국내 터널 유지관리에 있어서 현재 인력중심의 점검 및 진단기술이 IoT 센서 등을 활용한 자동화와 예방적 유지관리를 위한 디지털 트윈 모델 기반의 점검 및 진단 기술로 흐름이 변화하고 있다.
본 연구에서는 이러한 흐름의 변화에 따라 터널 디지털 트윈 모델 구축 절차를 제시하고 , 빔-스프링 모델(Beam-spring model)과 DE-TS 역해석 알고리즘을 사용하여 적용성을 검토하였다. 역해석 기법은 직접법을 기반으로 하였으며, 다양한 최적화 알고리즘 중 지반공학 분야에서 다수의 연구자들이 사용하였던 차분진화 알고리즘(Differential Evolution Algorithm, DEA)의 다변수 적용성을 향상시키고자 국부 최적화 기법 중 하나인 타부서치(Tabu Search, TS)와 결합하였다. Sharan (2003)의 이론식과 가시설 수치해석에 대한 역해석 문제를 통해 DE-TS 알고리즘의 성능이 기존의 DEA에 비해 향상됨을 확인하였다. 또한 물리 모델과 디지털 트윈 모델의 거동을 일치시키기 위해 다양한 계측항목에 대해 고찰하였으며, 내공 변위를 사용해서 디지털 트윈 모델을 구축하였다. 이를 위해 변위 기반의 적합도 함수에 대한 적용성을 분석하고자 축소모형실험을 수행하였으며, 터널의 다양한 변상 원인 중 토압 변화와 재료의 열화로 인한 변상을 모사하였다. 이 결과로부터 변위 기반의 적합도 함수를 적용 가능함을 확인하였다.
ERTI (2021)이 제시한 디지털 트윈 프로세스에 따라 터널 디지털 트윈모델 구축 절차를 제시하였으며, 4단계 해석까지 수행하여 적용성을 검토하였다. 터널 디지털 트윈 모델을 구축하는 경우 물리 모델과 유사한 거동을 나타내기 위해 디지털 트윈 모델을 수정하는 과정이 필요하며, 본 연구에서는 빔-스프링 모델을 사용하였기 때문에 스프링 강성값을 조절하는 것으로 해결하였다 또한 물리 모델과 유사한 거동을 나타내는 디지털 트윈 모델의 경우 DE-TS 역해석을 적용하였을 때, 역해석 결과의 정확도가 우수함을 확인하였다.