Journal of the Korean Geosynthetics Society ISSN:2508-2876(Print) 2287-9528(Online) 한국지반신소재학회 논문집

댐, 특수교, 터널 등 사회기반시설은 국가의 수자원 관리, 교통 흐름 유지, 안전한 이동 등을 담당하며 국가 경제와 국민 생활의 핵심을 이루는 중요한 인프라이다. 이러한 사회 기반시설은 주기적인 정밀안전진단을 통해 구조적 안정성과 기능적 신뢰성을 지속적으로 점검해야 한다. 하지만 정밀안전진단보고서 작성에 필요한 계측자료 분석 과정은 방대한 데이터량과 복잡성으로 인해 많은 인력과 시간이 소요되고, 특히 계측자료의 이상치를 탐지하고 제거하는 전처리과정에서 오류 가능성이 높아 작업의 효율성을 저하시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계측자료 분석의 자동화를 도입하는 것이 필요하다. 자동화된 계측자료 분석 시스템은 보고서 작성의 인력과 비용을 절감하며, 효율성과 일관성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자동화된 계측자료 분석 시스템을 구축하는 과정의 하나인 원시데이터의 이상치를 탐지 및 제거하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 단변량 및 다변량 이상치 탐지 기법을 비교 분석하고, 계측기별 특성에 따라 가장 적합한 기법을 도출하였다. 특히, 간극수압계를 대상으로 한 적용 결과, LOF(Local Outlier Factor) 기법이 가장 높은 상관성 증가를 보이며 최적 기법으로 도출되었고, 이는 자동화 시스템의 기본값으로 제안되었다. 이와 같은 방법론은 향후 다양한 계측기에도 동일하게 적용될 수 있으며, 계측자료 분석의 정밀성과 신뢰성을 향상시키는 기반이 될 수 있다.

국내 말뚝 시공 현장에서는 대부분의 말뚝에 대해 관입량(set)을 기준으로 관리하고 있으나, 이는 공학적 안전성을 정량적으로 판단하는 데 한계가 있다. 이에 따라 더욱 신뢰성 있는 지지력 값을 활용한 관리 방식이 필요하다. 지지력 산정을 위한 대표적인 항타 공식인 Hiley 공식은 리바운드(rebound) 값을 포함함으로써 예측 정확도가 높지만, 현장에서 수기로 측정되는 리바운드 값은 현장 조건과 작업자에 따라 편차가 크며, 계측 신뢰성과 일관성이 떨어진다. 정확한 리바운드 계측을 위해 고속 카메라나 고정밀 센서가 요구되지만, 비용과 장비 측면에서 현실적인 적용이 어려운 실정이다. 본 연구는 이러한 실무적 제약을 고려하여, 리바운드 값을 제외한 입력 변수만으로도 말뚝 지지력을 신뢰성 있게 예측할 수 있는 가능성을 검토하였다. 이를 위해 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN) 및 랜덤 포레스트(Random Forest) 모델을 활용하여 AI 기반 예측 모델을 구축하고, 리바운드 값의 포함 여부에 따른 예측 정확도를 정량적으로 비교·분석하였다. 분석 결과, 리바운드 값을 제외하더라도 높은 예측 성능을 확보할 수 있었으며, 이는 기존 입력 변수들이 리바운드 값의 정보를 상당 부분 내포하고 있음을 시사한다. 즉, 리바운드는 이론적으로 유의미한 변수이나, AI 기법을 통해 그 영향을 충분히 보완할 수 있다. 본 연구는 현장에서 확보가 어렵거나 신뢰성이 낮은 변수에 의존하지 않더라도, 정확도 높은 지지력 예측이 가능함을 입증하였다. 이는 향후 스마트 건설 기술을 기반으로 한 실용적 말뚝 시공 관리 시스템의 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

기존의 콘크리트 구조물과 블록을 대체할 수 있는 스톤네트 보강재의 사용이 점차 증가하고 있지만 스톤네트가 제대로 고정되지 않을 경우, 강한 유속에 의해 지반과의 마찰력이 감소하여 제방 슬라이딩 현상이나 비탈면 붕괴와 같은 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 스톤네트를 하천에 효과적으로 고정하고 강한 유속에서도 유실 및 파손을 방지하기 위해, 하상에 스톤네트를 고정해주는 고정형 앵커핀을 삽입하고 이를 스톤네트와 연결하는 방안이 개발되고 있다. 본 연구에서는 경기도 가평에 위치한 하천 제방 보강공사 현장의 물성치를 바탕으로 MIDAS 사의 GTS NX프로그램을 사용하여 스톤네트의 앵커핀과 플레이트를 대상으로 유한요소해석을 수행하고 플레이트 앵커핀의 인발에 따른 지반의 응력-변형 거동을 분석하여, 앵커핀의 길이와 플레이트의 폭이 최적화되는 조건을 도출하였다. 본 연구 결과, 앵커핀의 길이와 플레이트의 폭은 길고 넓을수록 성능이 향상되는 것으로 나타났으며 경제적인 측면을 고려하여 최적 형상을 선정하였다.