암반터널굴착을 위한 발파시 이로 인한 암반의 최종 손상영역을 예측하는 것은 터널의 안전성을 위해 매우 중요하다. 그러나 복잡한 발파거동은 손상영역을 적절히 예측하는데 상당한 어려움이 있다. 이러한 어려움을 효과적으로 해결하기 위해 발파하중을 응력파와 가스압으로 분리한 많은 연구가 진행되었다. 응력파는 발파공 주위에 분쇄한(crushing annulus)과 파쇄균열대(fracture zone)를 형성시키며, 상당시간 지속되는 준정적인 가스는 파쇄균열대의 닫힌 균열내부에 침투하여 균열을 다시 진행시키는 역할을 하게 된다. 즉, 가스압은 최종적으로 암반에 손상을 가하는데 기여를 한다. 따라서 본 논문은 이러한 가스압에 의해 생성되는 균열의 최종 진행 길이를 예측함으로써 발파로 인한 최종 손상영역을 간단하게 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 무한 탄성평면에서 발파공 주위에 대칭으로 형성되는 균열을 모델로 사용하였다. 이 모델에서 균열이 진행할 수 있는 조건과 가스의 질량이 일정하다는 두가지 조건을 사용하였다. 그 결과 응력집중계수는 균열이 진행할수록 감소하여 최종균열의 길이를 예측할 수 있었고, 그와 동시에 발파공에 작용하는 압력도 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
터널 굴착으로 인한 지반의 거동 분석은 대변형 영역의 거동을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 TBM 터널 굴착으로 인한 주변 지반에 대한 영향을 실제 현장 조건과 동일 조건에서 분석하기 위하여 대변형 유한요소 해석을 수행하였다. 지반의 대변형 거동을 모사하고 예측함에 있어 가장 널리 활용되는 두 가지 해석 기법 - coupled Eulerian Lagrangian (CEL)과 auto-remeshing (AR) 기법 - 을 적용하여 TBM 굴착 과정을 모사하였고 그에 따른 주변 지반에 발생하는 손상영역의 범위를 예측하였다. 굴착손상영역의 범위는 두 기법을 통해 도출된 결과와 굴착손상영역을 정의하는 실험적인 기준을 종합하여 추정하였다. 해석 결과, 두 대변형 해석 기법을 이용하여 도출된 굴착손상영역은 서로 비슷한 크기로 수렴하였고, 기존 연구의 실험 및 계측을 통해 확인된 굴착손상영역 크기와 모양, 경향과도 일치하는 것으로 나타났다. 굴착 되는 지반의 RMR 등급이 좋을수록 굴착손상영역의 크기는 더 커지고, 터널의 직경과는 정비례하는 것으로 나타났다. 반면에, 터널의 심도가 깊을수록 지반의 구속압이 커져서 굴착손상영역은 상대적으로 작게 형성되는 것으로 확인되었다.
손상된 얼굴영상을 인식하는 문제는 자동 얼굴인식 시스템의 상용화에 중요한 논점이 되고 있다. 손상된 영상에서 얼굴을 인식하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 손상된 정보를 제거하여 인식을 하는 것이고, 둘째는 손상된 정보를 복원한 후에 인식을 하는 것이다. 본 논문에서는 손상된 영상을 코호넨 네트워크에 입력하여 손상된 영역을 추출한 다음에 주성분 분석을 통해 얻은 특징 벡터의 계수 추정을 이용하여 복원하는 방안을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법은 손상되지 않은 영역을 기반으로 하여 손상된 영역의 특징 벡터를 추정하고, 추정된 특징 벡터로써 손상된 영상을 복원하는 방법으로 학습되어지지 않은 영상에서도 복원이 가능하다. 본 연구실에서 얼굴 인식에 많은 영향을 미치는 눈과 입 부위를 인위적으로 손상시킨 영상을 실험하였을 때, 복원된 영상의 인식률은 학습된 영상의 경우에는 코호넨 네트워크를 사용한 방법과는 유사한 결과를 나타내고 대칭성을 이용한 방법에 비해서는 11.8%가 향상되었으며, 학습되지 않은 영상에서의 경우에는 코호넨 네트워크를 이용한 방법과 대칭성을 이용한 방법에 비해 각각 14%, 7% 향상되었다.
본 연구에서는 채수율 향상을 목적으로 채굴공동의 대형화를 계획하는 주방식 하이브리드 채광법이 적용되고 있는 갱내 석회석 광산에 대해 갱내절리면 조사, 시추코어 분석, 암석물성시험 등을 통해 굴착손상영역의 범위와 물성의 변화양상을 실험적으로 규명하였으며, 이를 불연속체 수치해석에 직접 반영하여 대형 채굴공동의 안정성을 분석하였다. 채굴공동이 대형화할수록 굴착손상영역의 영향은 커질 수 있음이 확인되었으며 이를 통해 굴착손상영역을 제어할 수 있는 고정밀의 발파패턴이 대안으로 제시되었다.
터널의 고속굴진을 위한 굴착 및 발파 손상영역을 평가하기 위하여 암반에 대한 파괴역학적 연구 결과들을 조사하고 고찰하였다. 파괴역학을 이용하여 균열의 발생 기구를 확립하고 손상영역을 평가하며 나아가서 균열을 효과적으로 제어하기 위한 시도들이 이루어지고 있으며 그 적용가능성이 높다고 판단된다.
지하광산의 갱내 굴착 과정에서 폭약을 사용하여 발파하는 경우, 최외곽공의 폭력을 조절하여 외부 암반의 손상도 감소와 원활한 파단면을 형성하는 작업은 종업자의 안전 및 작업능률을 향상시키는 결과를 가져올 수 있다. 본 연구는 2차원의 동적파괴과정해석기법인 DFPA-2D 코드를 사용하여 단일 장약공에서 발파 시, 장약공의 직경과 디커플링 지수에 따라 생성되는 균열손상범위를 수치해석적으로 확인하였고 Sweden의 발파손상영역 경험식을 이용하여 암반손상범위를 예측하고 DFPA 해석결과와 비교하였다. 추가로 DFPA코드를 지하채광발파의 최외곽공 발파균열예측에 적용하여 파단면형성 및 발파손상발생 메커니즘에 대하여 검토하였다.
터널의 굴착이나 응력 재분포에 의해 터널 주변에는 암반 손상대(EDZ) 구간이 발생하게 되며, 이는 암반의 역학적 수리적 물성변화를 초래하여 추가적인 균열발생 및 지하수의 주요 공급로 역할을 하게 된다. 본 연구에서는 방사성폐기물 처분연구시설(KURT)을 대상으로 현장실험을 통해 암반변형계수를 측정하였고, 이를 바탕으로 손상대 영역을 세분화하여 FLAC2D를 이용한 전산해석을 실시하였다. 실험결과 KURT 주변에는 측정지점에 따라 0.6~1.8m의 손상영역이 발생하였으며, 손상대 구간의 변형계수 값은 주변 암반 변형계수의 약 40%에 해당하였다. 암반손상대로 인해 KURT 내 터널변위는 약 65%의 추가변위가 발생하였고, 최대 주응력은 58% 감소되었음을 확인하였다. 또한 손상대 영역의 고려로 인해 터널의 좌 우측 하단부에 발생되었던 소성 영역이 터널의 천정 및 바닥부근으로 확대되는 경향을 보였다.
본 논문에서는 교량의 볼트 체결부, 응력집중부 등 손상의 발생이 유력한 위치에 부착된 압전센서-무선 임피던스 센서노드를 통해 구조물의 건전성을 지속적으로 모니터링 하는 시스템을 소개하였다. 임피던스 기반 건전성 모니터링에 있어서 구조물에 발생하는 손상에 따라 민감하게 반응하는 주파수 성분이 달라지기 때문에, 이러한 주파수 영역을 자동으로 결정함과 동시에 손상에 관한 정보를 획득하기 위하여 인공신경망 기법을 적용하였다. 제안된 기법은 기존에 구축되어 있는 데이터베이스를 기반으로 구조물에 발생한 손상의 종류 및 손상의 정도를 판단하는 것을 목적으로 한다. 무선 임피던스 센서노드-인공신경망 기반 손상탐색 통합 시스템은 실제 강교량에서 발생한 볼트풀림, 균열 등 국부적인 손상의 진단을 위하여 적용되었으며, 그 유효성을 입증하였다.
최근 콘크리트 구조물의 안전성강화를 위해 탄소섬유 강화 플라스틱(CFRP) 보강 공법이 널리 사용되고 있지만 잘 알려진 바와 같이 CFRP 보강재와 콘크리트 표면사이의 부착면 탈락은 보강재 자체의 손상보다 발생할 확률이 높고 이러한 부착면 탈락은 보강의 효과를 무의미하게 만들기 때문에 구조물 전체의 파괴로 직결될 수 있다. 이에 본 연구에서는 CFRP 부착면 탈락손상을 실시간으로 검색하기 위해 압전센서를 사용하는 구조물 건전성 평가 기술을 적용하였다. 이의 검증을 위해 CFRP로 보강된 콘크리트 보를 제작하였고 3단계로 증가하는 부착면 탈락 손상을 발생시켰다. 손상 증가 단계마다 CFRP 표면에 배열된 압전센서로부터 임피던스와 유도초음파 신호를 계측하였고 손상에 따른 신호변화를 정량화하기 위해 손상지수인 RMSD를 계산하였다. 더 구체적인 부착면 탈락 손상위치 탐색을 위해서 두 가지 계측 기법으로부터 구해진 RMSD 값를 중첩시키는 Superposed RMSD 가 제안되었다. 구해진 Superposed RMSD 값을 사용하여 커브 피팅이 수행되었고 도출된 커브의 최고값에 해당하는 위치값을 찾아 실제 손상위치와 비교함으로써 제안된 기법의 가능성을 검증해 보았다.
본 논문에서는 시간영역에서의 응답을 이용하여 복잡한 트러스의 구조물에서 발생할 수 있는 손상의 위치와 크기를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일정한 시간동안 획득한 응답데이터를 각 부재별 평균 변형에너지를 구하기 위하여 공간적으로 확장하였다. 이렇게 확장된 평균 변형에너지는 다시 손상 지표를 구축하는데 사용하였으며, 손상 지표는 손상 전과 손상 후의 구조물의 강성의 비이다. 본 논문에서 제안한 방법론의 타당성은 유한요소 모델로 손상을 모의하고 이로부터 얻은 응답데이터를 적용하여 입증하였다. 또한 응답데이터에 노이즈를 추가하여 노이즈가 제안한 알고리즘에 미치는 영향도 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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