Feasibility Study of DAS-Based Seismic Surveys for Large-Scale Urban Sinkhole Detection and Monitoring = 도심지 대형 싱크홀 탐지 및 모니터링에 대한 분포형 음향 센싱 기반 탄성파 탐사의 적용성 검토

국문 초록 (Abstract)

도심 지역의 싱크홀 발생 위험은 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 대규모 지하개발에 수반되는 굴착 및 터널 공사는 이러한 위험을 유발하는 주요 요인 중 하나이다. 기존의 비파괴 지구물리 탐사 기법인 지표투과레이더(GPR)와 전기비저항탐사(ERT)는 얕은 심도의 공동 및 이상체 탐지에는 유용하지만, 대형 싱크홀과 같이 수십 미터 규모의 깊은 지반 이상을 탐지하기에는 심도 및 공간적 한계가 존재한다. 이에 비해 탄성파 기반 기법은 더 깊은 지반 구조를 평가할 수 있는 탐사 심도와 분해능을 제공하므로 도심지 지반 안정성 평가에 보다 적합하다.
본 연구는 이러한 필요성에 따라 서울특별시 강동구 고덕동의 터널 공사 현장에서 수진기와 분포형 음향센싱(DAS)을 동시에 활용해 탄성파 탐사를 수행하였다. 바이브로사이스 신호를 두 수신 시스템에서 동시에 기록함으로써, 도시 환경 조건에서 나타나는 각 자료의 파동장 차이를 비교 분석하였다. 주로 Rayleigh 파 및 S파 성분이 기록된 수진기 자료와 달리 축방향 변형률을 기록하는 분포형 음향 센싱 자료는 P파 성분이 우세했다. 동일한 현장 환경이지만 수신 방식에 따라 자료기록 양상이 다르므로, 기존의 표준 처리 과정을 각 자료의 특성에 맞춰 재설계 한 후 적용하였다.
반사파 영상화 결과, 약 10 m 심도에서 상부 보강구역인 터널 천단으로 해석되는 반사면이 일관되게 관찰되었다. 다중 채널 표면파 분석 역산 단면에서 터널 정렬과 일치하는 15–20 m 심도에서 터널 효과로 추정되는 저속도 이상대를 확인할 수 있었고 이는 반사파 영상화 결과와 부합한다. 이때, 주파수별 속도 분석에는 보강된 터널지반과 자연 지반 간의 물성 대비를 반영하였다. 또한 3차원 탄성파 수치모델링을 통해 P·S파 민감도 차이, 터널 구조에 의해 발생하는 복합 산란파, 곡선형 터널 형상에 의해 나타나는 3차원 효과 등을 성공적으로 재현하여, 관측된 이상신호가 잡음이나 처리 과정의 오류가 아니라 실제 터널로 인한 지반물성 대비에서 기인함을 검증하였다.
이는 도심지와 같이 탐사 측선 구축 제약이 크고 잡음이 많은 환경에서도 분포형 음향센싱 기반 탄성파 탐사가 대형 싱크홀의 전조인 대규모 지하 이상대 탐지에 적용 가능함을 보여준다. 이 연구는 탄성파 탐사 기법의 현장 적용성을 입증하였으나, 향후 연구에서는 탐사 설계 및 획득 변수의 최적화를 통해 영상화 정밀도를 한층 더 향상시킬 수 있을 것이다. 구체적으로는 나선형 광섬유 배치를 도입하여 다방향 파동장 벡터를 온전히 기록하고, 터널 방향에 수직하는 측선을 추가하여 대상 구조물의 상세한 단면 형태와 3차원 배치 정보를 확보해야 한다. 아울러 송신원 주파수 대역을 확장하여 수직 분해능을 개선한다면, 도심지 지반 재해 예방 및 기반 시설 모니터링을 위한 보다 견고하고 포괄적인 체계를 확립할 수 있을 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

As underground development expands in the metropolitan area, large-scale sinkholes pose increasing risks to urban safety. Conventional geophysical methods, such as ground penetrating radar (GPR) and electrical resistivity tomography (ERT), are effective for shallow imaging but limited in penetration depth and spatial coverage for detecting deep subsurface anomalies. In contrast, seismic approaches offer sufficient depth penetration and resolution to assess deep subsurface instability. The application of distributed acoustic sensing (DAS) further improves their urban applicability through its high-density spatial sampling and operational efficiency.
To demonstrate these capabilities, a field-scale seismic survey was conducted at an active tunnel construction site in Godeok-dong, Gangdong-gu, Seoul. Both geophones and DAS were deployed along the tunnel axis, covering a survey length of approximately 250 m, to evaluate their applicability for detecting tunnel-scale subsurface anomalies that act as precursors to large urban sinkhole formation. Vibroseis sources with a frequency band of 5 -140 Hz were used for both sensing systems. Geophone data show strong Rayleigh-wave and S-wave energy related to the vertical direction. DAS emphasize P-wave-dominated horizontal motion because of its inherent ability to detect tangential strain to the fiber. These sensitivity contrasts necessitated preprocessing strategies proper to each sensor characteristic.
Reflection images obtained from DAS and geophone data clearly show subsurface reflectors near the tunnel crown at a depth of 10 m. Multi-channel analysis of surface waves (MASW) identifies a low S-wave velocity anomaly at depths of 15 – 20 m along the tunnel. This anomaly indicates a velocity contrast between the reinforced tunnel structure and the natural overburden. Both DAS and geophone data yield consistent Vs sections, supporting the reliability of these results. The stacked section obtained through conventional data processing and MASW Vs profile confirm a stable and cross-validated subsurface response related to the tunnel. Three-dimensional modeling verifies tunnel-induced subsurface contrasts by reproducing key field observations. The match between synthetic and field data validates the physical response of the detected anomalies. The field experiment demonstrates that a hybrid seismic approach integrating DAS and geophones can effectively detect subsurface tunnel anomalies, even in noise-intensive metropolitan environments. The results show that seismic-based methods are viable for urban subsurface safety assessment and represent a foundational step toward the development of DAS-based monitoring technologies for underground construction and urban hazard mitigation.
Future research can further enhance imaging precision by incorporating several technical optimizations. First, while the straight fiber alignment used here is primarily sensitive to horizontal motion, adopting a helical fiber deployment would enable multidirectional sensing, capturing both vertical and horizontal components to resolve the complex characteristics of elastic waves. Second, although the current parallel survey configuration effectively identifies the presence of the tunnel, future investigations should employ perpendicular survey lines to obtain detailed cross-sectional profiles of the tunnel geometry and scale. Finally, extending the highest frequency of the vibroseis sweep signal from 140 Hz to 250 Hz would improve vertical resolution, enabling sharper delineation of tunnel boundaries and adjacent anomalous zones in the shallow subsurface. These enhancements will provide a more robust and comprehensive framework for seismic-based urban hazard mitigation and tunnel-scale monitoring.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1. Introduction 1
• 1.1. Background of the study 1
• 1.2. Research objective 5
• 1.3. Outline 7
• Chapter 2. Theoretical background 8
• 2.1. Sinkhole formation 8
• 2.2. Seismic wave propagation around subsurface cavities 10
• 2.3. Characteristics of geophone and DAS 13
• Chapter 3. Data acquisition 16
• 3.1. Survey area 16
• 3.2. Survey layout 18
• 3.3. Source system 20
• Chapter 4. Data processing 22
• 4.1. Seismic reflection imaging 24
• 4.2. Multichannel analysis of surface waves 35
• 4.3. Numerical modeling 41
• Chapter 5. Results and discussion 48
• 5.1. Shot gather analysis result 48
• 5.2. Seismic reflection imaging result 54
• 5.3. MASW result 65
• 5.4. Numerical modeling result 72
• 5.5. Integrated Discussion 76
• Chapter 6. Conclusion 81
• References 84
• 초 록 89