인프라 구조물은 대부분 경제 성장기에 완공되었다. 이러한 인프라 구조물은 최근 들어 공용연수가 점차 증가하고 있어 노후 구조물의 비중이 점차 증가하고 있다. 이러한 노후 구조물은 설계 당시의 기능과 성능이 저하될 수 있고 안전사고로까지 이어질 수 있다. 이를 예방하기 위해서는 정확한 점검과 적절한 보수가 필수적이다. 이를 위해서는 우선 미세한 균열까지 정확히 탐지할 수 있도록 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술에 수요가 증가하고 있다. 하지만 딥러닝 알고리즘은 다수의 학습 데이터가 있어야 한다. 특히 영상 내 균열의 위치를 표시한 라벨 영상은 필수적이다. 이러한 라벨 영상을 다수 확보하기 위해서는 많은 노동력과 시간이 필요한 실정이다. 이러한 비용을 절감하고 탐지 정확도를 높이기 위해서 본 연구에서는 mean teacher 방식의 학습 구조를 제안하였다. 이 학습 구조는 900장의 라벨 영상 데이터 세트와 3000장의 비라벨 영상 데이터 세트로 훈련되었다. 학습된 균열 탐지 신경망 모델은 300여장의 실험용 데이터 세트를 통해 평가되었고 탐지 정확도는 89.23%의 mean intersection over union과 89.12%의 F1 score를 기록하였다. 이 설험을 통해 지도학습과 비교하여 탐지 성능이 향상된 것을 확인하였다. 향후에 이러한 방법은 라벨 영상을 확보하는데 필요한 비용을 절감하는데 활용될 것으로 기대한다.
보와 저낙차 댐과 같은 하천횡단구조물을 통과하는 흐름은 도수 현상을 동반하는 급변류가 지배적이다. 구조물 하류에서 도수로 인한 유속과 수면의 강한 비정상성은 수공구조물의 안정에 영향을 줄 수 있다. 특히, 높은 Froude 수 조건에서 발생하는 정상도수는 공기연행이 현저하게 발생하여 흐름 특성은 더욱 복잡해진다. 이 연구에서는 Froude 7.3 조건에서 발생하는 정상도수를 모의하기 위해서 큰와모의 기법과 하이브리드 VoF 기법을 이용한 수치모의를 수행하였다. 수치모의 결과는 구조물 하류 바닥면에서 계측된 순간최대압력과 시간평균압력 분포를 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 단, 구조물 직하류에서의 순간최소압력 분포는 대상으로 하는 실험 계측값과 반대의 양상을 보이지만, 유사한 다른 시험과는 같은 양상을 보임으로써 본 연구에서 수행한 수치모의는 합리적으로 압력변동을 예측하는 것으로 판단된다. 도수 중앙부에서의 연직방향 유속분포와 공기농도분포는 유사한 조건의 실험 결과들과 자기상사성을 보이면서 양호하게 일치하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본 연구에서 적용한 큰와모의 기법과 하이브리드 VoF 기법이 높은 Froude 수 조건에서 강한 공기연행을 동반하는 도수현상을 양호하게 재현할 수 있음을 보여준다.
차량 하중은 교량의 열화를 일으키는 주된 원인 중 하나이다. 현재 WiM(Weigh-in-Motion)을 사용하여 통행 차량의 하중을 측정하고 있으나, WiM은 접촉식 센서로 설치 및 유지관리 비용이 큰 단점이 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 CCTV 영상을 이용하여 비접촉식으로 교량 통행 차량 하중 이력을 추정하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 물체 탐지 딥러닝 모델을 이용하여 통행 차종을 인식하고, 해당 차량의 하중을 국내 주요 차량 모델들의 공차중량에 근거하여 작성된 하중기반 7차종 분류표에 근거하여 추정한다. 물체 탐지 딥러닝 모델로는 Faster R-CNN 모델이 사용되었으며, Faster R-CNN 모델을 7차종 분류표에 따라 구축된 영상 학습데이터를 이용하여 학습시켰다. 학습된 딥러닝 모델의 성능은 교량 CCTV로 취득한 영상을 이용하여 검증하였다. 최종적으로 실제 교량 상부에 설치된 CCTV에서 취득한 영상을 이용하여 교량을 통행중인 차량 하중을 연속으로 추정함으로써 특정 시간동안 통행 차량의 하중 이력 그래프를 획득할 수 있음을 보였다.
구조물의 동적 해석 자동화는 구조 통합 시스템에서 중요한 역할을 한다. 해석 결과에 따른 신속한 대피 또는 경고 조치가 신속하게 이루어지도록 해석 모듈은 짧은 실시간에 해석 결과를 출력해야 한다. 구조 해석법으로 세계적으로 가장 많이 사용되는 방법은 유한요소법이다. 유한요소법이 널리 사용되는 이유 중 하나는 사용의 편리다. 그러나 사용자가 유한요소망을 입력해야 하는데 요소망의 요소 수는 계상량과 정비례하고 요소망의 적절성은 에러와 연관된다. 본 연구는 시간 영역 동적 해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률 값으로 오차를 평가하고, 요소 세분화는 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 효율적으로 계산하는 적응적 요소망 형성 전략을 제시한다. 적용한 캔틸레버보와 간단한 프레임 예제를 통하여 적절한 요소망 형성, 정확성, 그리고 연산 효율성을 검증하였다. 이 방법의 간단함이 지진 하중, 풍하중, 비선형 해석 등에 의한 복잡한 구조 동적 해석에도 효율적으로 사용될 수 있는 것을 보여 준다.
기존의 사면안정해석은 포화토 이론에 기반하여 비탈면 안정성에 대한 평가가 진행되었다. 그러나 자연 지반은 기후에 따라 함수 특성이 변화하기 때문에 포화토 이론은 한계가 있어 불포화토의 특성을 고려한 안정해석 연구가 필요하다. 또한, 실제 불포화토 지반은 호우로 인해 모관흡수력이 감소하여 사면 안정성의 저감을 유발하기 때문에 이에 대한 공학적 특성을 평가하는 것이 중요한 실정이다. 본 연구에서는 국내 산지에 내포된 화강풍화토를 활용하여 세립분 함량을 0%, 10%, 20%, 30%로 구분한 4가지 시료를 통해 흙-함수 특성 시험을 수행하였으며, 특히 건조과정뿐만 아니라 실제 사면에서 호우로 인한 안정성 평가를 고려하기 위해 함수비를 증가시키는 습윤과정을 진행하였다. 또한, 다양한 이론식을 적용하여 실험에 가장 일치하는 이론식인 van Genuchten(1980) 모델을 활용하였으며, 건조과정과 습윤과정에 대한 화강풍화토의 세립분에 따른 파라미터를 분석하였다.
노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.
기존 대부분의 3D 콘크리트 프린팅 연구는 모르타르를 재료로 활용하고 있다. 다만, 굵은 골재를 포함한 콘크리트에 비해 모르타르를 사용할 경우에는 높은 바인더 함량과 잔골재량으로 인하여 경제성이 저하될 수 밖에 없다. 따라서, 3D 프린팅 기술의 건설산업 적용 확대를 위해서는 굵은 골재를 사용한 콘크리트 3D 프린팅에 대한 연구가 요구된다. 본 연구에서는 굵은 골재가 포함된 3D 프린팅 용 콘크리트의 배합설계 프로세스를 제안하고자 하였다. 다양한 문헌연구 및 배합실험을 참고하여 3D 프린팅에 적합한 배합을 도출하였으며, 출력실험을 통하여 압출성을 검증하였다. 콘크리트 배합의 증점제(Viscosity modifying agent, VMA) 함량을 출력실험의 변수로 설정하였으며, 출력된 필라멘트의 치수 적합성, 골재분포도, 표면 품질을 평가하여 압출성능을 검증하였다. 실험결과, VMA의 함량이 높은 배합이 더 우수한 치수 적합성과 표면 품질을 보였으며, VMA 함량이 다름에도 불구하고 모든 배합에서 골재분포가 균등하게 나타났다. 실험결과를 바탕으로 굵은 골재가 포함된 콘크리트의 압출성을 향상 시킬 수 있는 배합설계 프로세스를 도출하였다.
본 연구에서는 Shield TBM 터널 근접 시공으로 인한 기 존재하는 단독말뚝 및 군말뚝의 공학적 거동을 파악하기 위해 다양한 보강조건을 고려한 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 수치해석에서는 말뚝 절단, 지반보강 및 기초판 보강을 고려하여 말뚝의 거동을 분석하였으며, 터널굴착으로 유발되는 지반침하, 말뚝두부 침하, 말뚝의 축력 및 말뚝-지반 사이 경계면에서 발생하는 전단응력을 고찰하였다. 말뚝선단이 풍화암에 지지되는 모든 말뚝에서는 전단응력의 분포가 비슷한 경향을 보였으며, 말뚝선단이 절단되는 말뚝의 경우 말뚝의 상대적 위치에 따라 인장력 혹은 압축력이 동시에 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 말뚝선단이 풍화암에 지지된 경우 약 70%가 주면마찰력에 지지되며, 나머지 약 30%가 말뚝선단에 지지되는 것으로 분석되었다. 추가적으로 보강을 고려하지 않은 말뚝의 경우 그라우팅 보강을 실시한 말뚝에 비해 최종침하가 약 70% 크게 발생하였다. 말뚝선단 절단 및 보강조건 유무에 따라 지반 침하와 말뚝 침하가 큰 영향을 받는 것으로 조사되었으며, 본 연구를 통해 말뚝절단, 지반보강 및 기초판 보강 조건에 따른 단독말뚝 및 군말뚝의 거동에 영향을 미치는 주요인자를 심도있게 고찰하였다.
단조롭고 자연친화적이지 못한 기존 연안블록의 설계 및 시공으로 인하여, 연안침식방지 블록이 효과적으로 제 기능을 발휘하지 못하고 또 다른 피해가 발생되고 있다. 국민소득의 증대와 Waterfront 개념의 빠른 확산으로 연안 어항의 낙후된 시설개선 등에 많은 사업이 추진되고 있으나 이러한 용도에 맞는 자연 친화형 구조물이 개발된 바 없어 기존의 Solid Block, Igloo Block, Tunnel Block 등이 일부 현장에 적용되고 있는 실정이다. 선박이 계류하는 안벽이나 물양장 등에서 항내 진입파와 항파 등으로 인한 반사파의 발생에 의한 공진현상으로 항내파고가 높아져 정온도유지가 어렵고 선박의 계류 및 하역에 지장을 주게 되며, 선박과의 충돌 발생으로 인한 소형선박의 손괴 발생율이 높은 실정이므로 새로운 형태의 블록(Block)개발이 필요하다. 이에 따라 개발한 C.E.(Coastal Environments)블록을 현장에서 사용하기 위해서는 전단키 부분의 내하력 평가가 요구 된다. 따라서, 본 연구는 C.E. 블록의 연결부 시험편을 제작하여 C.E.블록 경계면의 마찰실험을 실시하였으며, 실험에서 얻은 C.E.블록 연결부의 마찰계수를 유한요소 해석에 사용하여 C.E.블록의 블록과 블록 접촉면의 마찰 계수를 산정하고자 한다.
대도시 및 지하구조물에서 주로 발생하는 탄산화는 사용기간의 증가에 따라 철근부식이 발생하며, 이러한 철근부식은 구조물의 성능저하로 진전된다. 하나의 RC 구조물이라 하더라도, 콘크리트 시공에 의해 건전부뿐 아니라 시공이음부 또는 균열부와 같은 취약부가 발생하기가 쉽지만, 진단시에는 일반적으로 건전부만을 대상으로 탄산화 거동을 분석하고 있다. 본 연구에서는 대도시에서 사용중인 고가교의 RC 교각을 대상으로 하여 건전부, 균열부, 시공이음부 콘크리트의 탄산화 실태조사를 수행하였다. 조사된 탄산화 깊이와 측정된 피복두께를 확률변수로 하여, 사용기간에 따라 증가하는 내구적 파괴확률을 도출하였다. 한편 국내 시방서에서 제시하는 목표파괴확률을 기준으로 대상구조물의 내구수명을 평가하였다. 동일한 기둥부재라 하더라도 건전부, 균열부, 시공이음부 콘크리트에 따라 도출된 내구수명은 각각 다르게 평가되었으며, 피복두께가 작고 균열폭이 큰 경우에서는 매우 빠르게 감소함을 알 수 있었다. 피복두께의 변동계수에 따라서도 내구적 파괴확률의 변화가 크므로 적절한 시공과 품질확보가 중요함을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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