 굴진을 수행하였으며, 해당 구 간에는 국내 최초로 중국 CRCHI사 장비(∅3,620mm 이수식 쉴드TBM)가 투입되었다. 터널 구간에 작용하는 최대수압 은 약 9.0bar이며 상당 구간은 극경암(UCS 최대 260MPa)으로 구성되어 있다. 본 기사에서는 광양-여수지역 전기공급 시설 전력구공사 1구간 공사 과정에서 기록된 굴진데이터와 시공트러블을 중심으로 쉴드TBM 굴진 현황을 종합적으로 평가해 보았으며, 추후 유사 국내 고수압과 극경암이라는 극한의 환경 속에서의 해저 소구경 쉴드TBM터널에 대한 설계 와 시공계획을 수립하는 데 있어서 참고적인 자료를 제공하고자 한다. 광양-여수지역 전기공급시설 전력구공사 1구간 쉴드터널 시공 사례 박병관 강릉건설(주) 연구팀 책임 공학박사 조광은 강릉건설(주) 연구팀장 토질 및 기초 기술사 박두교 강릉건설(주) 현장소장 문준배 강릉건설(주) 대표이사 토질 및 기초 기술사Vol. 25, No. 4 21 2. 프로젝트 개요 2.1 프로젝트 배경 본 프로젝트는 정부의 미세먼지 감축 정책 일환에 따른 호남화력발전소 폐지와 관련하여 송전선로 계통에 대한 보강 이 필요하다는 의견에 따라 수행되었으며, 정전 고장방지를 위한 345kV 환상망 구성을 통해 여수산업단지 전력 안정화 에 크게 기여할 것으로 예상된다. 터널 1구간의 경우 광양 SK E&C 발전소 구내에서 시작되어 광양항 묘도 준설토매립 장까지 이어지며, 터널 연장은 약 2.3km이다(그림 1). <그림 1> 전체 프로젝트 공사계획도 2019년 6월에 수직구#1(깊이: 89.9m)을 통해 쉴드TBM장비를 반입하였으며, 2019년 7월에 초기굴진을 시작으로 상 향굴진노선(S=0.3%)을 따라 2020년 5월에 터널 관통이 이루어졌다(그림 2).22 자연,터널 그리고 지하공간 기술기사 1 광양-여수지역 전기공급시설 전력구공사 1구간 쉴드터널 시공 사례 <그림 2> 터널 1구간 종단면도 2.2 쉴드TBM 터널공사 주요공정 쉴드TBM 공사는 작업장 부지조성으로부터 시작되며 각종 지상설비세팅, 수직구 굴착, 장비반입 및 조립, 굴진, 장비 해체 및 반출, 마지막으로 터널 내 보도 설치로 마무리된다(그림 3). (a) 작업장부지조성(b) 지상설비 설치 (c) 수직구 굴착 후 하부설비 설치(d) 장비 반입 및 세팅 <그림 3> 쉴드TBM공사 주요공정Vol. 25, No. 4 23 (e) 장비 굴진 및 세그먼트 조립(f) 굴착완료 및 관통 (g) 장비 해체(h) 장비 반출 (i) 터널 내부 청소(j) 터널 보도 설치 <그림 3> 쉴드TBM공사 주요공정(계속) 2.3 쉴드TBM장비 사양 본 쉴드TBM장비는 중국 CRCHI사(China Railway Construction Heavy Industry Co., Ltd.)에서 2019년에 제작하 였으며, 국내 TBM 터널현장에 최초로 투입된 중국 제작사 장비이다(그림 4). 본 장비의 굴착경은 3,620mm이고 본체 길이는 약 11m이며 최대 쉴드잭 추진력은 15,000 kN이다(표 1).24 자연,터널 그리고 지하공간 기술기사 1 광양-여수지역 전기공급시설 전력구공사 1구간 쉴드터널 시공 사례 <그림 4> 쉴드TBM장비 모습 및 도면 일부 소개 <표 1> CRCHI사 장비 사양 구분장비 사양 굴착경3,620mm 장비 외경3,560mm 장비 총길이10.97m 장비 총중량330ton (TBM장비: 165ton, 백업장비: 165ton) 장비 최소 곡선반경150m 최대 적용 수압9.0 bar 최대 추력15,000 kN 최대 토크1,700 kN · m 최대 커터회전속도8.0 rev/min 커터헤드 동력448 kW 디스크 커터 크기 및 개수15inch/25개 (센터커터: 8개, 페이스커터: 9개, 게이지커터: 8개) Vol. 25, No. 4 25 3. 쉴드TBM 굴진현황 3.1 굴진율 일반적으로 TBM 굴진은 초기 굴진과 본 굴진으로 나눠서 진행된다. 초기 굴진 구간은 세그먼트와 지반 사이의 마찰 력이 쉴드잭의 추력보다 작아서 별도의 반력이 필요한 구간의 길이이자, 본 굴진에 필요한 후방대차를 터널 내에 모두 설치하기 위해 확보되어야 하는 길이를 의미한다. 고수압과 극경암으로 구성된 터널 구간임에도 불구하고 해당 구간의 최대 월굴진율은 276m에 달하며, 월평균 본 굴 진율은 약 209m로 나타났다(그림 5). 그 결과, 예정 공사 기간 대비 3개월의 공사 기간을 단축할 수 있었다(그림 6). 당 사의 시공 노하우와 현장 여건에 최적화된 쉴드 장비 운용이 고속 굴진을 가능하게 한 것으로 판단된다. <그림 5> 쉴드TBM 월굴진율 현황 <그림 6> 프로젝트 공정 진행률 현황26 자연,터널 그리고 지하공간 기술기사 1 광양-여수지역 전기공급시설 전력구공사 1구간 쉴드터널 시공 사례 3.2 장비 기계데이터 TBM의 추력(Thrust)과 회전속도(RPM)는 TBM 굴진 성능을 객관적으로 보여주는 주요 핵심 지표이다. 추력은 쉴드 잭이 세그먼트를 미는 힘을 의미하며, 회전속도는 TBM 전방에서 굴착을 직접적으로 담당하는 커터헤드가 회전하는 속 도를 의미한다. 장비 운용 과정에서 사용된 최소 추력은 4,000 kN, 최대 추력은 9,500 kN이며 평균 약 6,365 kN이 사용된 것으로 나타났다. 이는 장비 추력의 최대치(15,000 kN)의 약 42%이며 일반적인 적정 범위(30~40%)에서 사용된 것으로 판단된 다(그림 7(a)). 장비 운용 과정에서 사용된 최소 회전속도는 2.3 rpm, 최대 회전속도는 3.5 rpm이며 평균적으로 2.7 rpm이 적용된 것으로 나타났다. 이는 커터헤드 회전속도의 최대치(8.0 rpm)의 약 34%이며 추력과 동일하게 적정 범위(30~40%)에서 사용된 것으로 판단된다(그림 7(b)). (a) TBM 추력 (b) 커터헤드 회전속도 <그림 7> 굴진거리에 따른 TBM 기계데이터 변화 Vol. 25, No. 4 27 TBM 굴진 과정에서 일부 암반 조건에 따라 사용된 추력과 회전속도를 분석해 보았다. 3등급 암반 구간 굴진 시, 추력 과 회전속도는 각각 6,172 kN, 2.6 rpm이고 4등급 암반 굴진과정에서는 각각 5,233 kN, 2.3 rpm이 적용된 것으로 파 악되었다. 3등급 암반 대비 4등급 암반에서 더 낮은 출력으로 암반 파쇄를 통한 굴진이 가능함을 시사하며, 어느 정도 불리한 암반 조건에서 더 높은 효율의 굴진 성능을 보일 수 있을 것으로 판단된다(그림 8). (a) TBM 추력(b) 커터헤드 회전속도 <그림 8> 지반조건에 따른 TBM 기계데이터 변화 3.3 공정별 사이클 타임 쉴드 TBM 공정작업 시간은 장비 가동률, 세그먼트 조립률 및 다운타임으로 분류된다. 장비 가동률은 전체작업시간 대비 장비 가동 시간 비율, 즉 순수하게 굴진만 수행한 시간을 의미한다. 세그먼트 조립률은 순수하게 세그먼트 링 조립 에 투입된 시간을 의미한다. 마지막으로 다운타임은 장비 가동과 세그먼트 조립 시간을 제외한 장비유지관리 및 커터 교 체 등의 시간을 포함한다. 공정별 사이클 타임 중 전체 장비 가동률은 평균 33%(본 굴진: 36%), 세그먼트 조립률은 평균 25%(본 굴진: 27%), 다 운타임은 평균 42%(본 굴진: 37%)로 나타났다(그림 9(a), 9(b)). 2019년 10월과 12월의 장비 가동률과 세그먼트 조립률 이 가장 높기 때문에(그림 9(c)), 실제 굴진율도 가장 우수한 것으로 나타났다. 2020년 6월 다운타임은 다른 기간 대비 상당히 높은 것으로 나타나는데, 이는 타 구간(2구간) 터널 공사 중단 및 관통 시기 조율 등으로 인한 본 구간의 공사 중지 기간의 증가로 다운타임이 급격히 증가하여 나타난 결과이다. 전반적으로 다 운타임은 휴무시간을 제외하고 주로 커터 교환이나 펌프 및 배관 교체가 차지하는 것으로 분석되었으며, 이는 TBM장비 가 고강도 암반 및 고수압 해저 구간을 통과하기 때문에 필연적으로 발생할 수밖에 없었던 것으로 파악된다(그림 9(d)).Next >