본 논문에서는 불균질 재료의 균열진전을 해석하기 위한 방법으로 변절점 유한요소를 이용한 멀티스케일 기법을 제시하였다. 효율적인 해석을 위하여 서로 다른 스케일의 요소망을 적용하여 전체 모델의 자유도를 감소시킨다. 균열선단과 비교적 멀리 떨어져 있는 영역은 균질화 기법을 도입하여 불균질 재료에 대한 등가물성을 갖는 성긴 요소망으로 대체하고, 균열선단 주변의 요소망은 재료의 기하학적 특성과 불균질성을 반영하도록 조밀하게 구성한다. 한편 균열선단에 존재하는 응력 특이성을 표현하기 위하여 균열선단을 포함한 요소를 더욱 조밀한 요소망으로 분할하여 구성한다. 여기에서 서로 다른 스케일의 요소망 경계에는 변절점 유한요소를 적용함으로써 경계에서의 절점 연결조건과 적합성을 만족시킬 수 있다. 제시한 멀티스케일 기법을 수치예제에 적용함으로써 정확성과 효율성을 검증하였으며, 특히 불균질 성분이 균열진전에 미치는 영향을 경계조건과 T-응력의 관점에서 분석하였다.
한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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pp.129-137
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2000
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램(NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료(균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료)로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를계산하였다. 해석결과대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
본 논문은 통계적 기법에 의한 균열망 해석 프로그램 (NAPSAC)을 사용하여 암반의 수리특성을 평가하기 위해 시도되었다. 암반내 존재하는 절리의 방향성을 고려한 투수계수를 산정하기 위해 마북리 시험터널 주위의 시추자료와 막장 자료로부터 얻어진 균열에 대한 정보로부터 대상지역의 등가 투수계수를 추정하였다. 대상지역의 관찰자료 (균열망에 대한 자료, 수리지질학적 자료 )로부터 통계적 균열망 해석을 위한 입력자료를 결정하여 해석모델의 신뢰성을 확보하였다. 구현된 모델로부터 모델의 크기를 증가함에 따라서 이방성 투수계수 및 투수계수의 변화를 계산하였다. 해석결과 대상지역의 투수성은 균열군의 방향성에 의해 강한 이방성을 보였다.
발파에 의한 암반의 동적 파괴 과정을 설명하기 위해서는 발생한 폭굉압과 가스압의 작용을 동시에 연구해야 한다. 발파 과정에서 폭굉압과 가스압의 발파공 벽면에의 작용을 동시에 모델화하여 이에 따른 암반과의 상호 작용을 수치해석하는 연구에 앞서, 본 연구에서는 단일 발파공에서 생성된 단일 균열망에서의 가스 유동에 미치는 가스압 이력, 균열 길이 그리고 가스압을 산정하기 위해 적용한 상태 방정식의 영향에 대해 분석 하였다. 이를 위하여 단일공 발파에 의해 길이 0.01 m, 간극 0.001 m으로 동일한 5개의 균열로 구성된 단일 균열망이 생성되었다고 가정하였다. 또한 지름이 45 mm인 발파공에 지름이 36 mm인 PEIN을 장약하였다고 가정하여 수치해석을 수행하였다. 그 결과, 균열망을 구성하는 개별 균열에 작용하는 최대 가스압력과 그 도달시간은 사용 폭약의 특성과 균열망의 기하학적 특성에 의해 결정되는 것으로 나타났다.
본 논문은 수리학적 현장 주입시험 기간 동안 고려될 필요가 있는 수리역학적 상호작용에 따른 균열암반매질의 수리학적 거동에 대한 수치적 연구이다. 이러한 주입시험은 굴착정 내에 설치된 개구간(open hole section)을 따라 높은 압력을 가진 유량을 주입하며, 이를 통해 굴착정을 가로지르는 균열로부터 유량을 측정하는 것이다. 시간에 따라 변화되는 유량측정결과는 수리역학적 상호작용에 대한 분석 및 예측을 위해 개발된 수치모형의 현장 적용성을 평가하기 위해 사용되었다. 유량측정결과 전도성이 있는 균열들은 상호의존적인 균열망을 형성하며, 이로 인해 균열망을 구성하는 개별적인 균열요소들은 독립적인 시스템으로서 적절하게 모형화 될 수 없음을 보여주었다. 또한 간극수압이 굴착정 주위에 작용하는 최소주응력을 초과할 때 새로운 유체유입영역이 발생되며, 이러한 최소주응력보다 훨씬 큰 간극수압은 굴착정 주위의 균열들에 의해 유지될 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구에서 이러한 특성들이 자연 상태의 균열망의 구성형태에 따라 어떻게 영향을 미치게 되는지 이산 균열망 모형을 통해 수치적으로 분석되었다.
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.
본 논문에서는 콘크리트 표면 균열의 방향성을 효율적으로 인식하기 위하여 영상처리 기법을 적용하여 균열을 자동으로 검출하고 개선된 Max-Min 신경망을 제안하여 균열의 방향성을 자동으로 인식하는 기법을 제안한다. 균열 영상에서 빛의 영향을 효율적으로 보정하기 위해 모폴로지 기법인 채움 연산을 적용하고 Sobel 마스크를 적용하여 균열의 에지를 추출한 후, 반복 이진화를 적용하여 균열 영상을 이진화한다. 이진화된 균열 영상에서 2차례에 걸쳐 잡음 제거 연산을 수행한 후, 균열을 추출한다. 본 논문에서는 Max-Min 신경망을 개선하여 추출된 균열의 방향성을 자동으로 인식한다. 개선된 Max-Min 신경망은 delta-bar-delta 알고리즘을 적용하여 학습률을 자동으로 조정한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 개선된 Max-Min 신경망이 균열의 방향성 인식에 효율적임을 확인하였다.
본 연구에서는 3차원 이산 균열망 수치모형을 이용하여 균열망을 구성하는 균열요소의 길이분포가 유체 흐름 특성이 미치는 영향에 대해 수치적으로 분석하였다. 균열요소의 길이분포의 생성을 위해 절단멱분포법칙을 적용하였으며, 지수 ${\beta}_l$을 1.0에서부터 6.0까지 변화시키면서 유체 흐름 모의를 수행하였다. 모의결과 지수 ${\beta}_l$이 증가함에 따라 균열요소들의 길이분포는 점차적으로 작아지며, 이로 인해 균열망의 투수성에 영향을 미치는 균열요소들 간의 연결성은 취약해지는 것으로 나타났다. 각각의 지수 ${\beta}_l$에 대해 균열요소 각각에서 계산된 유량분포를 분석하였을 때 ${\beta}_l=1.0$에서의 평균유량이 ${\beta}_l=6.0$에 비해 약 447배 크게 산정되었으며, 균열망의 유출경계에서 계산된 유량의 경우 ${\beta}_l=1.0$일 때가 6.0에 비해 약 6,440배 크게 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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