높은 고도에서 운행되는 항공기는 -$50^{\circ}C$이하의 극저온 피로환경에 노출된다. 이때 반복하중을 통해 발생되는 크랙과 같은 미세결함은 항공기 구조물의 물성변화를 야기하고 구조물 파단과 같은 심각한 구조적 결함을 야기한다. 따라서 효율적인 구조물의 유지보수 및 수명 예측을 위해 구조물의 지속적인 상태진단이 필요하다. 본 연구에서는 실제 항공기 운행조건과 유사한 극저온 피로환경에서 항공기 날개의 구조 건전성 모니터링을 수행하였다. 초기 결함 탐지를 위해 사각배열 압전구동기 및 센서를 구조물 하단에 부착한 뒤, 유도초음파 기반 능동센싱 기법을 통해 손상에 의한 산란 및 반사파를 측정하였다. 이후 통계학적 모델 분석과 위상배열기법을 통해 손상 발생 시점을 파악 및 손상 위치 탐지를 실시하였다. 또한, 극저온 환경에서의 센서의 생존성 파악과 구조 건전성 모니터링 결과의 신뢰성 향상을 위해 센서자가진단을 실시하였다. 실험 결과, 제안된 기법을 통해 극한환경에서 운행되는 구조물의 초기 손상 탐지 및 손상 위치 탐지가 높은 정확도로 가능함을 확인하였다.
최근 부산 신항만의 1단계 개발이 북 컨테이너 터미널쪽으로 가시적으로 나타나고, 12,000TEU 대형 컨테이너선을 서비스할 수 있도록 접근 수로 및 박지의 수심을 기존 15m 에서 18m로 준설작업을 통해 증심시킴과 아울러, 신항만의 웅동만 내 일부 수역을 매립하는 것으로 항만배후지 부분의 매립계획에 대한 수정이 논의되고 있다. 더구나 2003년 태풍 매미의 내습 이후 이곳 해역에서 항만구조물 설계의 기준이 되는 입사 파랑의 변화로 인해 각 부두에서의 극한파랑조건 및 항만 내 정온도에도 다소의 변화가 발생할 것으로 예상되어 각 부두에서의 정온도 분석이 뒤따라야 한다. 따라서 본 연구에서는 이들 변화에 대한 수치모델을 구성하고 실험을 수행한 후 현장 계측 자료와 함께 실험결과를 비교하였으며, 아울러 유동장에 대해서도 검토하였다. 결과, 전반적으로 항만의 반응이 증가되는 편이나 우려할 수준에 이르지는 않았지만 일부 구간에서는 태풍내습 시 대비하여야 하는 경우도 발생하였다.
본 연구에서는 기왕의 댐 붕괴사례와 인명손실 결정인자들의 분석으로부터 유도된 상관관계를 이용하여 댐 붕괴 홍수파의 특성이 고려된 인명피해 예측을 위해 미국의 LIFESim 모형에 적용된 인명손실 모듈과 유럽연합에서 제시한 사망률 함수에 의한 인명손실 추정기법이 제시되었다. 극한 홍수조건(PMF)하에서 댐 붕괴로 인한 대상 지점의 수심, 유속 및 홍수도 달시간 등과 같은 홍수특성치는 1차원 수리학적 모형인 FLDWAV에 의해 모의되었으며 범람수심을 이용하여 홍수취약 지역을 예측하였다. 이를 바탕으로 경보, 대피 및 피난처에 대한 가능성을 고려함으로써 홍수위험에 노출된 인구수를 추정하였다. 이러한 홍수위험 노출인구에 대한 사망률(치사율)을 추정하기 위해 홍수위험지역을 상이한 지대로 세분하여 지대별 치사율 또는 사망률 함수를 결정하였으며 이로부터 최종적인 사망자수를 예측하였다. 본 연구를 통해 제시된 댐 붕괴홍수의 인명피해 예측기법은 향후 확률론적 홍수 시나리오에 적용하여 하류부의 홍수위험도를 정량적으로 평가하고 저감대책을 수립하는데 활용될 수 있다.
부유식 해양구조물은 설계수명 동안 조우할 수 있는 가장 극심한 환경하중을 고려하여 설계되어야 한다. 본 연구의 해석 대상인 부유식 파력-해상풍력 복합 발전시스템에 가장 큰 영향을 미치는 환경하중은 파랑하중이다. 파랑하중의 주요 매개변수는 파장, 파고, 파향이며, 이들의 조합에 따라 구조물의 거동특성에 미치는 영향은 판이하다. 이에 따라, 대상 해역이 가지는 파랑의 특성과 구조물이 가지는 응답 특성을 기반으로 극한 응답을 주는 파랑인자를 탐색하는 과정이 필요하다. 즉, 환경조건 범위에서 발생할 수 있는 모든 파랑조건을 탐색하여 최대 응답을 발생시키는 등가설계파를 추출해야 한다. 이는 특정 하중의 최대 설계 응답과 동일한 응답 수준을 주는 규칙파를 탐색하는 일련의 과정을 통해 계산 가능하다. 본 연구에서는 부유식 파력-해상풍력 복합 발전시스템에 작용하는 특정 하중 인자에 대해 등가설계파를 산정하였으며, 전체구조해석에 활용하였다.
본 연구에서는 무주남대천 일부구간을 대상으로 GIS 공간정보와 FLUMEN 모형을 이용하여 빈도별 홍수범람을 모의하였다. 홍수범람해석을 위한 지형을 생성을 위해 수치지형도와 하천구간의 실제지형을 표현하는 종횡단측량 자료를 기반으로 GIS 공간보간법을 이용하여 불규칙삼각망을 구축하였으며, 극한의 홍수피해 시나리오를 고려하기 위해 제방 붕괴에 따른 홍수범람을 실시하였다. 분석결과, 좌안은 넓은 농경지의 영향으로 우안에 비해 50년, 100년, 200년 빈도에서의 침수면적이 각각 3.13배, 3.69배, 4.17배 높게 나타났으며, 인명피해가 발생할 수 있는 1.0m 이상의 침수지역에서는 각각 1.00배, 2.15배, 3.34배로 나타났다. 좌안의 제방 붕괴시 인명피해가 발생할 수 있는 1.0m 이상의 침수면적을 분석한 결과, 홍수량이 50년 빈도에서 100년과 200년 빈도로 증가시 침수면적이 각각 263%와 473%로 크게 증가하였다. 또한 우안 파제시에는 1.0m 이상의 침수심면적이 홍수량이 50년 빈도에서 100년과 200년 빈도로 증가시 침수면적이 각각 123%와 142% 증가한 것으로 분석되었으며, 특히 3.0~3.5m의 침수면적은 각각 263%와 489%로 크게 증가한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시된 홍수범람도는 토지이용계획 및 치수대책 수립을 위한 중요한 의사결정 자료가 될 것으로 기대된다.
최근 부산 신항만의 1단계 개발이 북 컨테이너 터미널쪽으로 가시적으로 나타나고, 12,000TEU 대형 컨테이너선을 서비스할 수 있도록 접근 수로 및 박지의 수심을 기존 15m 에서 18m로 준설작업을 통해 증심시킴과 아울러, 신항만의 웅동만 내 일부 수역을 매립하는 것으로 항만배후지 부분의 매립계획에 대한 수정이 논의되고 있다. 더구나 2003년 태풍 매미의 내습 이후 이곳 해역에서 항만구조물 설계의 기준이 되는 입사 파랑의 변화로 인해 각 부두에서의 극한파랑조건 및 항만 내 정온도에도 다소의 변화가 발생할 것으로 예상되어 각 부두에서의 정온도 분석이 뒤따라야 한다. 따라서 본 연구에서는 이들 변화에 대한 수치모델을 구성하고 실험을 수행한 후 현장 계측 자료와 함께 실험결과를 비교 하였으며, 아울러 유동장에 대해서도 검토하였다. 결과, 전반적으로 항만의 반응이 증가되는 편이나 우려할 수준에 이르지는 않았지만 일부 구간에서는 태풍내습 시 대비하여야 하는 경우도 발생하였다.
항로표지사고는 통항선박의 항행위험을 초래하고, 항로표지의 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 해상에 가장 많이 설치·운영되고 있는 등부표는 바람, 조류, 파도 등 해양기상의 영향으로 인한 사고율이 가장 높다. 그러나 우리나라 등부표 설치해역별 해양기상조건이 다름에도 불구하고, 등부표의 동적안정성 계산에 있어 전 해역에 일류적인 극한조건만을 적용하고 있는 문제점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 등부표 중 해상에 가장 많이 설치되어 있는 LL-26(M) 등부표의 동적안정성을 분석하여, LL-26(M) 등부표의 안정적인 운영 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 등부표와 관련한 선행연구의 해역별 기상을 분석한 후, 해양기상에 의한 사고발생 횟수가 많은 해역별 대표 등부표에 적용하여 동적안정성(경사각)을 추정하였다. 연구결과 각 해역별 LL-26(M) 등부표의 경사각은 상이하였다. 즉, 바람에 의한 경사각은 10.329°~36.868°이고, 조류에 의한 경사각은 0.123°~18.834°이며, 파도에 의한 경사각은 4.777°~20.695°로 나타났다. 이러한 연구결과는 LL-26(M) 등부표의 안정적 운영을 위한 해역별 설치기준 마련에 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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.
대다수의 부유식 해양플랜트는 위치 유지의 방법으로서 체인 계류 시스템을 사용하나, 그 설계 변경 과정은 논문으로 찾아보기 힘들다. 본 연구는 FLBT를 대상 해양플랜트로 선정하여 계류 초기설계안과 모형시험을 수치해석으로 분석하고, 변경된 설계조건에 따라 새로운 계류 설계안을 제시하였다. 주된 환경 방향에 따라 계류선 묶음(bundle)의 주 방향을 조절하는 것이 계류 설계하중 감소에 크게 유효했다. 터렛 계류된 해양플랜트라도 횡파에 노출되며, 횡파 중 운동 때문에 높은 계류 인장력이 발생했다. 일치된 환경 방향 조건은 설계조건이 될 수 없으며, 바람, 파도, 조류의 각 환경 방향이 복잡한 조건에서 설계 계류 하중이 발생했다. 횡요 운동이 계류 인장력에 미치는 영향이 큼으로 적절한 횡요 감쇠 계수를 계류해석에 적용하는 것이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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