지반의 열적 거동은 대부분 열전도에 국한되어 연구가 진행되었으며, 자연대류 현상에 대한 연구는 매우 미비한 실정이다. 지반의 온도증가는 간극수의 밀도변화에 따른 부력을 유발하여 자연대류를 발생시키게 된다. 유체역학 관점에서 다공질 재료내의 자연대류 해석의 제약조건에 대하여 논의하고, 거시적 관점에서 완전 결합된 열-수리-역학적인 지배방정식을 이용한 대류현상에 대한 수치해석 기법을 제시하였다. 실내 열전도도 측정을 위한 탐침기 실험에 대한 수치실험은 자연대류를 무시하고 평가된 열전도도의 불확실성에 대하여 논의하고, 모델식과의 오류를 최소화하기 위한 적정한 실험조건을 제시하였다. 해저 전력선의 매설은 해저면 0.2m 깊이에서의 온도상승을 $2^{\circ}C$로 제한하고 있으나, 투수성이 큰 지반재료에 대한 수치해석결과는 기준온도를 초과하는 것으로 나타났다. 해저면의 온도와 열-수리-역학적 물성은 전력선의 매설설계에 중요한 설계인자이며 자연대류의 영향을 고려하여야 한다. 특히, 큰 투수성을 갖는 지반내에 열원이 존재하는 경우, 간극수의 밀도변화에 따른 자연대류가 중요한 열전달의 인자가 되므로 이를 고려한 해석을 수행하여야 한다.
최근 임시 지보, 보강 및 지하수 차수와 같은 다양한 지질공학분야에서 차수 및 지반보강 공법으로 인공동결공법(artificial ground freezing method)이 적용되고 있다. 인공동결공법은 지중에 매설된 동결관 내로 냉매를 순환시켜 대상 지반에 차수벽 및 지지체의 역할을 할 수 있는 동결벽체(frozen wall)를 형성한다. 본 연구에서는 해성 점토지반(marine clay)에 대한 인공동결공법 현장실증시험을 수행함으로서 인공동결공법에 따른 해성 점토지반에서의 동결속도(freezing rate)를 평가하였다. 현장실증시험은 지중에 3.2m 깊이로 매설된 동결관 내로 초저온 냉매인 액화질소를 순환시키는 방법으로 단일공 시험과 동결벽체 형성 시험을 수행하였다. 자동밸브를 통해 유출되는 액화질소의 온도를 일정하게 유지시켰으며, 동결과정에서 동결관 외벽 및 지중의 온도변화를 측정하였다. 시험결과, 단일공 시험은 부피가 약 $2.12m^3$인 원기둥 모양의 동결체를 형성하는데 총 3.5일 동안 약 11.9ton의 액화질소가 소요되었고, 동결벽체 형성 시험은 부피 약 $7.04m^3$의 동결벽체를 형성하는데 총 4.1일 동안 약 18ton의 액화질소가 소요된 것으로 산정되었다. 임의의 깊이에서 동결면적이 동결반경의 제곱에 비례하기 때문에 동결반경이 증가할수록 방사방향 1차원 동결속도가 감소하였고, 이를 바탕으로 방사방향 1차원 동결속도 예측식을 제시하였다.
본 연구는 combined integration/matrix method에 의해 다양한 접지 시스템의 특성을 모의할 수 있는 수치 해석 기법에 관한 연구이다. Combined integration/matrix method는 접지 시스템을 일정한 길이의 요소로 분할하여 미리 적분을 한 후 적분된 길이 요소 기법에 대해 matrix method를 사용하는 방법으로 연산 시간 및 해석시 에러 발생을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 수치 해석시 분할 요소 길이에 대한 오차 분석을 통해 최적의 요소길이 산정 방법을 제시하였으며 이를 통해 실규모 접지 시스템의 다양한 형태의 접지 시스템의 성능 분석이 가능하도록 하였다. 오차 분석을 토대로 접지 전극의 길이와 매설 깊이에 따라 적절하게 요소의 길이를 도출한 결과 분할하고자 하는 요소의 길이는 매설 깊이와 접지 도체의 길이에 주요한 상관 관계가 있음을 알 수 있었으며 본 연구에서 제시한 수치 해석 모델링 방법에 따라 3 % 이내의 해석 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 이를 다중 접지계 해석에 적용하여 현재 산업 플랜트 접지 방식에서 가장 논란이 되고 있는 전원 접지계와 신호/통신 접지계의 공통 접지 및 분리 접지의 영향 평가 등에 활용될 수 있음을 보여주었다.
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.
본 연구에서는 하수관 손상 등과 같은 원인에 의해 발생한 공동을 개착식으로 복구하기 위하여 개발된 복구재료를 이용하여 평판재하시험 기반의 현장실험을 실시하였다. 또한 실험결과를 이용하여 복구재료에 대한 지지력을 비교하였으며, 하중지지특성을 분석하였다. 시험 결과, 팽창매트를 지표로부터 각각 0.1m, 0.2m 하부에 매설한 경우에 원지반의 최대 응력조건에서의 지지효과는 약 66%~70% 정도인 것으로 분석되었지만, 매설깊이에 따른 지지효과의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 콘크리트매트가 적용된 경우의 지지효과는 원지반에 비하여 약 82%~90%로 나타났으며, 팽창매트로 보강된 경우에 비해서도 약 50% 정도의 지지효과를 보였다. 그리고 복구재료에 따른 허용지지력을 분석한 결과, 팽창매트와 콘크리트매트가 매설된 경우의 허용지지력은 원지반 대비 각각 약 130%~150%와 약 160% 이상을 확보하는 것으로 분석되었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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