• 복합신소재구조학회 논문집
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• 제5권1호
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• pp.1-8
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• 2014

Pultruded glass fiber reinforced polymeric plastic (PFRP) and FRP member manufactured by sheet molding compound (SMC) have superior mechanical and physical properties compared with those of conventional structural materials. Since FRP has an excellent corrosion-resistance and high specific strength and stiffness, the FRP material may be highly appreciated for the development of floating-type photovoltaic (PV) power generation system. In this paper, advanced floating PV generation system made of PFRP and SMC is designed. In the design, it includes tracking solar altitude by tilting photovoltaic arrays and tracking solar azimuth by spinning structures. Moreover, the results of the finite element analysis (FEA) are presented to confirm stability of entire structure under the external loads. Additionally, installation procedure and mooring systems in the Hap-Cheon Dam are discussed and the measurement of strain under the actual circumstances is conducted for assuring stability of actually installed structures. Finally, by comparison with allowable stress, appropriate safety of structure is confirmed to operate the system.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.40-48
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• 2023

본 논문에서는 항만 계류시설 중 대표적인 구조형식인 케이슨식 안벽의 장기 거동 특성을 분석하기 위하여, 센서 기반 모니터링 시스템을 구축하고, 약 10개월간의 데이터를 검토하였다. 문헌을 바탕으로 항만시설물의 피해 원인 및 유형을 분류하였으며, 이에 적합한 센서 및 계측 시스템을 선정, 현장에 설치하여 주기적으로 데이터를 확보하였다. 확보한 데이터는 LTE 통신망으로 서버에 전달 및 저장된다. 현장상황을 고려하여 경사계, 이격거리계, 침하계를 설치하였으며, 서로 다른 케이슨간의 비교를 위하여 2개 함을 대상으로 센서를 부착하였다. 계측된 센서 데이터와 기온 및 인근 해역에서 계측된 조위 데이터의 상관성을 비교하였다. 이격거리계와 침하계의 경우 온도에 따른 영향이 지배적으로 나타난 반면, 경사계는 상대적으로 덜 민감한 경향을 보였다. 온도가 약 50도 변화 할 때, 변위는 10mm, 침하는 2mm, 기울기는 0.1도 가량 변화하였다. 한편, 조위 데이터와는 뚜렷한 상관성을 보이지 않았으며, 추후 심도있는 분석이 필요하다고 판단된다. 계측된 데이터의 특성을 바탕으로 중력식 안벽에 이상상태가 발생하였을 때 이를 탐지할 수 있는 알고리즘을 개발할 수 있으며, 이를 위한 데이터베이스를 구축하였다. 중력식 안벽 대상 지속적인 장기 데이터 확보 및 분석을 통하여, 재해 및 재난 발생 시 구조물의 안전성 및 사용성을 객관적으로 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.427-436
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• 2018

본 논문에서는 긴 파이프 이뤄진 세장형 부이 구조물의 파랑 중 거동특성에 관한 모형시험과 수치해석 연구를 수행하였다. 대상 부이 구조물은 긴 파이프를 기본 뼈대로 하여, 상부구조물, 부력재, 중력식 앵커로 구성된 아티큘레이트(Articulated)형 부이 구조물이다. 대상 해역인 서해에서의 본 부이 구조물의 생존성을 평가하기 위하여, 축척비 1/22의 축소 모형을 제작하여 선박해양플랜트연구소 해양공학수조에서 일련의 모형시험을 진행하였다. 이 때 50년 재현주기의 극한파 조건을 고려하였으며, 또한 조류 및 주기 효과를 검토하기 위하여 추가적인 실험을 수행하였다. 생존성 평가를 위한 주된 평가항목으로는 구조물의 거동, 앵커 지지력, 침수 횟수를 고려하였다. 모형시험 결과와의 상호검증을 수행하기 위하여 상용계류해석 프로그램인 OrcaFlex를 이용하여 수치 시뮬레이션을 병행하였다. 평가결과로써 먼저 조위차에 따른 본 부이 구조물의 거동 특성에 대해 살펴보았다. 고조위와 저조위 조건에서의 종동요 응답, 앵커지지력의 변화를 살펴보았으며, 수치 시뮬레이션 결과와의 직접 비교 검토하였다. 두 번째로는 파도 주기와 조류의 유무에 따른 부이 구조물의 응답 특성 변화에 대해 고찰하였다. 세 번째로는 상부구조물의 침수와 관련하여 비디오 분석을 통한 침수 횟수를 수치해석 결과와 비교 제시하였다. 마지막으로 모형시험에서 직접 계측하지 못한 구조응답과 관련하여 수치 시뮬레이션 결과를 제시하고, 극한파 중 구조적 안전성에 대해서 논하였다. 일련의 생존성 평가 연구를 통하여 본 부이 구조물의 극한파 중 거동 특성에 대해 살펴볼 수 있었으며, 파도, 조류, 조위차에 따른 민감도 특성을 통해 본 부이구조물의 취약점 및 활용성에 대해 고찰해 보고자 하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.