본 논문에서는 탄소성 유한요소해석 알고리즘과 연계한 확률장 생성기법과 근접터널 조건에서의 파괴확률을 분석하였다. 유한요소 해석을 위한 이산 확률장의 생성은 빠르고 정확하며 랜덤변수의 해상도를 자유롭게 조절할 수 있는 local average subdivision 기법을 사용하였으며 터널모델링을 위해 유한요소 크기와 형상 변화 등을 적절히 고려하여 지반물성치를 적용하는 방안을 제안하였다. 예제해석 조건에 대해 강도정수의 분산정도 및 공간상관길이에 따른 파괴확률을 파악하였으며 결정론적 안정성 해석결과 및 단일랜덤변수 해석결과와 비교하였다. 강도정수의 분산특성에 따라 강도감소기법에 의한 안전율과 단일랜덤변수 해석에 의한 파괴확률의 관계를 규명하였으며 확률유한요소 해석을 통해 공간상관길이가 파괴확률에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 통해 강도감소기법에 의한 안전율과 분산계수로부터 단일랜덤변수에 의한 파괴확률을 도출할 수 있었으며 단일랜덤변수 해석결과가 근접터널의 실제적인 파괴확률을 과소평가 할 수 있음을 파악하였다.
가상(假想)일의 원리(原理)를 이용하여 강절(剛節)-힌지단(端)을 갖는 평면(平面)뼈대요소(要素)와 비대칭(非對稱) 박벽단면(薄壁斷面)을 갖는 공간(空間)뼈대요소(要素)의 접선강도(接線剛度)매트릭스가 유도된다. 양단(兩端) 구속(拘束)된 비틂을 무시하는 경우, 구속(拘束)된 비틂을 고려하는 경우, 그리고 왼쪽단은 구속(拘束)된 비틂을 고려하고 오른쪽단은 구속(拘束)된 비틂을 무시하는 경우 각각에 대하여 박벽공간(薄壁空間)뼈대요소(要素)의 탄성(彈性) 및 기하적(幾何的)인 강도(剛度)매트릭스를 산정한다. 이때, 휨을 받는 평면(平面)보의 처짐함수를 적절히 선택하여 공간(空間)뼈대요소(要素)의 세방향처짐과 비틂회전각에 대한 형상함수(形狀函數)로 사용한다. 공간(空間)뼈대 구조물(構造物)과 원형(圓形)아아치의 횡좌굴(橫挫屈)문제를 해석(解析)하여 본(本) 연구(硏究)에 의한 해석결과(解析結果)들과 엄밀해(嚴密解) 또는 다른 문헌(文獻)의 결과(結果)들과 비교(比較) 분석(分析)하여 본(本) 연구(硏究)에서 제시한 이론(理論)의 정당성(正當性)을 입증(立證)한다.
일본 기후현의 카미오카광산은, 채광후의 지하공간을 연구나 실험시설로서 재활용하고 있는 광산중의 하나이다. 동 광산의 지하 약 1,000 m의 대심도에, 우주에서 도래하는 소립자의 관측과 양자의 붕괴현상 등을 연구하기 위한 실험시설 SUPER-KAMIOKANDE(KAMIOKA Nucleon Detective Experiment)가 건설되었다. 이 시설을 수용하는 지하공간은 직경 40m, 높이 42.4 m의 원통부와 그 상부에 높이 15.2 m의 반 타원형 돔부로 구성되어 있으며, 총 굴착 량은 $69,000\;m^3$ 균이었다. 지하공동 단면의 크기는 대형지하발전소와 비슷한 규모이지만, 공동의 형상이 종래에 그 예를 찾아 볼 수 없는 원통형이라는 것, 지하 10 m의 대심도이기 때문에 커다란 초기지압이 존재한다는 것, 그리고 굴착방법으로서 높이 10 m의 장공발파를 이용한다는 특수조건 하에서 공동의 굴착을 안전하고 경제적으로 실시하기 위해 초기지압결과를 이용하여 계측단면을 설정하여, 암반거동에 관한 계측계획 을 입안하였고, 지중 변위 측정, 록볼트 축력측정, 응력변화 측정을 실시하면서 시공관리를 실시하였다.
본 연구에서는 동반논문에서 수행한 해석 결과를 이용하여 주방식 지하구조물의 안정성, 공간 활용성, 시공장비 적용성을 검토하였다. 지하구조물 안정성은 강도응력비와 한계변형률 개념을 도입하여 적용하였으며 공간 활용성은 주어진 단면에 대한 공간의 비율로 활용률을 판단하였고 시공장비 적용성은 굴착공사에서 사용되는 대표 장비를 선정하고 장비의 회전반경을 고려하였다. 제안된 일련의 과정을 통해 모두 조건을 만족하는 지하구조물 형상을 선정할 수 있었으며 선정된 단면에 대한 지보재 설계가 가능할 것으로 나타났다.
최근 실내공간정보 기반의 시설물 운영관리에 대한 관심이 고조되면서 BIM과 GIS를 연계한 시설물 유지관리에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 대용량 데이터에 대한 형상정보의 가시화 처리는 중요한 이슈로, 유지관리 시스템 운영에 중요한 요소이다. 따라서 본 연구는 GIS 기반 BIM 모델의 효과적 가시화 구현을 위하여 IFC 스키마 기반의 시나리오를 통한 공간인덱싱 알고리즘을 설계하고, OcTree 기법을 적용하여 공간인덱싱 알고리즘을 일부 구현하였다. 구현된 결과를 IFC 샘플데이터에 테스트한 후 최종적으로 BIM 데이터의 효과적 가시화를 위한 공간인덱싱 기법을 제안한다.
최근 도로, 건물, 지형과 같은 공간정보를 기반으로 한 다양한 융합정보가 생성됨에 따라 이를 효율적으로 표현할 수 있는 지도의 시각화가 중요하다. 그러나 흔히 사용하는 웹 지도 서비스에서 라인, 폴리곤과 같은 복잡한 포인트로 이루어진 형상정보는 지도를 통해 표출하는데 일정 시간이 소요될 뿐만 아니라 이용할 수 있는 사용제한 기준이 있어 정보를 표현하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 용량이 비교적 크고 복잡한 공간정보를 효율적으로 가시화하기 위한 기법을 제안하였다. 이 기법은 공간질의하여 일부영역의 데이터만을 가져오고 클라이언트 기반의 움직임 이벤트를 탐지하여 이전 질의 영역을 제외한 정보를 조회하여 확장해가는 방법이다. 이 기법을 적용했을 때 클라이언트가 원하는 영역만의 정보를 요청하기 때문에 표출에 대한 소요시간을 단축할 수 있으며, 불필요한 정보를 가져오지 않아 전체적인 시스템 측면에서도 효율적인 표출이 이루어질 것으로 기대된다.
아날로그 지도에서 디지털 지도로의 지도 패러다임의 변화에 따라 공간정보의 세밀도 개념의 재정의가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 디지털 지도 환경에서 활용될 수 있는 4차원 실내 세밀도 모델을 정의하였다. 이를 위하여 기존의 세밀도 개념의 한계점을 도출하고, 이를 기반으로 실내공간정보의 위치 정확도 기반의 위치 세밀도(PLOD: Position accuracy Level Of Detail), 형상 표현기반의 기하 세밀도(GLOD: Geometric Level Of Detail), 일반화 기반의 완성도 세밀도(CLOD: Complete Level Of Detail), 주제 정확도 기반의 의미 세밀도(SLOD: Semantic Level Of Detail)의 4가지의 다른 세밀도를 정의하였다. 또한, 본 연구에서 정의한 4가지의 서로다른 세밀도간의 유기적 관계에 대해 설명하고, 이를 통해 실내 공간정보의 세밀도를 4차원으로 표현하는 방법과 적용 방법 및 예시를 보였다. 향후, 본 연구에서 제시한 4차원의 실내공간 세밀도의 효용성과 타당성을 검증하기 위하여 다양한 실내 서비스를 위한 세밀도 적용 사례 연구와 지형지물 별 완성도 세밀도와 의미 세밀도를 적용하기 위한 연구가 수행되어야 한다.
본 연구는 3차원 지상레이저스캐닝을 통해 취득된 대용량 3차원 포인트 클라우드를 효율적으로 탐색하기 위하여 Han(2014)이 제안한 파일 참조 옥트리의 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. Han(2014)의 방식을 좁고 긴 형상의 비등축형 구조물인 장대터널에 적용한 결과 포인트 탐색 속도가 크게 저하되는 문제점이 발견되었다. 이에 옥트리의 형상이 포인트 클라우드의 탐색 효율에 미치는 영향을 분석하였으며, 대상물의 3차원 경계를 등축형 하위 영역으로 분할하고 각 영역에 독립적인 옥트리를 생성하는 방식을 제안하였다. 장대터널에서 취득된 약 3억 개의 포인트로부터 단일 옥트리를 생성하는 기존 방식과 다수의 독립적인 옥트리를 생성하는 방식으로 포인트 탐색 속도와 메인 메모리 사용량을 비교하였다. 결과로 다수 옥트리 방식이 유사한 크기의 메인 메모리를 사용면서도 약 2배의 탐색 속도를 나타내었다. 아울러 옥트리의 탐색 속도를 좌우하는 주요 요소는 목표 단계이나 같은 목표 단계에서는 옥트리의 형상이 등축형에 가까울수록 탐색 속도는 여전히 증가함을 확인하였다. 다만 옥트리의 형상이 각 축 방향으로 지나치게 불균형을 이룰 경우 탐색 속도는 크게 저하되며 이 경우 옥트리의 형상 개선이 목표 단계 증가보다 탐색 속도 향상에 효과가 큼을 확인하였다.
본 연구의 목적은 GIS와 머신러닝 알고리즘을 활용하여 아파트 단지의 주동형상을 자동으로 판별해주는 모형을 개발하고, 이를 주동형상과 단지특성 관의 관계 분석에 적용하는 것이다. 지리정보데이터를 사용하여 아파트단지별 주동 데이터베이스를 구축하고 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 단지 내 개별동을 형태에 따라 판상형, 탑상협, 혼합형으로 분류하였다. 또한, 아파트단지별 주동형상별 비중과 개발밀도, 층수 등 단지특성 정보간의 관계를 분석하여 부동산 분야 지리정보응용 가능성을 제안하였다. 본 연구는 인공지능 기반 건축물 유형 분류와 관련한 기초연구로서 다양한 공간분석 및 부동산 분석에 활용될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 쉴드 TBM 굴진 중 체적손실 산정과 관련한 기존 사례 및 정량적인 산정 방안에 대한 문헌 분석을 수행하여 장비 형상과 운전 중 주요 기계데이터를 활용한 산정 방안을 도출하였다. 도출된 방안은 기존 문헌에 보고된 토압식 및 이수식 TBM 굴진 사례 분석에 적용되었다. 전반적으로 계측 결과와 잘 부합하는 것으로 나타났으며 일부 차이에 대한 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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