• 제목/요약/키워드: 굴착기 성능

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지중 매설물 이력 관리 시스템 개발을 위한 전자인식기의 현장 적용성 검증 연구 (A Case Study on Electronic Recognition Sensor for Underground Facility Management System)

  • 정유석;김솔람;김병곤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.777-785
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    • 2021
  • 도시의 다양한 기능을 제공하기 위해 다양한 유틸리티 라인들이 지중에 매설되어 있다. 하지만, 관련 이력이 체계적으로 관리되고 있지 않아 굴착 공사 시 파손과 같은 피해가 발생하고 있다. 또한, 공중선 지중화 사업이 진행됨에 따라 지중 매설물 이력 관리 시스템의 필요성이 더욱 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 BLE(Bluetooth Low Energy) Beacon, UHF RFID(Ultra High Frequency Radio-Frequency Identification), 지자기 센서, 및 상용 마커와 같은 전자인식기를 관로 등의 지중 매설물에 설치하여 관리 이력과 현장 상황 관리 가능성에 대해 살펴보고자 하였다. 현장 시범사업을 통해 각 전자인식기의 장단점과 현장 적용성을 분석하였다. 두 차례의 제한적인 시범사업을 통해 수집한 연구 결과에 따르면 전자인식기의 성능을 발휘하기 위해서는 설치 깊이를 통제하는 것이 가장 중요했다. 또한 도심에서 활용해야 하는 만큼 주변 환경 간섭에 따른 영향이 최소화되어야 하고 시간에 따른 성능 저하가 없어야 한다. 지자기 인식기의 경우 주변 환경간섭의 영향이 컸고 BLE Beacon의 경우는 시간에 따른 성능저하가 발생하였다. 설치 깊이가 40cm 미만으로 통제될 수 있는 현장 상황에서는 배터리를 사용하지 않는 방식의 UHF RFID의 활용성이 가장 뛰어났다.

친환경 도로굴착 시공을 위한 도로절단기 개발 (Development of a Pavement Cutter for Eco-friendly Road Excavation Construction)

  • 김균태
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.111-118
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    • 2022
  • 최근에 우리나라의 도로 하부에 매설된 지하시설물이 노후화되면서, 지하시설물 유지보수 공사 물량이 급증하고 있다. 이러한 도로지하 시설물의 유지관리를 위해서는 도로포장의 절단작업이 선행되어야 한다. 그런데 우리나라에서 사용되는 기존 도로절단기는 친환경적이지 못하며 소음과 절단슬러지(비산먼지)가 많이 발생하는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 절단슬러지 회수장치의 개념을 도출하고, 이 기능을 포함하는 친환경 도로절단기를 설계·제작하였다. 개발된 장비는 1m를 100~150mm 깊이로 절단하는 데에 20~30초 가량 소요되었다. 또 대부분의 구간에서 슬러지 흡입 성능은 양호하였으며, 2m 거리에서 약식 측정한 장비의 소음도는 평균 82.7dB 수준이었다. 다만 개발된 장비가 1차 프로토타입 수준이라는 한계로 인하여 구동안정성이 다소 낮았고, 시동꺼짐, 슬러지 회수성능 저하 등의 이상현상이 발생하는 경우가 있었다. 향후 개발된 프로토타입의 튜닝 및 개선을 통해 절단성능과 슬러지 회수 기능을 보다 안정시킬 예정이다. 그리고 개선된 프로토타입을 실제 현장 상황에 적용하여, 생산성 등을 정량적으로 비교·분석할 계획이다.

쉴드 TBM 디스크 커터 교체 유무 판단을 위한 머신러닝 분류기법 성능 비교 (Performance comparison of machine learning classification methods for decision of disc cutter replacement of shield TBM)

  • 김윤희;홍지연;김범주
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제22권5호
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    • pp.575-589
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    • 2020
  • 최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.