본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

3D 공간정보를 활용한 터널 설계 자동화 기술 개발 및 적용 사례 : 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 BIM기반 설계를 중심으로

Development and Application of Tunnel Design Automation Technology Using 3D Spatial Information : BIM-Based Design for Namhae Seomyeon – Yeosu Shindeok National Highway Construction

0

조회

0

다운로드

1

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류자원공학

초록

정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model 의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수있도록 했다.

Abstract

The government continues to announce measures to revitalize smart construction technology based on BIM for productivity innovation in the construction industry. In the design phase, the goal is design automation and optimization by converging BIM Data and other advanced technologies. Accordingly, in the basic design of the Namhae Seomyeon-Yeosu Sindeok National Road Construction Project, a domestic undersea tunnel project, BIM-based design was carried out by developing tunnel design automation technology using 3D spatial information according to the tunnel design process. In order to derive the optimal alignment, more than 10,000 alignment cases were generated in 36hr using the generative design technique and a quantitative evaluation of the objective functions defined by the designer was performed. AI-based ground classification and 3D Geo Model were established to evaluate the economic feasibility and stability of the optimal alignment. AI-based ground classification has improved its precision by performing about 30 types of ground classification per borehole, and in the case of the 3D Geo Model, its utilization can be expected in that it can accumulate ground data added during construction. In the case of 3D blasting design, the optimal charge weight was derived in 5 minutes by reviewing all security objects on the project range on Dynamo, and the design result was visualized in 3D space for intuitive and convenient construction management so that it could be used directly during construction.

참고문헌 (27)

  1. Report of concept design of Namhae Seomyeon – Yeosu Shindeok national highway construction, "Busan Regional Construction and Management Administration", ~ (2022)
  2. DL E&C Inc, "Drawing and specification of basic design of Namhae Seomyeon – Yeosu Shindeok national highway construction", ~ (2023)
  3. 현석환, "딥러닝을 이용한 화강암 X-ray CT 영상에서의 균열 검출에 관한 연구", 터널과 지하공간, 29(3), pp.184~196 (2019), 한국암반공학회[DOI]
  4. 정다희, "머신러닝 모델을 이용한 석산 개발 발파진동 예측", 터널과 지하공간, 31(6), pp.508~519 (2021), 한국암반공학회
  5. Kang, N. W., "Generative design and AI-based design automation", Journal of the Korean Society of Mechanical Engineers, 59(8), pp.24~28 (2019)
  6. 김응록, "노천시험발파의 진동평가와 개선방안", 한국산학기술학회논문지, 18(1), pp.310~315 (2017), 한국산학기술학회[DOI]
  7. Kim, K, "A study on the digital image-based uniaxial rock strength prediction using deep learning and implications for tunnel excavation", The 2021 International Conference on Tunnels and Underground Spaces (2021)
  8. Kim, S. S., "A study on digital image-based rock mass characterization using deep learning", 2021 Fall Joint Conference of KSMER·KSRM·KSEG·KSPE (2021)
  9. Kim, Y. J., "Prediction of compressional wave velocity of cement-reinforced soil from core images using a convolutional neural network regression model", Journal of Computers and Geotechnics, 153 (2023)
  10. Korea Maritime University Industry-Academic Cooperation Foundation, "Method and apparatus for calculating a rating value of bedrock based on digital images, Patent No. 1025357800000", Korean Intellectual Property Office, ~ (2023)
  11. Korean Tunnelling and Underground Space Association, "Tunnel design standards manual" (2009), CIR publishing
  12. 이충원, "경남 창원시 진해 지역의 발파진동 예측에 관한 연구", 한국방재학회논문집, 17(4), pp.73~85 (2017), 한국방재학회[DOI]
  13. 이재홍, "개방형 웹 기반 토목 분야 IFC 파일 변환 프로세스 (BIM 수량-공정(4D)-공사비(5D) 연계활용을 위한)", 한국컴퓨터정보학회논문지, 24(10), pp.11~23 (2019), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
  14. 이헌민, "BIM기반 도로노선 설계 자동화 시스템 구현", 한국통신학회논문지, 48(1), pp.107~113 (2023), 한국통신학회[DOI]
  15. 이재욱, "Conceptual Design Algorithm Configuration Using Generative Design Techniques", KIEAE Journal, 23(1), pp.5~12 (2023), 한국생태환경건축학회[DOI]
  16. 이규범, "딥러닝 영상처리를 통한 비탈면의 지반 특성화 영역 자동 분류에 관한 연구", 터널과 지하공간, 29(6), pp.508~522 (2019), 한국암반공학회[DOI]
  17. Lee, K. W., "Image-based uniaxial compressive strength estimation of rocks using deep learning", 2022 Fall Joint Conference of KSMER·KSRM·KSEG·KSPE (2022)
  18. MOLIT, "Construction technology digitalization and automation : BIM design, big data·AI, virtual construction, etc. establishment of technology development roadmap", Ministry of Land, Infrastructure and Transport, ~ (2018)
  19. MOLIT, "Realization of commercialization of smart construction core technology by 2025", Ministry of Land, Infrastructure and Transport, ~ (2020)
  20. MOLIT, "Construction industry BIM implementation guidelines", Ministry of Land, Infrastructure and Transport, ~ (2022)
  21. Smart construction activation plan : S-construction 2030, "MOLIT", Ministry of Land, Infrastructure and Transport, ~ (2022)
  22. Nicholls, H. R., "Blasting vibrations and their effects on structures" (1971), U.S. Department of Interior
  23. Introduction to generative design, "Savage, R.", Autodesk University, ~ (2018)
  24. Sharafat, A., "development of BIM-IFC standard data model framework for rock support of drill-and-blast tunnelling projects", KSCE 2020 Convention (2020)
  25. 신희순, "노르웨이 Oslofjord 해저터널의 설계경향", 터널과 지하공간, 17(1), pp.1~8 (2007), 한국암반공학회
  26. 신희순, "해저터널개발", 한국자원공학회지, 46(1), pp.125~133 (2009), 한국자원공학회
  27. 송재용, "제주 거문오름 용암동굴계에 영향을 미치는 발파진동특성에 대한 연구", 지질공학, 31(1), pp.103~118 (2021), 대한지질공학회

이 간행물의 다른 논문 (5건)