지중 콘크리트 박스구조물의 내진보강 공법(SOS 보강공법)

1. 머리말

현대사회는 대도시를 중심으로 지중구조물의 개발이 활발히 진행되고 있지만 지중구조물은 주변지반과 구조물의 기하학적 특성으로 인하여 상대적으로 지진의 영향을 적게 받는다는 이유로 별도의 내진설계를 실시한 사례가 많지 않았다. 하지만 1995년 일본 고베에서 발생한 한신 대지진 발생시 도시철도 역사가 붕괴되는 등 지중구조물의 지진피해사례가 증가하고 있으며 도심지 지하에 위치하고 있는 구조물의 특성상 피해는 매우 크며 복구는 매우 어려운 실정이다.

이러한 지중구조물의 지진피해를 최소화하기 위해 신규 건설공사의 경우 내진설계를 반영하여 안전성을 확보하고 있다. 하지만 국내의 경우 90년대에 최초로 구조물에 대한 내진설계가 의무화되었음을 감안할 때 기존 구조물 대부분은 내진설계가 반영되지 않은 상태이다.

또한, 지중구조물은 지하에 위치하고 있는 특성상 내진보강을 위해서는 터파기 등 대규모공사가 불가피하며 박스내부에서 공사를 수행한다고 하더라도 건축한계, 시공 시간, 시공 공간, 인력시공 등 많은 제약조건으로 인해 내진보강이 매우 어려운 실정이다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 현재 국내에는 지중 콘크리트 박스구조물에 대한 많은 보수·보강공법들이 제안되었으나 현재 개발된 기술들은 대부분 보강재를 정모멘트 최대부에 부착하여 단면강도를 증가시키는 공법들이며 이러한 공법들은 정모멘트부에는 효과적이나 부모멘트부 및 전단력에 대한 보강효과는 전혀 없다. 부모멘트 및 전단력을 보강하기 위하여 개발된 대표적인 공법으로는 [그림 2]와 같이 개착을 하여 콘크리트 외부를 보강하는 공법이 있다. 하지만 이 공법은 개착시 터파기, 가시설 설치 및 공사기간중 교통통제등으로 인한 간접공사비가 크게 발생되며 공사주변 환경조건을 고려하면 시공이 거의 불가능한 실정이다.

또한, 지반 굴착을 시행하지 않은 상태에서 구조물 내부에서 보강작업을 수행하는 일반적인 공법으로는 2011년 국토해양부에서 제정한 “기존 시설물 내진성능 향상요령”에 개착식 박스구조물 주요부재별 내진성능 향상방법을 제안하고 있다.

“기존 시설물 내진성능 향상요령”에서 제안하고 있는 공법 중 본 기술과 가장 유사한 형태인 H형강 브레이싱을 증설 보강공법은 내진보강 효과가 있는 것으로 알려져 있으나 내진보강 효과를 발휘하기 위해서는 H형강을 슬래브와 벽체에 완전밀착 시켜야 하는 시공상의 문제점이 있으며 구조적 효율성도 다소 미흡한 실정이다. 

최근에는 [그림 4]와 같이 단면내부를 확대하는 공법이 개발되었으나 이는 구조물 내부면에 H빔을 설치하여 단면 증설을 통해 보강하는 방법으로 보강 효과가 저조하고, H빔의 단면이 커지는 경우에는 건축한계, 차량 한계등 시설한계를 만족하지 못하는 문제가 있다. 

따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하고자 기존에 건설된 지중 콘크리트 박스구조물의 내부에 [그림 5]와 같이 가압력 도입이 가능한 보강장치를 설치하여 지진력에 저항하는 내진보강 공법으로서 향후 추가적인 상황(토피고 증가, 내하력 부족시)에서 추가적인 가압을 통하여 구조물의 내하력을 증대시켜 피해를 최소화하고 2차 재난을 미연에 방지할 수 있는 지중 콘크리트 박스구조물의 내진보강 공법(SOS 보강공법)을 개발하게 되었다.

2. SOS(Shear reinforcing member Of Structure) 보강 공법 개요

상시 하중에 안전한 구조물이 지진하중과 활하중 등 추가하중에 의해 부재력이 설계 강도 보다 크게 되는 경우 SOS 보강장치를 설치하여 구조물에 발생하는 부재력이 설계 강도 이내로 되도록 하는 보강공법이다.

SOS 보강장치는 연결부 힌지 및 소켓부 적용으로 지진하중에 의해 우각부에 발생하는 인장력에는 저항하지 않고 압축력에만 저항하여 구조 안전성을 확보한다. 또한, 좌우 교번 지진력에 유연한 대응이 가능하며, 보강재에 토크렌치를 통한 설계 가압력을 도입하여 가압력 손실을 방지한다. 지진하중 작용에 따라 검토 전단력이 설계강도를 초과하는 경우에 SOS 보강장치를 설치하여 검토 전단력이 설계강도 이내로 되도록 한다.

3. SOS 보강공법 유사동적실험

설계도면대로 제작된 SOS 보강장치로 박스구조물 우각부를 보강하여, 보강 전후에 대한 우각부 철근들의 발생 변형률과 보강에 따른 부재력의 감소 정도를 확인하고, 보강장치에 발생하는 축변형률을 관찰하여 보강장치의 작용과 보강 효과를 확인하였다.

4. SOS 보강 공법 소개

4.1 SOS 보강 공법의 장점

① 보강재 가압력 조정 및 직경, 길이 조절을 통한 효율적이고 경제적인 보강 기능

② 우각부 전단력과 휨모멘트가 모두 감소하여 구조물의 안전성 확보 가능

③ 추가적인 가압력 도입이 가능하여 가압력 손실 시 가압력 재도입 가능

④ 부식방지 도장을 적용하고 고정핀과 너트의 이중 풀림방지 

⑤ 구성요소가 간단해 시공이 간편하고 토크렌치를 이용한 정량적 가압력 도입가능

⑥ 건축, 차량한계 확보가 가능하여 시설물 사용에 제한받지 않음

⑦ 정량적 가압력 도입이 가능하며 절연도장 및 난연재 사용으로 안전성 확보  

4.2 공인인증시험 및 특허 사항

4.3 시공 순서 및 현장시공 사례

5. 맺음말

본 기술 자료에서는 지중 콘크리트 박스구조물의 내진보강 공법 (SOS 보강공법)과 공법의 특징 그리고 적용 결과에 대해 소개하였다. 우리나라는 대도시를 중심으로 지중구조물의 개발이 활발히 진행되고 있지만 주변 지반과 구조물의 기하학적 특성으로 인하여 상대적으로 지진의 영향을 적게 받는다는 이유로 별도의 내진설계를 실시한 사례가 많지 않았다.

SOS 보강공법은 콘크리트 지하박스 구조물 우각부에 설치하여 발생 전단력을 설계강도 이내로 감소시키는 역할을 수행한다. 초기 가압력을 포함한 상시 압축변형율이 지진시 발생변형율보다 크기 때문에 지진 시에도 보강장치가 떨어지지 않아 충격하중은 작용하지 않는다.

본 기술 적용 확대를 통하여 구조물의 내하력을 증대시켜 인명피해를 최소화하고 2차 재난을 미연에 방지할 것으로 판단된다.

[본 기사는 저자 개인의 의견이며 학회의 공식 입장과는 관련이 없습니다]

서울기술연구원, 도시철도 터널의 점검 자동화 기술 도입방안

서    론

도시철도는 서울의 주요교통망으로 일평균 수송 인원은 약 600만명이며, 서울시 도시철도의 영업거리는 360km에 달한다. 1974년 1호선 개통을 시작으로 1980년대까지 4호선이 개통되었으며 이들의 공용기간은 40년이 경과하였다. 비교적 근래에 개통한 5호선과 6호선도 1990년대에 개통하였으며 공용기간은 30년이 경과하였다. 도시철도의 전차는 대부분 전용 터널 구조물 내에서 운행되고 있다. 이 도시철도 터널의 정기/정밀점검은 대부분 서울교통공사에서 자체 수행하고 있으나, 열차 미운행 시간에 육안으로 점검하다보니 점검시간 과다, 측정 정확도 저하, 안전사고 위험 등의 문제점이 있다(그림 1 참고). 최근 민간분야에서 개발된 다양한 첨단 기술들을 활용하고 싶지만 명확한 기술적 체계나 도입방안이 없는 실정이다. 반대로 민간분야에서는 점검 자동화를 위한 첨단 기술을 확보하고 있지만 이를 활용할 만한 제도적 기반이 마련되지 않아 실무에 적용되지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 서울기술연구원에서는 도시철도 터널의 점검 자동화 기술의 도입 및 운영 방안을 제시하고자 한다. 연구내용으로는 터널 점검 자동화 기술의 기술적 체계를 정립하고, 시범적용을 통한 실효성 검증, 서울시 도시철도 도입 및 운영방안을 제시하는 것이다. 해당 과제에 대해서는 지난 봄에 개최된 한국터널지하공간학회 2022년 봄학술대회에서 발표되었으며, 그 내용을 발췌하고 소개하고자 한다.

도시철도 터널의 점검 자동화 기술 도입방안 제시

4차 산업혁명으로 영상정보를 취득하는 카메라와 센서, 그리고 영상을 분석하는 인공지능 기술, 3차원 시각화 기술, 정보를 관리하고 분석하는 플랫폼 기술까지 급격한 발전이 이루어졌다. 연구적 측면에서는 그림 2와 같이 터널 종합 진단 및 자산관리 시스템이 개발되고 있다. 균열 등을 감지하는 면 영상을 고해상도 카메라로 획득하고, 3차원 점 데이터를 획득할 수 있는 레이져 센서와 배면 공동을 찾을 수 있는 라이다 정보까지 융합하여 다양한 손상을 효율적이고 효과적으로 찾게 된다. 획득된 정보를 조합해서 면 영상으로 외관조사망도와 같은 손상지도를 만들 수 있어 레이져 레이저 센서와 포인트 클라우트로 터널 내부의 공간 현황을 파악하며, 라이다 정보로는 배면 공동을 파악하게된다. 분석된 결과들은 3차원 시각화를 통해 관리자가 쉽게 터널 구조물의 상태를 파악하게 된다. 

도시철도 터널의 점검 자동화 기술은 그림 3과 같이 ① 점검용 촬영장치, ② 딥러닝 기반 균열검출 프로그램, ③ 고성능 병렬 분산처리 시스템, ④ 파노라마 작성 자동화 프로그램, ⑤ 도면 작성 자동화, ⑥ 상태평가 자동화의 6가지의 요소 기술로 구성된다.

도시철도 터널 내에서 궤도를 따라 이동하는 전용 점검용 촬영장치가 필요하며, 이동체는 전기모타카와 트롤리를 활용할 수 있어서 도로 점검보다는 상대적으로 효율적인 부분이 있다. 촬영장치는 0.1mm 균열을 검출하기 위해서 Ultra HD급(4K; 약 830만 화소) 이상의 해상도를 가진 카메라와 PTZ제어장치, LED 조명 등이 함께 구비되어야 하며, 정지영상과 동영상 촬영이 가능하여야 한다. 0.1mm 균열을 인식하기 위해서는 LED 방식으로 개당 약 300W의 출력이 가능하도록 조명시설을 구성하여야 한다(김종욱 등, 2022).

딥러닝 기반 균열검출 프로그램은 최근 컴퓨터 비전 분야에 가장 많이 활용되고 있는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neutal Network)이 활용가능하다(Zhang and Chen, 2019). 합성곱 신경망은 고해상도 카메라에서 획득된 면 영상에서 균열의 여러 중요 특징을 스스로 찾는 장점이 있어서 타 신경망에 비해 월등한 검출성능을 나타내는 것으로 알려져 있다(김인수와 이철희 2018). 합성곱 신경망의 균열 감지성능을 높이기 위해서는 학습을 위한 데이터셋을 확보가 중요하다. 따라서, 도시철도 터널의 관리주체에서도 면 영상 정보의 수집 및 저장을 위해서는 네트워크 연결형 저장소(NAS, Network Attached Storage)가 필요하고, 라벨링을 통한 정보화와 학습을 위한 데이터셋의 축적이 가능하도록 기술적 체계와 운영 방안을 마련코자 한다. 또한, 방대한 면 영상정보의 전처리 및 합성곱 신경망의 기계학습을 위한 고성능 병렬분산 처리 기술도 필요하다. 관리주체가 1년 동안의 정밀점검 구간에 따른 대략적인 영상 정보의 양을 정하게 되면 이 정보의 분석을 위한 고성능 병렬분산에 필요한 서버들을 제시할 계획이다.

마지막으로 획득된 면 영상을 정합과정을 거쳐 파노라마의 작성과 외관조사망도의 도면 작성 자동화 그리고 손상물량에 따른 상태평가 자동화까지 연계하여 터널 점검 자동화 기술이 완성된다.

시범사업 및 실효성 검증

서울기술연구원에서는 터널 점검 자동화 기술의 실효성을 검증하기 위해 서울교통공사와 함께 올 10월부터 시범사업을 추진 중에 있다. 앞서 언급된 터널 점검 자동화 기술의 기술적 체계에 따라 시범사업을 통해 실효성을 검증하며, 기술의 신뢰성, 안전성, 경제성 등을 면밀히 검토할 계획이다. 실효성 검증 결과를 기반으로 점검 자동화 기술의 서울시 단기 및 중장기 도입방안을 마련하고, 상시 또는 일상점검으로 전환하여 도시철도 터널의 점검 주기를 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 

맺음말

터널 점검 자동화 기술은 여러 요소기술이 결합된 하나의 솔루션이지만, 점검 기관과 터널의 관리주체에서 활용하기 위한 시스템은 개별적 그리고 독립적으로 필요하다. 관리주체는 자동화 점검의 결과물을 관리하는 네트워크 연결형 저장소와 데이터 분석 병렬 처리 시스템의 운영이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 마련된 터널 점검 자동화 기술의 기술적 체계는 기존 인력 위주의 점검에서 자동화 점검으로 전환되는 획기적인 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 터널 점검 자동화 기술을 이용하면 기존 인력 점검과 비교하여 점검 시간을 단축하고, 점검 비용을 절감할 수 있을 것으로 판단된다(김종욱 등, 2022).

터널 점검 자동화 기술 외에도 서울기술연구원 도시인프라연구실에서는 지하 안전을 확보하기 위한 다양한 연구를 수행하고 있다. 이러한 연구들은 최근 발생되고 있는 지하시설물 관련 사고를 선제적으로 예방하고, 노후 지하시설물을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대된다. 앞으로도 서울시뿐만 아니라 국가의 지하 안전을 확보하기 위한 다양한 연구들을 수행할 것이며, 현장에 바로 적용될 수 있는 실용기술들에 대한 연구를 수행할 계획이다.

참고문헌

1. 서울시 안전총괄본부(2018), 시민과 함께 만들어가는 안전도시 서울플랜

2. 서울기술연구원 (2019), 도시인프라연구실 중장기 발전전략(2019-PR-01)

3. 김종욱, 박민철, 배영우, 이재환 (2022), 도시철도 터널의 정밀 점검을 위한 터널 점검 자동화 기술의 도입방안, 한국터널지하공간학회 2022년 봄학술대회

4. 김인수, 이철희 (2018), 주행 중 터널 라이닝의 미세 균열검출이 가능한 영상 촬영 시스템 및 기법 개발, 한국방재학회 논문집, 제18권, 제5호, pp.217-229.

5. 박민철, 김종욱, 이재환 (2022), 서울기술연구원 도시인프라연구실, 스마트 지하안전 관리 기술, 한국터널지하공간학회지 제24권, 제2호, pp.16-24.

6. Yasuda, T., Yamamoto, H., Enomoto, M., & Nitta, Y. (2020). Smart Tunnel Inspection and Assessment using Mobile Inspection Vehicle, Non-Contact Radar and AI. In ISARC. Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction, Vol. 37, pp. 1373-1379.

7. Ni, F., Zhang, J., & Chen, Z. (2019). Pixel-level crack delineation in images with convolutional feature fusion. Structural Control and Health Monitoring, Vol.26, No.1, e2286.

[본 기사는 저자 개인의 의견이며 학회의 공식 입장과는 관련이 없습니다]