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영어

Ground investigation data for construction design in Korea are registered and managed in the Geotechnical Information Database Center. However, the digitization of ground investigation results faces challenges due to inefficiencies in data entry methods, inconsistencies between standard formats and field terminology, and project-based management. These issues reduce data reliability and usability, hindering advanced applications such as artificial intelligence(AI) learning and big data analysis. To address these issues, this study proposes several improvement measures: establishing a data standardization system compatible with international standards, linking with GIS and 3D ground models, transitioning to an API-based open data platform, and establishing a quality management system utilizing AI-based automation technology. To realize these measures, guideline improvements are proposed for certain provisions of the "Guidelines for the Digitization and Utilization of Ground Investigation Results". Improving ground investigation data collection and management methods will enhance data quality and increase usability to the AI era.

한국어

우리나라에서는 건설공사 설계를 위해 수행되는 지반조사 데이터를 국토지반정보 통합DB센터에 등록· 관리하고 있다. 그러나, 데이터 입력 방식의 비효율성, 표준 서식과 현장 용어 간의 불일치, 사업 단위 중심의 관리 등으로 지반조사 결과의 디지털화에는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제는 데이터의 신뢰성 과 활용성을 저하시키고 인공지능 학습 및 빅데이터 분석과 같은 첨단 활용을 어렵게 한다. 이를 개선하 기 위해 본 연구는 몇 가지 개선 방안을 제시하였다. 국제 표준과 호환 가능한 데이터 표준화 체계의 구축, GIS 및 3차원 지반모델과의 연계, API 기반 오픈 데이터 플랫폼으로의 전환, AI 기반 자동화 기술을 활용한 품질관리 시스템의 구축이다. 제안된 개선 방안의 실현을 위해 「지반조사결과 전산화 및 활용에 관한 지침」의 일부 조항에 대한 제도 개선을 제안하였다. 지반조사 데이터 수집 및 관리 방식이 개선된다면 데이터의 품질 향상과 AI 시대에 적합한 활용에 기여할 수 있을 것이다.