LiDAR를 이용한 암반 불연속면 추출 기술의 개발 현황

이현우; 김병렬; 최성웅

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이현우 (강원대학교) 김병렬 (한국석회석신소재연구소) 최성웅 (강원대학교)

저널정보: 한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제31권 제1호(통권 제150호)

발행연도: 2021.2

수록면: 10 - 24 (15page)

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지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.

#Rock mass classification #Discontinuity #Point cloud #LiDAR #암반분류 #불연속면 #점군 데이터

참고문헌 (19)

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Bernardini, F / 1999 / The ball-pivoting algorithm for surface reconstruction / IEEE transactions on visualization and computer graphics 5(4):349~359

Cai, M / 2004 / Estimation of rock mass deformation modulus and strength of jointed hard rock masses using the GSI system / International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 41(1):3~19

Choe, H. Y / 2017 / LiDAR sensor technology and trends / World of Electricity 66(9):12~17

Delaunay B / 1934 / Sur la sph`ere vide. A la m´emoire de Georges Vorono¨ı, Bulletin de l’Acad´emie des Sciences de l’URSS / Classe des sciences math´ematiques et na (6):793~800

Fernández, O / 2005 / Obtaining a best fitting plane through 3D georeferenced data / Journal of Structural Geology 27(5):855~858

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