인공지능을 활용한 국내 지반 분류 지도 작성

초록

국내 내진설계기준의 지반분류는 토층평균전단파속도(V Ssoil )와 기반암깊이(Z bedrock )로 판정된다. 임의의 위치에서 V Ssoil 과 Z bedrock 은 기반암깊이까지의 시추주상도가 존재할 경우 시추주상도의 전단파속도, 표준관입시 험, 토층분류정보를 활용하여 계측 또는 예측할 수 있다. 또한 비파괴탐사인 표면파탐사기법을 이용하여 V Ssoil 과 Z bedrock 을 유추할 수 있다. 하지만 국토 면적 대비 시추주상도가 존재하는 부지는 매우 제한적이며, 설계 또는 유지보수 시 지반분류가 필요한 모든 위치에 대해 시추탐사 또는 표면파탐사를 수행하는 것은 비효율적이다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 지도학습을 이용하여 V Ssoil 및 Z bedrock 을 임의의 지역에서 예측하는 모델을 개발하고 나아가 국내 지반분류 지도를 작성하고자 한다. 지도학습은 학습의 속도가 빠르며 예측 성능이 우수한 Light GBM 기법을 사용하였으며, 학습데이터는 국토지반정보포털에 존재하는 기존의 시추공 정보로부터 생성한 V Ssoil 및 Z bedrock 을 사용하였다. 낙동강 하구의 조밀한 탐사로부터 생성한 지도와 비교하여 본 연구에서 제시한 모델의 유효성을 검증하였다.

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