록볼트는 NATM터널의 주 지보재로서 터널공사 현장에 널리 이용되고 있다. 국내 터널 현장에서는 전면접착형 록볼트가 가장 많이 사용되고 있다. 전면접착형 록볼트는 그라우트에 의해 볼트체와 지반 간 상대적인 거동을 구현한다. 그러나 터널 수치해석 시 전면접착형 록볼트는 이러한 거동 특성이 반영되지 못한 방법으로 모델링되는 경우가 많다. 이러한 경우, 지보재의 부재력을 과소 혹은 과대 평가하는 요인이 될 수 있다. 본 연구에서는 전면접착형 록볼트의 합리적인 모델링 방법에 대한 연구를 수행하였다. 문헌 연구 결과, 전면접착형 록볼트는 Cable요소와 Truss요소로 모델링되는 것으로 분석되었다. Cable요소의 그라우트 물성치가 록볼트 거동에 미치는 영향을 분석하기 위해, 그라우트 물성치를 록볼트 인발시험 데이터를 통해 산정하여 적용한 모델과 록볼트와 지반 간 완전 접착을 가정하기 위해 임의로 크게 적용한 모델의 록볼트 거동을 비교하였다. 동일한 터널 조건에서 전면접착형 록볼트를 Truss요소와 Cable요소로 각각 다르게 모델링하여 수치해석을 수행하였고, 이에 따른 터널 거동을 분석하였다. 연구 결과, 록볼트와 지반 간 경계면 효과, 즉, 그라우트를 고려할 수 있는 요소로 전면접착형 록볼트를 모델링하는 것이 바람직한 것으로 검토되었다. 실제 전면접착형 록볼트의 거동을 모사하기 위해 인발시험 데이터를 활용하는 방법은 유효한 방법으로 검토되었다.
빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.
교량구조물의 안전성 평가에 있어서 처짐형상을 측정하는 것은 매우 중요한 요소이다. 그러나 교량의 처짐을 측정하는 작업은 일반적으로 용이하지 않으며, 경우에 따라서 측정점이 제한되거나 많은 비용이 소요된다. 따라서 최근에 광섬유 변형률센서를 이용한 교량의 처짐형상을 간접적으로 추정하는 연구가 진행되고 있으나 단순지지 형식의 교량에 주로 적용되고 있다. 본 연구에서는 현수교의 고전적인 처짐이론을 적용하여 측정된 변형률로부터 처짐형상을 추정하는 기법을 제시하였으며, 이에 대한 검증을 위하여 남해대교를 대상으로 현장 재하시험을 수행하였다. 남해대교 보강형 내부에 부착한 FBG 변형률센서를 이용하여 변형률을 계측하였으며, 제안한 추정기법을 적용하여 얻어진 처짐형상을 정밀측량데이터 및 구조해석결과와 비교분석하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 현수교 처짐형상 추정기법의 적용가능성을 검증하였으며, FBG 변형률센서의 현장 적용성을 확인하였다.
우리나라는 겨울철에 동결된 상태로 있다가 봄에는 해빙되는 계절적 동토지역이다. 이러한 계절적 특성으로 인하여 겨울에서 봄에 이르기까지 도로포장의 동결 융해가 반복되어 도로 파손을 유발 시키고 있다. 동결 융해로 인한 피해를 줄이기 위하여 도로포장 설계 시 노상이 동결하는 것을 방지하기 위한 동상방지층을 별도로 설치를 하고 있으나 실효성 검증 없이 국외 연구 결과에 따른 시방서를 바탕으로 무분별하게 적용되고 있어 국가적으로 예산을 낭비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 동결지수 선도를 따라 선정된 15개 지역의 성토부 2 m 이하, 절토부, 절성경계부 구간에서 계측된 온도 및 함수비 데이터들을 효율적으로 관리하고 모니터링 하기위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구결과 계측자료의 효율적인 저장 및 관리가 가능한 데이터베이스를 구축하여 도로설계 기술자의 손쉬운 계측 자료 검색 및 다운로드가 가능하게 되었다.
구조물의 변위는 안전성 및 성능 평가에 있어서 가장 중요한 요소 중의 하나로서 교량의 안전진단 및 유지관리에 활용하기 위해 외력에 의한 변위를 측정한다. 이러한 변위는 일반적으로 LVDT, 레이저 또는 GNSS를 이용하여 측정하고 있지만 교량의 환경조건 또는 비용적 측면에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 경사계에 의한 회전각 계측데이터를 이용하여 변위를 산정하였으며 알고리즘 검증을 위해 모형시험 및 현장시험을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제시된 알고리즘을 통해 케이블교량의 차량하중 및 온도하중에 의한 수직변위를 적절하게 산정할 수 있었다. 따라서 차량재하시험에 의한 변위 측정 또는 장기적인 변위 모니터링에 본 연구의 변위 산정 알고리즘이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
건설프로젝트에서 발생되는 리스크는 공기지연 및 비용증가에 큰 영향을 끼치기 때문에 다양한 리스크를 파악하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 시공단계의 리스크 분석은 공종 및 수행단계에 국한되거나, 경험 의존적 의사결정이 주로 수행되고 있다. 데이터 기반의 분석도 일부 사례에 적용되고 있을 뿐이다. 따라서 본 연구에서는 시공사 또는 발주처에 중요한 요인들이 포함되어 있을 것으로 판단되는 수발신공문을 대상으로 군집분석과 Word2Vec 알고리즘을 적용하였다. 군집분석을 통해 6개 유형으로 1차 분류를 수행하였으며, Word2Vec을 통해 157개의 공문 발생 유형을 도출하였다. 도출된 연관어의 속성별 분석을 위하여 새로운 5개의 범주를 적용하였으며, 이를 통해 공문 발생 유형이 잠재적인 건설 리스크 요인으로 발전 가능한지 검토하였다. 텍스트 마이닝을 통한 3단계의 공문 발생 유형 분석 결과는 건설현장의 공정관리를 위한 기초 자료로써 도움 될 것으로 판단된다.
포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.
많은 개발과 급속한 경제성장과 함께 발전한 교통은 생활에 많은 도움을 주고 있지만, 문제점 역시 발생시키고 있다. 자동차의 증가와 함께 교통사고 역시 급격하게 증가하고 있으며, 대기오염 역시 과거에 비해 급격히 나빠지고 있다. 하지만 이보다 더 큰 문제는 교통의 발전이 교통의 주체인 사람이 아닌 자동차를 중심으로 이루어지고 있는 것이다. 이에 최근에는 도시의 환경과 사람의 중요성에 대한 관심이 점점 늘어남에 따라 보행자 교통의 중요성이 점차 증대되고 있다. 본 연구에서는 보행환경과 같은 복잡계를 모사하는데 유용한 NetLogo 프로그램을 이용하여 보행 시뮬레이션 프로그램을 개발하고, 조사를 통해 얻은 자료와 보행 시뮬레이션을 통해 얻은 자료를 서로 비교하여 프로그램의 유의성을 살펴보고 신뢰도를 판단하였다. 그 결과 시뮬레이션 프로그램과 실제 현장의 데이터는 서로간의 유의성이 있다고 판단되었다. 시뮬레이션 프로그램은 실제 조사 자료와 동일한 형태의 그래프들을 나타내고 있고, 이는 이론적인 보행의 다양한 그래프들과도 비슷한 궤적을 나타내고 있다. 또한 이 프로그램을 이용하여 다양한 보행행태를 분석하였는바, 특히, 보도상의 장애물이 보행자 행태에 미치는 영향을 분석하였다.
최근 시추공을 이용한 탄성파 토모그래피는 국내 토목분야지반조사에서 상당한 몫을 차지하고 있다. 비록, 발생원-수진기 배열 구간의 제한으로 인하여 기대된 탄성파속도 분포가 그만큼 왜곡된다고 하더라도 그의 분해능은 그래도 다른 지표 조사기법보다 우월하기 때문이다. 그런데, 국내 천부지질에서는 경암과 풍화암이 인접되고 있는 경우가 허다하며 더구나 일부 수진간격에서 굴절파의 도달이 초동으로 인식되어 토모그램의 분해능이 크게 저해될 수 있는 것이다. 이러한 문제에 근원적으로 대처하기 위해서는 초동주시 이외에도 측정데이터에 담겨있는 제반 탄성파 도달을 분석하고 또한 그에 대한 이해도를 높이는 것이 바람직하다고 하겠다. 예를 들면, 튜브파에 대한 분석은 절리의 존재 및 연장 상태 뿐만 아니라 물의 유동상태 판단에도 기여할 수 있는 것이다. 따라서 본 논문의 주요 내용은 지난 수년간의 현장응용 사례를 바탕으로 측정 데이터 자체를 이해할 수 있는 다양한 분석 및 해석 기법을 서술함으로써 지반 상태에 대한 판단력을 높일 뿐만 아니라 나아가서 불가피하게 발생되는 토모그램의 왜곡을 최소화할 수 있는 기본 자료를 제시할 수 있음을 보여주는데 있다. 튜브파 관찰에 의해 인식된 절리들은 텔레뷰어 이미지 및 수리측정 결과와 상호 비교하고 있으며 또한 발파점 및 수진점 기록을 활용하여 그들을 찾는 분석법을 제시하고 있다. 해성 실트질 점토에 대한 탄성파전달 연구는 그 지역의 토모그래피 응용을 위한 지침을 보여주고 있다. 한편, 측정데이터에서 관찰되는 주요 탄성파 도달을 수치모형실험과 상호 비교함으로써 초동 판단에 대한 이해도를 높이고 있다.
최근 3차원 레이저 스캐너는 토목 분야의 적용에 관한 다수의 연구가 수행되고 있으며, 연구 분야 역시 터널 및 교량, 토공량 산정, 시공검측, 암반절리 측정 등 여러 분야에서 이루어지고 있다. 그 중 터널 시공 시 여굴량 및 미굴량을 산정함에 있어 3차원 레이저 스캐너를 활용하는 연구가 점차적으로 이루어지고 있으며, 지금까지의 연구는 스캔 데이터와 2차원 CAD 도면과의 비교를 통해 여굴량 및 미굴량을 산정하는 방식으로 이루어 졌다. 그러나 터널이 비교적 단순한 형상의 구조물이라 하더라도 3차원 형상의 구조물로 정확한 여굴량 및 미굴량을 산정하기 위해서는 3차원적인 비교가 필요하다. 본 연구에서는 3차원 레이저 스캐너로 획득한 스캔 데이터와 3차원 설계 모델링인 BIM을 활용하여 시공시 발생하는 여굴량 및 미굴량을 산정하는 시공오차 평가 프로그램을 개발하였으며, 이를 위한 효율적인 스캔 데이터의 처리 프로세스를 제안하였다. 또한 실제 현장에 3차원 레이저 스캐너를 적용하여 시공오차를 산정하였으며, 프로그램의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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