In this study, a new concept for simulating a long-term mechanical degradation mechanism of shotcrete in tunnels has been proposed. In fact, it is known that the degradation takes place mainly by internal cracks and reduced stiffness, which results mainly from volume expansion of shotcrete and corrosion of cement materials, respectively. This degradation mechanism of shotcrete in tunnels appears similar to those of the most kinds of chemical reactions in tunnels. Therefore, the mechanical degradation induced by a kinds of chemical reaction was generalized and mathematically formulated in the framework of thermodynamics. The numerical model was implemented to a 3D finite element code, which can be used to simulate behaviour of shotcrete structures undergoing external forces as well as chemical degradation in time. A number of illustrative examples were given to show the feasibility of the model in tunnel designs with consideration of long-term degradation effect of shotcrete quantitatively for increase of long-term safety of tunnels.
타당성 있는 터널의 설계 및 경제적 시공을 위해서는 터널해석의 신뢰성이 확보되어야 한다. 이를 위해서는 암반과 지보재의 상호 작용을 포함하여 시공 전반에 걸친 깊은 이해가 필요하다. 본 논문에서는 파괴 이후에도 지보력을 상실하지 않는 강섬유보강 숏크리트의 거동을 적절히 모델링하는 기법을 소개하였다. 강지보재의 지보 효과를 알아보기 위해 3차원 해석을 수행하였으며, 이를 통하여 새로운 하중분담율이 산정되었다. 소성모멘트한계만을 사용한 경우(PML 모델) 숏크리트에 비정상적으로 발생하던 높은 인장응력을 없앨 수 있었고, 파괴 후의 연성 거동을 모사할 수 있었으나 축력의 영향이 고려되지 못하여 실제 거동과의 괴리를 메우기에는 다소 미흡하였다. 따라서 축력과 모멘트 한계를 동시에 고려할 수 있는 방법이 필요하였는데, FLAC의 내장 모델인 liner 모델을 통하여 이러한 거동이 모사될 수 있었다. Liner 모델에서는 강섬유 보강 숏크리트의 일축압축 강도와 더불어 최대 및 잔류 인장강도도 지정이 가능하다. 이 두 가지 모델을 이용하여 4등급 및 5등급 암반에 굴착되는 2차로 터널에 대하여 해석을 수행하였다. 또한 종래에 사용되던 탄성 beam 모델을 이용한 해석도 병행하여 그 결과를 비교하였다. 탄성 beam 모델을 제외한 두 가지 모델은 탄성 beam 모델에서는 반영될 수 없었던 휨인성을 고려할 수 있었다.
터널 내부의 지열을 활용하여 지열 냉난방 시스템 가동에 필요한 열에너지를 얻을 수 있는 텍스타일 형태의 지중열교환기(에너지 텍스타일)를 충남 서천군 일대의 철도 폐터널 벽면에 시험 시공하였다. 현장에 설치된 에너지 텍스타일의 성능을 평가하기 위해 냉방 운영과 난방 운영에 대한 일일 냉난방 모사 시험을 수행하였다. 일일 냉난방 모사 시험을 진행하는 동안 터널 벽면에 설치된 지중 열교환기로 유입/유출되는 순환수의 온도, 순환 유량, 터널 벽면 내부 지반의 온도, 터널 내부의 온도를 지속적으로 측정하였다. 시험을 통해 현장에 설치된 에너지 텍스타일은 난방가동에서 에너지 텍스타일 유닛당 57.6~143.5 W의 열교환률을 보였고 냉방가동에서는 362.3~558.4 W의 열교환률을 보였다. 또한, 시험결과로부터 터널에 설치된 지중열교환기의 열교환 성능은 터널 내부 기온의 변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 전산유체 수치해석을 통하여 터널 내부 기온 변화를 고려한 현장 시험을 모사하여 적용된 수치해석 모델을 검증하였다. 검증된 수치해석 모델을 이용하여 콘크리트 라이닝 내부의 유도 배수재 설치 유무에 따른 에너지 텍스타일의 열적 거동에 대한 매개변수 연구를 수행하였다.
본 논문은 충격파 터널을 이용한 이중압축램프 흡입구 형상의 모델 스크램제트 시험에서 나타난 기술적 난제 및 그 해결 방안들을 정리하였다. 시험 설비 불시동, 격막 파편에 의한 유동 교란 및 모델 손상, 다중 분사에 따른 연료 제트 미발달, 그리고 짧은 시험 시간이 이에 해당한다. 파악된 기술적 난제들을 해결한 이후, 개선된 결과를 쉐도우그래프 이미지 및 저압관 끝단 전압력 측정 결과를 통해 확인하였다.
이중게이트 MOSFET는 스케일링 이론을 확장하고 단채널효과를 제어 할 수 있는 소자로서 각광을 받고 있다. 단 채널효과를 제어하기 위하여 저도핑 초박막 채널폭을 가진 이중게이트 MOSFET의 경우, 20nm이하까지 스케일링이 가능한 것으로 알려지고 있다. 이 논문에서 는 20m이하까지 스켈링된 이중게이트 MOSFET소자에 대한 분석학석 전송모델을 제시하고자 한다. 이 모델을 이용하여 서브문턱스윙(Subthreshold swing), 문턱전압변화(Threshold voltage rolloff) 드레인유기장벽저하(Drain induced barrier lowering)와 같은 단채널효과를 분석하고자 한다. 제안된 모델은 열방출 및 터널링에 의한 전송효과를 포함하고 있으며 이차원 포아슨방정식의 근사해를 이용하여 포텐셜 분포를 구하였다. 또한 터널링 효과는 Wentzel-Kramers-Brillouin 근사를 이 용하였다. 이 모델을 사용하여 초박막 게이트산화막 및 채널폭을 가진 5-20nm 채널길이의 이중게이트 MOSFET에 대한 서브문턱영역의 전송특성을 해석하였다. 또한 이 모델의 결과값을 이차원 수치해석학적 모델값과 비교하였으며 게이트길이, 채널두께 및 게이트산화막 두께에 대한 관계를 구하기 위하여 사용하였다.
대심도 시추공사는 불확실성을 가진 공사영향요소가 많고, 시공리스크가 크며, 공사성능관리의 효율화여부에 따라 프로젝트의 경제성에 큰 영향을 미치기 때문에 체계적이고 효과적인 관리가 수행되어야 한다. 특히, 시추공사는 수많은 참여주체가 협업하여 진행되기 때문에, 실시간으로 발생되는 모든 시추정보는 원활하게 공유되어야 효율적인 성능관리가 수행될 수 있다. 본 연구에서는 지열정 설계정보를 활용하여 3차원 설계모델을 작성하였다. 또한, 지열정의 각 구간별로 최적화 설계된 성능제어변수 및 공기에 대한 성능정보의 예측결과를 3차원 모델과 연계하여 4D(3D+time)기반 진도 시각화시스템을 구축하였다. 공정간 선후행 관계 및 각 소요공기를 바탕으로 효과적인 공정 모델을 구축하기 위하여 선후행도형법을 활용하여 정보화 공정네트워크를 작성할 수 있는 모듈을 개발하여 3차원 정보와의 연계효율성을 고려하였다.
지하공간의 설계는 막장파괴와 관련한 안정성에 대한 평가를 필요로 한다. 막장파괴모드는 전통적인 안정성 평가법에서 중요하게 다루어져 왔다. 본 연구에서는 점착력이 없는 토사지반에 대한 모형실험을 실시하여 토피고와 지반경사의 변화에 따른 터널막장의 종방향 파괴모드를 파악하고자 하였다. 모형실험은, 대형지하공간의 폭원이 충분히 크다는 가정 하에 평면변형조건의 터널 축방향 굴착면 모델에 대하여 실시되었다. 실험결과 토피고와 지반경사는 파괴모드에 중요한 영형을 미치는 것으로 나타났다. 토피고가 증가할수록 지반의 파괴영역이 감소하여 국부 전단 파괴의 형태를 보였다. 또, 지반경사가 증가할수록 굴착면과 사면방향으로 확대되는 유형의 파괴모드를 확인할 수 있었다. 실험모델을 수치해석 모델로 재현하는 해석을 실시하였고, 이로부터 수치해석법을 통해서도 굴착면의 파괴모드의 추정이 가능함을 보였다.
Scan-to-BIM은 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR)로 구조물을 계측하고 이를 바탕으로 3D BIM(Building Information Modeling) 모델을 구축하는 방법으로 정밀한 모델링이 가능하지만 많은 인력과 시간, 비용이 소모된다는 한계를 가진다. 이러한 한계를 극복하기 위해 포인트 클라우드 데이터를 대상으로 딥러닝(Deep learning) 알고리즘을 적용하여 구조물의 객체 분할(Semantic segmentation)을 수행하는 연구들이 진행되고 있으나 학습 데이터에 따라 객체 분할 정확도가 어떻게 변화하는지에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 딥러닝을 통한 철도 터널의 객체 분할에 학습 데이터를 구성하는 철도 터널의 크기, 선로 유형 등이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 매개변수 연구를 수행하였다. 매개변수 연구 결과, 학습과 테스트에 사용한 터널의 크기가 비슷할수록, 단선 터널보다는 복선 터널로 학습하는 경우에 더 높은 객체 분할 성능을 보였다. 또한, 학습 데이터를 두 가지 이상의 터널로 구성하면 전체 정확도(Overall Accuracy, OA)와 MIoU(Mean Intersection over Union)가 적게는 10%에서 많게는 50%가량 증가하였는데 이로부터 학습 데이터를 다양하게 구성하는 것이 효율적인 학습에 기여할 수 있음을 확인하였다.
발파굴착을 수행하는 터널시공 현장에서, 발파진동이 반복적으로 작용할 경우 인근 보안물건에 손상을 입힐 수 있으며, 이러한 발파진동을 저감시킬 수 있는 방법으로는 전자뇌관의 사용, 분산장약, 심발공법의 변경 등이 고려될 수 있다. 본 연구에서는 수치해석 기법을 이용하여 심발공법에 따른 발파진동 저감효과를 분석하고자, 3차원 유한차분법 프로그램인 FLAC3D를 이용하여 발파공, 지연시차, 장약량 등을 수치모델에 반영하고, 발파공별로 동하중을 적용하여 수치해석을 수행하였다. 심발공법은 터널 시공현장에서 많이 사용되고 있는 V-cut 공법 및 다단평행의 심발공법을 적용하였으며, 실제 터널 시공현장에서 시험발파를 수행하여 현장의 발파진동 계측자료와 수치해석의 진동속도를 비교하였다. 수치해석과 시험발파의 발파진동은 매우 유사한 경향을 나타낸 것으로 분석되었다.
최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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