도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.
한반도 중남부 지각 속도구조를 밝히기 위해서, 주요 지체구조 경계와 거의 직각을 이루는 북서-남동 방향의 299 km 측선(KCRT-2008)을 따라 대규모 인공지진파 실험을 실시하였다. 21~113 km 간격의 깊이 50~100 m인 8개시추공에서 250~1500 kg의 폭약을 발파하였고, 발생된 지진파 신호는 측선을 따라 평균 500 m 간격으로 매설한 4.5Hz 수신기로 수신하였다. 초동주시를 토모그래피 방식으로 역산한 결과, 파선경로는 2~3, 11~13, 20 km 깊이에 지각 내 굴절면이 존재함을 보인다. 굴절파 속도 7.7~8.1 km/s의 모호면은 중앙부에서 최대 34.2 km 깊이에 달하며, 동해와 황해로 접근하면서 얕아진다. 속도 7.6 km/s 등치선의 깊이는 31.3~34.4 km의 범위에서 변한다. 역산된 속도모델은 옥천계와 경기육괴 하부에, 깊이 7.2 km에 중심을 둔 저속도층이 129km까지 수평으로 연장되어 있고, 경상분지에는 속도5.4 km/s 이하의 저속도 암석이 최대 2.6 km 두께로 쌓여 있는 모습을 보여준다.
상시미동을 이용한 수평-수직 스펙트럼 비 방법은 해당부지의 공명주파수와 지반증폭 계수를 추정하여 퇴적층 두께 및 부지응답 등 지반특성을 평가하기 위해 널리 사용된다. 이 연구는 배경잡음을 관측한 깊이와 풍속 변화가 HVSR 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 지표형 지진계와 지중형 지진계가 설치되어 있는 8개 지진관측소를 선택하여 연구를 진행하였다. 분석결과를 종합해서 지진센서가 설치된 깊이에서의 지질학적 특성이 HVSR 결과에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 결정된 공명주파수는 지진센서가 설치된 퇴적층 전체 두께를 지시한다. 지표에서 관측한 배경잡음을 분석하면 풍속 변화에 따라 공명주파수가 다르게 추정된다. 이번 연구에서 분석한 결과는 지중 20-66 m 깊이에서 관측한 배경잡음은 풍속 변화에도 불구하고 공명주파수가 일정하게 추정되었다. 지중 100 m 이상의 깊은 깊이에서 수집한 상시미동 자료를 HVSR 분석하는 것은 결과가 불안정하다. 이번 연구는 지진계를 얕은 깊이(~0.3 m)에 매설하고 약한 풍속에서 관측한 자료를 사용하여도 HVSR 분석 목적을 달성하기에 충분한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
연구목적: 본 연구는 지반함몰 예방을 위하여 도로하부의 공동탐사를 실시한 후 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID 시스템의 현장 적용성을 평가하였다. 연구방법: RFID 시스템을 이용하여 맨홀, 전력관, 가스관, 통신관 등 지하매설물 및 태그 종류에 따른 아스팔트 하부의 깊이별 인식거리와 인식율 등 임시복구시 고무마개 하단부에 전자태그칩을 부착하여 현장 적용성을 평가하였다. 연구결과: 전자태그의 위치에 대한 심도별 인식거리 및 인식율은 심도 15cm까지는 큰 영향이 없으나 심도 20cm인 경우 다소 약한 편이다. 그리고 매설물이나 강우 시 침수 등에 대한 영향은 적은 편이며 도로의 기상상황 특히 바람의 영향이 있어 측정 시 이를 감안하여야 할 것이다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하 매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.
유리섬유강화폴리에스테르 복합소재는 지중 매설 파이프, 탱크용 구조재, 선체 등 가혹한 환경에서 구조재로 널리 사용되고 있으며, 장기 내수성을 필요로 하는 소재이다. 특히, 물에 잠겨 있을 때 삼투압으로 인하여 겔코트와 복합소재의 박리 등 열화가 진행된다. 본 연구에서는 지중 매설 파이프로 활용되는 GFRP 복합소재의 내구성 향상을 위해 인퓨전(진공성형) 공정으로 UPE (unsaturated polyester) 겔코트 표면 처리한 복합소재를 제작하여, 고온 수침 환경 ($65^{\circ}C$, $75^{\circ}C$, $85^{\circ}C$)에서의 표면 결함 및 크랙 발생과 경도 변화 특성을 확인하였다. 마이크로 CT 단층 촬영을 통하여 수침 온도에 따른 크랙의 침투 깊이를 조사하였으며, $75^{\circ}C$와 $85^{\circ}C$ 조건에서 크랙이 복합소재까지 침투하여 내구성을 저하시키는 것으로 확인되었다. 최초 크랙이 발생하는 지점을 고장시간으로 정의하고 아레니우스식을 활용하여 $23^{\circ}C$ 상온에서의 수명 예측을 실시하였다. 본 연구로 토목, 건축, 해양산업분야 등 겔코트가 적용되는 다양한 산업분야의 신뢰성 평가에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
해저 전력케이블은 수면 아래로 전력을 운송하는 송전케이블이다. 최근 해저케이블은 해상의 재생에너지인 풍력, 파력 및 조류시스템 등의 전력을 육지로 전송하며, 이 케이블이 위치하는 장소에 따라 해저에 매설하거나 해저면에 놓여진다. 전력케이블은 극한 환경에서 이용되어 왔기 때문에 가혹한 조건들과 온도 및 강한 조류를 견디도록 제작되나, 해저조건은 해상케이블에 대해 수 많은 종류의 심각한 손상을 만들기에 충분한 조건을 갖는다. 이러한 원인은 전력전송을 중단시키는 케이블 손상을 가져온다. 본 논문에서는 케이블에 대한 설계기준과 시공절차와 난제 그리고 케이블 전환 접속시스템에 대하여 연구한다. 설계된 해저케이블의 규격은 154kV 기존 케이블 1회선과 신규 케이블 2회선 등 3회선으로 구성되고, 선로당 100MVA 전력용량을 갖는다. 해저케이블 매설깊이를 결정하고 기존 및 신규 케이블을 함께 배치하는 방법을 연구하였다. 지중선로에 대한 해저케이블의 전력용량 허용값을 계산하였고 그 결과 케이블 선로당 100MW 이상의 전력용량을 갖는다는 것을 확인하였다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
화강편마암으로 된 풍화암이 기반암인 암반에 소켓된 말뚝의 지지 거동을 알기 위하여 직경 40cm인 현장타설말뚝 8개를 시공하고 말뚝 재하 시험을 실시하였다. 지반 조사는 예비조사, 본조사, 그리고 시험후 조사 등 3차례에 걸쳐서 이루어 졌으며, 이 때 BX와 NX 보링(12개소) 조사와 탄성파 탐사 등이 시행되었다. 암반 소켓 말뚝의 지지 거동을 주면부와 선단부로 분리하여 평가하기 위하여 암반 소켓 깊이를 3m, 6m 그리고 9m등으로 다양하게 하고, 선단부 지지력의 영향을 배제하기 위하여 말뚝 선단부에 스타이로폼(styrofoam)을 매설하기도 하였다. 그리고 말뚝 깊이에 따른 하중 전이 해석을 위하여 말뚝 철근에 변형률 게이지 등을 설치하고 재하 시험을 수행하였다. 상기의 재하 시험 결과로부터 국내 화강 편마암으로 된 풍화암에 소켓된 현장타설말뚝의 허용 주면지지력과 허용 선단지지력을 각각 $8.6t/m^2 \;와 \;84t/m^2$로 제안하였으며, 일축압축강도를 이용한 풍화암의 탄성계수 산정식을 제안하였다.
최근 한국에서는 많은 지반 침하 사고가 발생하고 있는데, 이는 상하수의 누수 및 손상된 하수관에 기인한 것이다. 본 연구는 지반 침하에 대한 GPR 탐지 데이터의 실증적 자료를 구축하는 것을 목표로 한다. 이러한 목적으로 테스트 베드가 제작되었으며, 제작 변수는 주철관 및 EPS의 매입 깊이 및 수평 거리이다. 탐사결과, 1.5m의 깊이로 매립된 EPS는 검출하기 어려웠으며, 0.5m 거리 내에서 주철관에 밀접하게 매설 된 EPS는 매우 강한 주철관 신호로 탐지가 불가능했다. 또한 본 연구에서는 GPR 탐사 이미지 결과를 처리하기 위해 GPR 이미지 처리 프로그램 (GPRiPP)을 개발했다. 그 주요 기능은 위글파 신호를 증폭시키는 게인 기능이며, 기존 프로그램과 GPRiPP의 이미지 처리 기능은 매우 유사함을 확인하였다.
본 논문에서는 터널별로 매설된 온도계의 연중계측을 통하여 년 중 온도변화특성과 갱구부로부터의 길이별 온도변화특성, 터널연장별 대기 온도변화특성, 지표부 온도 변화특성을 분석하였다. 터널의 연장별 터널내 바닥부 온도 분포에 대한 분석 결과 입구부와 출구부가 다른 온도분포를 보임을 알 수 있었다. 출구부에서의 터널내 바닥부 표면온도 분포는 출구부에서 50m 지점까지는 온도가 변하다가 50m 이후 깊이에서는 터널연장에 상관없이 거의 일정한 온도분포를 보임을 알 수 있었다. 그러나 입구부에서의 터널내 바닥부 표면온도 분포는 출구부와 달리 터널내 길이 약 125~150m 지점에서 본도분포가 변하고 있음을 알 수 있었다. 이는 입구부로 유입되는 찬공기가 풍향 및 풍속의 영향을 받아 터널깊이 약 125~150m 지점까지 영형을 끼치는 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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