인공위성을 활용한 전력구 공사 지반 변위 모니터링 시스템 개발
Development of satellite-based ground displacement monitoring system for power transmission tunnel construction
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초록
본 연구에서는 터널식 전력구 공사 과정에서 발생할 수 있는 지반 변위를 효과적으로 관측하고, 위험 징후를 조기에 인지할 수 있는 인공위성 기반 지반 모니터링 시스템을 개발하였다. 특히, 주 ‧ 야간 및 기상 조건에 영향을 최소화할 있는 인공위성 레이다 자료를 활용함으로써, 기존 점 기반 변위 계측 방식이 가진 공간적 제약과 장비 유지관리의 한계를 보완하였다. 본 시스템은 Sentinel-1 레이다 영상을 활용한 InSAR 분석 기능과 웹 기반 시각화를 통해 분석 결과를 제공하며, 사용자 접근성과 운용 편의성을 높였다. 실제 청주 전력구 공사 현장에 개발된 시스템을 적용하여 인공위성 InSAR 분석을 수행하였고, 지표침하계 측정값과 유사한 경향을 나타내어 신뢰성과 현장 적용 가능성을 확인하였다. 또한, 자동화된 영상 수집 및 분석, 위험도 평가, GIS 기반 시각화 기능 등을 통해 향후 다양한 전력설비에 대한 사전 위험 예측 및 대응 체계 구축에 활용 가능성을 시사하였다. 향후 본 시스템은 변전소, 송전탑, 배전설비 등 다양한 인프라에 확대 적용할 수 있으며, 다양한 위성 자료와 인공지능 기반 분석 기법을 연계함으로써 실시간성과 분석 정밀도를 더욱 강화할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
This study developed a satellite-based ground monitoring system capable of effectively detecting ground deformation occurring during power transmission tunnel construction and identifying early precursors of potential hazards. In particular, satellite-based synthetic aperture radar (SAR) data, which are less affected by diurnal or meteorological conditions, were employed to overcome the spatial and operational limitations of conventional point-based displacement monitoring instrumentation. The system incorporates InSAR analysis using Sentinel-1 radar imagery and provides analysis results through a web-based visualization, thereby enhancing user accessibility and operational convenience. The developed system was applied to a power transmission tunnel construction site in Cheongju, and the satellite-based InSAR analysis exhibited a deformation trend comparable to that of ground settlement measurements, confirming its reliability and field applicability. In addition, the automated data acquisition, analysis, risk assessment, and GIS-based visualization functions suggest the potential applicability of the system for establishing a proactive risk prediction and response framework for various power infrastructure facilities. The developed system is expected to be further extended to various types of power infrastructure, including substations, transmission towers, and underground distribution facilities. Moreover, integration with diverse satellite datasets and AI-based analysis is anticipated to enhance both the real-time capability and accuracy of the system.