1. 서 론

센서 기술과 저장매체의 기술발전으로 광학 및 레이저 스캐닝 장비가 다양한 산업분야에서 활용될 수 있는 여건을 마련하였으며 건설공사의 BIM (Building Information Modelling) 설계와 더불어 유지관리에서도 현재 상태를 BIM으로 구현하는 사례가 보고되고 있다(KAIA, 2019). 영상기반 스캐닝 장비와 비교하여 레이저 스캐닝은 공간 좌표를 동시에 취득할 수 있는 장점이 있으나 정밀안점점검 및 정밀안전진단 세부지침에서 규정하는 폭 0.1 mm 균열을 구분하기에는 한계가 있다(Yue et al., 2021).

LiDAR (Light Detection And Ranging) 제조사에 따라 국내의 시설물 조사 사례는 다양한 분야에서 보고되고 있다. Go et al. (2013)은 시청 지하공간을 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)을 이용하여 1/1,000 수치지형도 대비 x방향 4 mm, y방향 6 mm의 해상도로 공간정보를 구현하였다. 하수박스 구조물 14,827 m에 LiDAR와 영상촬영 기술을 접목한 KAIA (2018) 연구는 원격 조정되는 이동체에 센서를 탑재한 상태로 구현되었다. 터널 굴착의 과대 ‧ 과소를 평가(Park et al., 2012), 댐 제체 상류면의 거동분석(KALIS, 2016), 지중연속벽의 수직도 평가(KALIS, 2010) 등은 고정된 레이저 스캐닝 결과를 구조물을 따라 측정한 자료를 기준점을 이용하여 병합하는 방식으로 진행되었다. 철도차량에 탑재한 LiDAR 센서 측정으로 전차선 처짐 조사(Sánchez-Rodríguez et al., 2019), 터널의 차량한계 및 레일의 경사 기준 등을 검토한 사례들은 실무 적용 가능성을 제시하기도 하였다(Csörgits, 2015).

차량에 다양한 측정장비를 부착하여 3차원 공간정보 이외에 사용자가 필요한 자료 취득이 가능한 MMS (Mobile Mapping System, 이동형측량시스템)는 자율주행 자동차에 이용되는 정밀도로지도 구축을 위한 핵심기술로 인식되고 있다(We, 2020). Trimble사의 Hutton et al. (2007)은 다수의 인공위성 신호를 IAKAR (Inertially-Aided Kinematic Ambiguity Resolution) 절차를 거쳐 GNSS (Global Navigation Satellite System)의 정밀도를 향상하였다. 200 km 이내 인공위성들의 신호를 SBET (Smoothed Best Estimate of Trajectory)로 분석하면 10 cm 미만으로 위치 오차를 줄일 수 있는 것으로 보고하였다. 최근 MMS의 정확도를 높이기 위해 IAKAR절차를 반영한 장비들도 운용되고 있다.

철도터널은 운행안전관리자 및 전기안전관리자가 작업 구간을 관제사로부터 승인 후 진행되기 때문에 작업중에 예상되지 않는 열차운행으로 발생될 수 있는 위험요인은 낮다. 반면에 도로터널은 개선된 교통통제 시스템으로도 작업 및 공사를 위한 도로 차단 중 지속적인 사고 발생이 보고되고 있다(Yoon, 2017). 최근 3년간 상반기 평균 7.2천 건의 도로 차단이 이루어 졌으며 5년간의 사고 199건의 원인으로 졸음 및 주시 태만인 것으로 분석되었다(KEC, 2023). 도로터널 정밀안전진단의 경우 주간 교통차단으로 인한 민원으로 야간작업이 빈번히 수행되고 있어 위험성은 더 높다고 하겠다.

도로터널 정밀안전진단 항목은 외관조사, 조사 및 시험, 안전성 평가, 유지관리방안 등을 검토하고 있다. 본 연구에서는 기존 정밀안전진단 수행 항목에서 새로운 기술로 평가되는 MMS 획득 자료에 대해 항목별 적용 가능성을 사례를 통해 제시하고자 한다.

2. 도로터널 정밀안전전단 사례

2.1 대상터널의 현황

MMS가 적용된 터널은 단양에서 풍기 사이에 시공된 연장 4.5 km, 2차로 도로터널(높이 7.1 m, 폭 10.7 m)로 2001년 상 ‧ 하행선으로 준공되어 유지관리되고 있다. 터널내 연직갱과 종류팬을 설치한 환기시스템을 채택하고 있다. Fig. 1과 같이 터널은 소백산 흑운모 화강암질 편마암(PCEbggn)과 변성암(PCEmgn)을 지나고 있으며 단층은 터널과 평행하게 확인되어 영향은 낮은 것으로 검토된다. 시설물의 안전등급은 B로 보조부재에 경미한 결함이 발생하였으나 기능 발휘에는 지장이 없으며 내구성 증진을 위하여 일부의 보수가 필요한 상태이다.

Fig. 1.

Geological map (left) and section of tunnel (right)

2.2 기준점 설치

MMS장비와 동기화되는 GNSS iRTK5 (inverted Real-Time Kinematic) 신호 취득 점을 상 ‧ 하행선 입구부와 출구부에 각각 2개 위치를 선정하여 총 8개소(GCP1~GCP8, Fig. 2)에 대해 토탈스테이션과 비교한다. 터널내 GNSS 신호취득 불가지역은 150~300 m간격으로 고정 타켓형 보조점(Fig. 3(b))을 두어 보정한다. 터널내 보조점의 위치는 Span번호로 Fig. 3과 같이 표기하고 공공측량 작업규정의 제2편 제2장 제29조 RTK-GNSS 공공삼각점측량에 준하여 측량을 실시한다(NGII, 2020a).

Fig. 2.

Fixed points for benchmark outer tunnel

Fig. 3.

Location of Auxiliary points for calibration inside tunnel

2.3 MMS장비 사양

적용된 MMS의 주된 3가지 기능은 Fig. 4와 같이 360도 영상촬영, 3차원 공간좌표(point clouds), 터널내 대기환경 측정이다. 6개 렌즈를 사용하는 Ladybug5+는 이미지당 30메가픽셀로 촬영되며 픽셀의 크기는 3.45 µm이다. RIEGL사의 VMX-2HA를 차량에 탑재하여 점군데이터를 취득한다. 적용된 LiDAR 성능은 235 m를 측정할 경우 획득 가능한 점군 빈도는 초당 1.8 MHz이며, 475 m를 측정할 경우는 초당 300 KHz의 빈도로 점을 획득한다. 정확도는 5 mm, 정밀도는 3 mm이다. 본 연구에서는 기성 제품에 도로터널 정밀안전진단 평가 항목으로 CO₂농도, 온 ‧ 습도, 조도를 함께 측정할 수 있도록 개선했다. 실시간으로 측정된 자료는 차량내 자료 저장 서버와 노트북으로 제어하게 되며 이동거리는 인공위성 또는 자동차 바퀴의 인코더로 보정한다. 사용 전원은 차량내 별도 배터리를 이용하는 체계이다.

Fig. 4.

Schematic array for enhanced MMS

3. 정밀안전진단에서 MMS 적용성 검토

3.1 토탈스테이션(T/S)과 MMS의 정확도

MMS LiDAR 데이터의 정확도를 검증하기 위해 LiDAR 위치점을 x, y, z방향으로 구분하여 고정 측정값인 T/S측량 성과와 비교하여 오차를 Fig. 5와 같이 분석하였다. 이때, LiDAR 데이터와 현장에서 검측한 성과와 상호 비교 검증을 위해서는 T/S로 측량한 명확한 Target이 LiDAR 데이터상에서 구분되어야 한다. 80 km/h의 속도로 취득된 데이터에는 육안으로 판독이 불가능하여 데이터 점군의 절대 정확도는 측정 차량 속도가 20 km/h, 50 km/h를 대상으로 분석하였다.

T/S로 측량한 성과 총 31점을 기준으로 시속 20 km/h와 50 km/h 위치 정확도 검증한 결과 평면위치 및 수직 위치 모두 ±5 cm 이내의 표준편차와 RMSE (Root Mean Squared Error)로 분석되었다(Fig. 5).

NGII (2020b)에서 활용되는 정밀도로지도 작성 작업 제 17조제1항 규칙에는 95 %신뢰기준으로 절대 정확도는 평면위치 0.2 m 이내, 수직위치 0.2 m 이내, 최대 오차는 평면위치 0.4 m 이내, 수직위치 0.4 m 이내의 기준을 두고있다. 이러한 기준에 따라 허용오차 범위를 만족하는 수준으로 향후, 터널 정밀안전점검 및 진단과 더불어 기타 시설물에 대한 LiDAR 데이터의 정확도에 따른 활용범위를 산정할 수 있을 것으로 판단된다. 차량 이동 속도에 따른 점군데이터의 영향은 Fig. 5와 같이 MMS에 대한 검사점의 좌표와 점군 데이터 좌표를 비교 분석한 결과 RMSE 0.250 m의 요구 정밀도를 만족한다.

Fig. 5.

Difference of x, y, z between T/S and MMS with 20 km/h (up), 50 km/h (down)

Fig. 6은 상행선과 하행선의 MMS 측정시 인공위성으로부터 신호 안정성을 나타낸 것으로 차량 속도에 따른 MMS값의 유효성을 검증하고자 한다. 여러 개의 인공위성으로부터 신호를 보정함으로써 오차를 줄일 수 있는 기법으로 표현되는 오차를 y축에 MMS의 측정 속도별 자료획득 시간을 x축으로 표기한다. Fig. 6에서와 같이 50 km/h와 80 km/h 속도일 때는 정밀 도로 규정의 허용 이내의 값을 얻을 수 있었으며, 20 km/h 속도일 때는 INS (Inertial Navigation System, 관성항법시스템) 자세값이 불안한 것이 확인된다. 상행선의 값은 변동은 크지 않지만 하행선의 변동은 크게 증폭이 되어 상대적인 유효성이 낮은 것으로 판단한다. 또한, 80 km/h에서는 Fig. 7과 같은 육안조사에 도움이 되는 자료를 취득하지 못하는 한계를 지닌다. 신호에 대한 유효성과 이미지 활용 가능성의 2가지 검증결과를 보조점 타켓과 비교하는 경우 80 km/h에서는 해상도가 문제가 되고 20 km/h에서는 IMU (Inertial Measurement Unit, 관성측정장치)로 보정하더라도 오차 누적으로 측정값의 불확실성을 높이게 됨을 확인 할 수 있다.

Fig. 6.

Accuracy of point clouds by IAKAR Separation solution with MMS

3.2 도로터널 정밀안전진단 현장조사와 MMS 운용 시간 비교

정밀안전진단에서 터널 현장조사를 위한 차량 통제 작업은 선택과업으로 15일 3,300만원 정도이다. MMS를 이용했을 때의 시간(측정 차량 속도에 따라 3분에서 14분 소요)과 인력(운전자와 프로그램 운용자), 비용(500만원)은 Table 1과 같이 경제성과 더불어 현장 일정 감소에 따른 Risk감소를 예측할 수 있다. 본 현장에서 운행된 MMS의 측정시간을 기준으로 소요시간과 단위면적당 획득 가능한 점군데이터의 개수를 나타내고 있다. 50 km/h 이상의 속도에서 측정되는 MMS를 적용하는 경우 일부 도로터널에서는 설계 속도의 흐름에 방해되지 않는 상태에서 데이터 취득이 가능할 수 있어 그 적용 범위는 확대될 수 있을 것으로 예상 가능하다.

Table 1.

Number of point clouds per square meter by MMS with various speed

Eye inspection (4.5 km)	22,219 ea/m2 (20 km/h)	9,886 ea/m2 (50 km/h)	4,831 ea/m2 (80 km/h)
3 week	14 min	5 min 6 sec	3 min 6 sec
Hand drawing	Digital mapping	Digital mapping	Digital mapping
₩33,000,000	₩5,000,000	₩5,000,000	₩5,000,000

3.3 도로터널 정밀안전진단 항목의 MMS 적용분야 검토

외관조사, 내구성 평가, 각종 시험 및 조사, 안전성 평가 등으로 도로터널 정밀안전진단을 시행하고 있으며 개선된 MMS의 적용 가능 범위는 Table 2와 같이 제시할 수 있다.

3.4 MMS의 점군 데이터 활용 방안

단위면적당 점군의 분포가 가장 높은 경우는 20 km/h에서 22,219 ea/m²이다. 외관조사로 활용될 수 있는 해상도는 속도가 증가하면 이미지 병합의 중첩도가 낮아져 식별이 곤란하다. 디지털 트윈을 위한 MMS의 3차원 점군데이터는 이미지와 함께 병행 분석된다면 유지관리 절감 효과 및 비상대책 수립, 원격 현장점검 등의 대안 자료가 될 수 있을 것으로 판단된다. 서론의 인공위성 신호의 안전성이 느린 속도(20 km/h)에서도 유지될 수 있는 기술이 개발된다면 점군의 정밀도가 향상되면서, 신호의 안전성까지도 확보할 수 있을 것이다. 반대로, 속도가 빠르면서도(80 km/h) 더 많은 점군을 획득 할 수 있는 기술개발도 도로차단을 고려할 경우 향후 유리한 방향이 될 수 있을 것이다.

Fig. 7.

Example of visual configuration with point clouds by MMS in 20 km/h speed

다수의 점군으로 해상도가 개선되는 20 km/h의 경우 Fig. 7과 같이 각종 설비, 안내표지 및 안전난간의 작동상태를 파악할 수 있다. 균열 보수부 모르타르 마감과 도로부 누수와 같이 육안조사에서도 확연하게 구분되는 경우에 점군데이터 자료만으로 위치, 범위, 개수 등을 분석할 수 있었다.

타일 탈락, 철근노출, 경계석의 골재 노출 등과 같은 결함 형태는 추가적으로 기존 육안조사를 MMS 결과이미지와 다수의 사례로 검증하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 자료축척의 한계로 부분적인 가능성만을 제시한다. 다만, 다양한 결함에 대한 점군데이터의 분석 경험과 DB축척으로 적용성은 확대될 수 있을 것으로 검토된다.

3.5 횡단측량

터널 세부지침에는 건축한계 및 사용한계를 평가하기 위해 200 m마다 측량을 하도록 규정하고 있다. 점군데이터로부터 임의 횡단면을 추출하는 기술은 기준점 정의에 따라 다수의 연구자들의 제안된 절차에 따라 Fig. 8과 같이 설계의 횡단면과 비교하기도 한다. Kang et al. (2014)은 지하철 세그먼트라이닝 단면의 축을 RANSAC (RANdom SAmple Consensus)알고리즘으로 이용하여 기준을 정하였고 분석자가 지정한 횡단면에서 4개점으로 보간하는 방법으로 단면을 정의하였다. Yi et al. (2020)도 세그먼트라이닝에 대해 B-Spline 접근방법으로 중심축 기준을 정의한 이후에 세그먼트 단면을 추출하고자 하였다. KRRI (2023)에서는 사용자가 설정값을 받아 일정한 간격으로 분할하고 RANSAC알고리즘으로 노이즈를 제거하는 방법으로 1차 점군자료의 범위를 경감시킨다. 준공도면의 반지름을 기준하여 1차 점군데이터와 비교한 오차가 최저값이 될 때까지 반복계산한다. 이후에 각도별 대표값을 점군데이터의 평균값으로 표면을 추정한다.

본 연구에서는 점군데이터를 가시화하는 오픈소스 기반의 프로그램(Portree software)을 사용하여 렌더링 체적화 및 노이즈 제거 절차를 따른다. 도로터널의 VMS (Variable Message Signs), LCS (Land Control System), 환기팬, 방화벽, 환기시설 등과 같이 터널 내부에 설치되는 시설물에 대해 한번의 MMS 측정으로 사용상의 치수 한계를 쉽게 측정 및 분석할 수 있다.

Fig. 8.

Usage of MMS for clearance (left), cloud points and image (right)

3.6 종단측량

종단측량에서는 배수방향 및 노면 기울기를 판단할 수 있으며 Fig. 9와 같이 MMS의 연속된 측정은 터널 전연장에 대한 차량 사용한계도 직관적으로 분석할 수 있다. 정밀안전진단에서는 200 m 간격마다 랜덤으로 조사하는 것이 세부지침 기준으로 전반적인 현황에 대한 분석 이전에는 취약구간 또는 유지관리구간을 선정하는 것은 쉽지 않다. 반면에 MMS는 1회 측정으로 전구간의 사용한계에 대한 분석이 가능하여 실제적인 정밀안전진단이라 평가 할 수 있을 것이다.

Fig. 9의 x축은 시공이음(span)별 터널 사용한계(y축)을 도시한 것으로 터널 전구간의 사용한계 분석이다. 1 km 이상 터널의 비상주차대 설치간격은 750 m 이하로 MMS 측정 위치별 개소 및 위치의 평가가 가능하다. 비상주차 공간의 높이 및 실제 형상을 반영한 공간 좌표의 취득 및 터널 사용성의 최저점 구간도 쉽게 분석할 수 있다. 터널내 Span340~360, Span437~450의 구간에서 설비 증설 및 사용성 개선공사 등의 유지관리방안에 고려할 수 있다.

Fig. 9.

Clearance of tunnel height in longitudinal section

MMS에 의한 노면 위치의 연속 측정 값(● - pavement level)에 따른 배수로 수위(1차로 - , 2차로 - ) 및 퇴적물 높이(1차로 - , 2차로 - )로 Fig. 10에 도시한다. 터널내 2,300 m 위치까지 터널 경사가 있어 1차로의 배수로 수위가 있으나 2차로의 배수로를 통한 배수는 거의 없는 것으로 노면경사가 2차로방향으로 5%를 감안할 때 차로별 지하수 영향이 있을 것으로 판단하였다. 출구방향으로 배수로 퇴적 높이는 1, 2차로 모두 감소하는 경향(curve fitting)을 보이고 있으며 MMS의 측정 결과와 같이 노면 경사가 있는 2,500 m위치까지는 배수로내 퇴적물이 있으나 터널 경사가 하향으로 되면서 퇴적 높이도 감소하는 경향을 보이고 있다.

Fig. 10.

Variations of drainage condition depending on road lane

3.7 안전성평가 자료 제공

정밀안전진단에서 안전성평가는 외관조사를 반영한 단면을 선정하고 비파괴시험 분석결과 등을 반영하여 운용중 형상을 이용하여야 실제 현장을 반영할 수 있다. 많은 사례가 준공도 단면을 따르고 있으나 공용중 형상을 정확하게 반영하기 위해서는 Fig. 11과 같은 준공도와 상이한 현재 형상을 반영해야 한다. 실제 해석단면이라 하면 콘크리트라이닝 내측 형상을 측량결과를 반영하고 시공된 콘크리트라이닝 두께는 GPR 등을 이용한 결과를 반영한 해석이 필요하다. 정밀안전진단에서 결함 원인 분석된 NATM터널의 콘크리트라이닝 두께는 비대칭인 경우가 빈번히 확인되고 있다(Choo et al., 2019). 이러한 여건을 고려한 시공 품질과 지반조건에 따른 터널 안전성평가 기준 및 절차 등의 연구가 향후 필요하다.

Fig. 11.

Difference of real section by MMS from blueprint

3.8 터널내 대기질 분석

도로터널 콘크리트라이닝에 미치는 영향요인으로 입 ‧ 출구 영역에 포설되는 제설제로 인한 염화물함유량과 자동차 매연으로 인한 탄산화 진행 상태를 고려할 수 있다. 터널내 CO₂ 농도에 따라 탄산화 진행 깊이도 비례적인 증가추세를 보이는 것이 일반적이다(Choo et al., 2005). 콘크리트라이닝의 탄산화 진행 깊이는 세부지침 기준에 500 m를 기준으로 측정점(Fig. 12, )의 개수를 최소규정하고 있다. 세부지침 샘플의 CO₂ 농도 측정점(Fig. 12, )과 비교하여 연속 측정되는 CO₂ 농도 측정점(Fig. 12, )의 경우 사용자가 측정간격을 초당 수십회까지 획득할 수 있어 공기의 흐름상태를 세밀하게 분석할 수 있다. MMS 자료는 연직갱까지는 차량흐름의 영향으로 CO₂ 농도 및 탄산화 깊이가 증가하는 경향을 보이나 연직갱 이후의 구간(검정 타원)에서는 제트팬 및 연직갱의 배기영향으로 CO₂ 농도가 감소하고 이러한 열화환경으로 탄산화 진행깊이가 감소한다. 일반적인 도로터널에서 출구방향으로 CO₂ 농도 증가추세와 상반되는 특징이다.

Fig. 12.

Distribution of carbonation depending on CO₂ concentration in tunnel

제설제로 인한 표면 염화물함유량은 입구부에서 500 m 이내에서 영향을 주고 있으며(Fig. 13, ) 이후의 영역은 낮은 영향을 주고 있는 것으로 나타난다. 겨울철 터널 제설제 살포는 터널 진입부까지 살포되다가 터널내 임의 거리에서 멈추는 작업 여건을 반영한 결과로 판단된다. Nilsson (2002)은 표면 염화물농도 평가에 있어 겉보기 염화물 확산계수를 사용하는 한계로 전달영역(Convection zone)을 고려할 것을 제안하였는데 이는 외기 및 탄산화의 영향과 연관된 것으로 보고되고 있다. 기존의 정밀안전진단에서 측정값은 세부지침이 기준하는 일정한 간격(예를 들면 200 m, 500 m)에서 실시되어 급격한 변화구간, 구조물 환경 변화 등을 분석하기에는 한계를 보인다. 향후 다수의 센서를 부착한 MMS의 연속측정으로 열화요인 평가가 정밀해 질 것으로 기대된다.

Fig. 13.

Distribution of chloride content depending on CO₂ concentration in tunnel

4. 결 론

본 연구에서는 새로운 기술로 평가되는 개선된 MMS를 활용하여 기존 정밀안전진단에서 수행 가능 항목을 분석하였으며 도로터널의 적용 가능성을 다음과 같이 제시한다.

1. MMS의 속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값이 증가하여 정확도가 감소하는 경향을 보인다. 본 연구에서 사용된 장비의 경우 50 km/h의 측정이 정밀안전진단의 효과는 높을 것으로 판단된다.

2. MMS의 점군자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황 및 방재시설의 설치 개소가 부합되는지를 판단하는 자료로 활용될 수 있다.

3. 횡단측량과 더불어 종단측량의 결과는 도로터널 전반의 차량 사용한계를 직관적으로 확인하여 유지관리 할 수 있다. 노면경사에 따른 배수로 수위 및 퇴적물의 원인분석에 활용될 수 있을 것으로 분석된다.

4. 샘플 간격에 의한 기존 정밀안전진단의 측정과 비교하여 본 연구의 연속된 열화환경 분석은 다양한 비파괴 시험 결과 분석에 활용될 수 있을 것이다.

5. MMS에 정밀안전진단에 특화된 다양한 센서를 추가하여 정밀안전진단의 효율성 및 경제성을 도모할 수 있을 것으로 판단되며 도로터널에서 내재된 현장 조사 Risk을 경감할 수 있는 4차산업 기술로 다양한 분야의 적용 및 활용을 기대한다.