R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201919CTAP-C143742-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 기계학습 및 분광기법이 적용된 토석류 거동특성을 고려한 증강현실 기반 최적 방재시설 설계기술 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2018-04-17 ~ 2019-12-31 | |||||
| 연구책임자 | 이승래 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
8명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 204,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 204,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 341,000,000 원 기업 : 0 원 계 : 341,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 한국과학기술원 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
● 1990년대 후반 이후 전지구적 기후변화로 인해 국내에서는 극한기후(강우) 현상의 심화와 함께 최근 넓은 확산 범위와 빠른 속도의 특성을 갖는 토석류(debris flow) 형태의 재해가 빈발화·대형화됨 ● 토석류를 동반하는 산사태 및 홍수 등의 자연재난으로부터 효과적 인명 및 재산 보호를 위한 사전예방 기술 개발의 국가적 관심도(시급성)가 높아짐 ● 그러나, 국내외에서 오랜 기간 동안 많은 이론적·실험적 연구가 수행되었지만, 매우 다양한 내·외부적 요인들이 물리적으로 복잡하게 상호작용하는 토석류 거동 특성(발생, 전이, 유동 속도 및 규모, 확산범위 등)을 높은 시공간적 해상도로 예측하는 것에 여전히 한계점 및 제약이 있음 ● 이러한 이유로 현재까지도 매년 태풍 및 폭우 등으로 발생하는 국내 토석류 재해는 꾸준히 지속되고 있으며, 오히려 극한기후 현상이 심화된 1990년대 후반 이후 급격히 증가함(그림 3 참조) ● 산림청 통계에 따르면, 2011년 서울 우면산 산사태가 사회적 이슈가 된 이후 산사태 피해 복구 및 저감을 목적으로 전국에 설치되는 사방구조물의 개수는 연평균 900여개이지만, 2000년대 이후 산사태 피해로 인한 연평균 복구 비용은 800억 원에 육박한다는 점에서 기존의 사방구조물 설치위치 및 설계를 위한 방법론과 기술의 정확성·신뢰성에 문제를 제기할 수 있음 ● 과학기술의 급속한 발전에도 불구하고 토석류에 대한 예방 및 관리의 기술적 수준은 답보 상태인 현 시점에서, 본 연구과제는 4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 주목받는 주요 차세대 기술들을 응용하여 토석류 거동특성 예측의 기술적 도약 및 과학적이고 합리적인 최적의 방재시설 설계기준을 제시하는 것을 최종목표로 함. 궁극적으로는, 효과적인 토석류 선제대응 체계가 구축된 인공지능(Artificial Intelligence) 기반 재난안전 사회의 토대를 마련하는 것을 비전으로 설정함 ● 기존의 다소 무분별하고 비효과적인 토석류 방재대책을 개선하고, 효율적이고 신뢰할 수 있는 방재시설을 통한 효과적인 피해저감을 위해서는, 방재시설의 위치와 설계 각 단계별 과학기술적 발전·도약이 필요 [위치] 토석류가 ‘왜’,‘어디에서’,‘어떻게’ 일어날 것인지 예측에 대한 새로운 개념의 방법론 제시 [설계] 방재시설의‘성능(에너지 저감율/토석 포착율)’및‘경제적 효율성’을 고려한 이론적·실험적 근거에 기반한 신뢰성 있는 기준 제시 ● 2014년 이후 최근 정부의 안전관련 상위 정책은 사후복구 관리의 개념에서 사전예방관리의 패러다임으로 전환되고 있으며, 본 제안과제는 사전예방을 위한 핵심 기술인 예측(prognosis)에 관한 원천기술 개발이므로, 정부의 창의적？도전적 기초연구 활성화 방안에 부합함 [최종목표] 선제적 예방관리를 통한 토석류 예측 및 최적 방재시설 설계는 피해를 저감시킬 수 있는 필수 요소임. 4차 산업기술과 관련하여 매우 효율적인 분광 기법을 적용하여 현장물성 DB를 획득하며, 기계학습을 통해 토석류 거동특성을 고려한 증강현실 기반 최적 방재시설 설계기술 개발을 목표로 함 본 연구의 최종 목표 달성을 위한 세부 연구내용은 다음과 같음 (1) 분광카메라를 활용하여 방대한 지형 및 실시간 변화되는 체적함수비 자료 획득을 통해 침투특성 평가 기술 개발 (2) 기계학습 알고리즘 적용을 통해 복잡한 토석류 거동(초기 유발, 유동성, 규모, 확산범위 등) 특성 예측 모델 개발 (3) 토석류 예측 및 취약성 평가 연계모델 개발을 통한 토석류 위험지역 및 방재시설 최적 설치위치 결정기법 제시 (4) 수치해석 및 모형실험 기반의 최적 방재시설 설계기준 제시 (5) 실제 지형을 대상으로 한 증강현실 기반의 최적 방재시설 설계 시뮬레이터 개발 [연구내용 및 범위] 가. 1차 연도 ① 개발 목표 - 주관연구기관(한국과학기술원): 분광기법을 적용한 지반 침투특성 평가기술 및 토석류 거동 통합 예측 기계학습 모형 개발 ② 개발 내용 및 범위 - 주관연구기관(한국과학기술원): ● 체적함수비에 따른 다중분광 카메라의 전자기파 파장대별 분광정보 분석 및 DB 구축 ● 파장대별 분광정보 DB 기반의 필터링 및 이미지 해석을 통한 GIS 지반 체적함수비 데이터 획득 기술 개발 ● 개발 원천기술 적용성 통합 검증을 위한 Testbed 선정 ● Testbed 시료 샘플링 데이터 및 센서를 통한 지반 모니터링 데이터와의 비교를 통한 분광기법 기반의 체적함수비 데이터 신뢰성 검증 ● 분광기법을 적용하여 강우에 따른 체적함수비의 시계열적 변화 관측을 통해 지반의 침투특성 정보 역해석 도출 및 실험 기반의 침투특성 자료와의 비교를 통한 데이터 신뢰성 검증 ● GIS기술을 활용하여 방대한 토석류 정보(발생일, 위치, 면적, 이동거리, 토사량, 속도 등), 초기유발 영향인자, 유변물성 및 침식 영향인자 DB 구축 ● 광역지역 토석류 초기 유발 예측을 위한 기계학습 알고리즘 모형 개발 및 Testbed 적용을 통한 연속강우량 별 토석류 발생 예측지도와 초기 발생 토사량 예측 정보 도출 ● 토석류 발생 시 유동성 영향인자(유변물성, 침식율 등) 예측을 위한 기계학습 알고리즘 모형 개발 및 Testbed 적용을 통한 연속강우량 별 토석류 유동 특성(속도, 두께, 충격량, 확산범위 등) 예측 정보 도출 나. 2차 연도 ① 개발 목표 - 주관연구기관(한국과학기술원): 토석류 예측 및 취약성(vulnerability) 평가 연계 모델 개발 및 수치해석·모형실험을 통한 증강현실 기반의 토석류 최적 방재시설 설계 시뮬레이터 개발 ② 개발 내용 및 범위 - 주관연구기관(한국과학기술원): ● 기계학습 알고리즘의 토석류 예측모델을 연계하여 연속강우량 별 취약성 평가 기술 개발 및 Testbed 적용 ● 토석류 취약성 정보를 이용한 Testbed 산지의 토석류 위험유역 선정, 사방구조물 설치 우선순위 유역 및 최적 위치 결정 ● 지반조건과 토석류 속도/이동거리/충격력의 상관성에 대한 수치해석 연구를 통해 기계학습 모델의 Testbed 토석류 유동성 영향인자 예측 데이터 검증 ● Testbed 현장 조건에 따른 축소 모형 실험 시료 및 장비 구축 ● Testbed에서 예측된 토석류 유동특성 조건에서 방재시설 설계조건(구조물 종류, 장벽 배치, 높이, 슬릿간격 등)-토석류 에너지 저감율/토사 포착율 관계 규명을 위한 수치해석(DEM-CFD 연동) 매개변수 연구 ● 축소 모형 실험을 통한 수치해석 매개변수 연구 결과의 검증 및 Testbed 최적 방재시설 설계조건 도출 ● 토석류 유동 및 사방성능 수치해석 모델링 매개변수 연구결과의 축적을 통한 최적 방재시설 설계 기준 구축 ● 실제 지형 대상의 증강현실 시뮬레이터 기반 최적 방재시설 설계 시각화 프로그램 개발 |
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| 색인어 | 한글 | 토석류 | 방재시설 | 취약성 | 분광기법 | 기계학습 |
| 영문 | Debris flow | Disaster prevention facility | vulnerability | Spectroscopic technique | Machine learning | |
| 최종보고서 | 창의도전과제_KAIST_이승래교수님_최종보고서_PDF.pdf | |||||