• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.51-60
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• 2011

본 연구에서는 환경적인 요인으로 인한 성능저하현상으로 내구성 저하가 예상되는 건대-구의간 고가교의 현재 상태를 분석하고 내구성 저하로 인한 내구연한의 감소를 막기 위하여 고가교 구조물의 경량화를 통한 성능개선을 수행하고자 한다. 경량화 작업은 콘크리트 방음벽을 경량재 방음벽으로, 도상을 자갈도상에서 콘크리트 도상으로, 마지막으로 트라프를 경량화 함으로써 고가교 전체의 경량화를 유도한다. 이러한 고가교 경량화에 따른 정적 및 동적 거동 변화와 성능개선 효과를 분석하고, PSC I 형교 구간의 내하율 증진에 의한 구조안전성을 확인한다. 경량화 결과 구조물의 처짐이 2.6mm가 감소하고 1.07MPa의 인장응력이 감소된 것으로 평가되어 대상 구조물의 구조성능이 효과적으로 개선되었음을 알 수 있다. 고유진동수도 경량화에 따라 약 30% 증가하여 진동이 감소하고 동적거동이 향상되었다. 또한, 해석 및 계측 결과를 근거로 하여 대상교량의 내하력을 평가한 결과, 경량화에 따라 내하율이 1.82에서 1.93으로 증가하여 경량화에 따른 성능개선 효과가 우수한 것으로 판명되었다.

• 화약ㆍ발파
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• 제17권4호
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• pp.67-88
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• 1999

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착전에 지상구조물의 안전성 평가가 선행되어야 한다. 이러하여 본 연구에서는 전문가의 포함된 터널현장의 지표침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안전성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESSS(Neural network Export System for Adjacent Structure Safety Analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용하여 기존 터널현장의 지표침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지표침하 트라프를 추론한다. 또한 추론된 지상구조물 기초부 변형을 기반으로 계산된 평가 매개변수(angular distortion 등)의 혀용 한계치를 이용하여 건물의 안전성을 평가하고 Dulacska의 균열평가 모델을 이용하여 지상구조물의 균열양상을 예측한다. 따라서, 본 연구에서는 지표침하의 주 영향인자들을 선정하고 이를 분류항목으로 이용, 서울지하철 일부구간의 지표침하 계측자료를 수집, 정리하여 데이터베이스화를 추진하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 개발된 NESASS의 인공신경망 구조의 신뢰도를 확인하였으며 기수행된 침하계측 결과치와 비교하여 지표침하 예측능력도 조사하였다. 또한 NESASS를 이용하여 실제 터널현장을 모델로 설정, 지상구보물의 안전성 평가를 수행해 봄으로써 NESASS의 실무적용성을 아울러 확인하였다.