최근 공정관리를 위한 각종 기법들이 개발되고 있으며, 실질적인 시공프로세스를 구체적인 3차원 이미지로 형상화하여 보여줌으로써, 공정계획에 대한 추상적인 개념 모델을 구체적인 것으로 변환하여 발전시킬 수 있다. 하지만 이는 3D-CAD와 공정프로그램을 연계하여 사용하는 방식으로 사람이 정보를 옮겨주거나 입력을 해야 하는 번거로움이 수반된다. 본 연구에서는 3D-CAD 객체 정보 시스템 활용 및 공정자동생성 모듈을 활용하여 통합DB 구축을 통한 실시간 철골공사 공정관리 시스템 프로세스를 구축하였다. 본 연구는 IDEF0 모델을 이용하여 철골공정 관리 프로세스를 제시하였으며, RFID 시스템 설계를 통하여 실시간 진도관리 및 분석 프로세스를 제시하였다. 이를 통해 예상공정정보의 신속한 생성과 실시간으로 실제공정정보와의 비교 ${\cdot}$ 분석 및 시뮬레이션을 실현하고자 한다.
터널 설계 시 해당지반에 관한 정보를 정확히 반영하는 것은 대단히 중요하다. 하지만 다양한 지형 및 지질조건을 모두 고려한 지반조사 및 시험 등은 경제적, 기술적으로 인하여 현실적으로 실시하기 어렵기 때문에 한정된 정보에 의하여 해석 및 설계를 하고 있는 실정이다. 본 연구는 도심지 및 산악지역 터널공사 시, 보다 정확한 안정성 검토 및 거동 예측을 수행하여 선정 결과에 대한 현장 적용성 여부를 판단하기 위해 인공신경망 이론의 적용을 통하여 기존 거동예측의 한계성을 극복하고자 하였다. 먼저, 현장 데이터를 확보하여 인공신경망 중 다층퍼셉트론을 연구에 적합한 구조로 구축하고, 역전파 알고리즘으로 학습시켜 적용하였다. 인공신경망을 이용한 현장적용성의 학습을 위한 자료는 터널의 지보패턴, RMR, Q, 암종, 굴진장, 굴착형태, 굴착경과일 등 터널거동에 영향을 미치는 영향인자를 고려하여 신뢰성 분석을 실시하고 선별된 계측자료의 결과를 데이터베이스화하여 사용하였다. 학습이 완료된 인공신경망 모델을 이용하여 터널시공현장의 굴착경과일에 따른 천단변위, 내공변위, 지중변위, 록볼트축력을 예측하고 현장 계측치와 비교분석을 통하여 인공신경망을 이용한 터널 시공 시 현장적용성을 확인하였다.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
본 연구에서는 자기 치유 콘크리트의 주요 손상인 균열을 측정하고 이를 DB화 하기 위한 이미지 처리 기법 기반의 균열 모니터링 자동화 시스템 개발의 일환으로 균열 촬영 장비를 제작하고 균열 검출 및 분석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 본 시스템은 기존의 육안으로 균열을 점검하는 외관조사를 대체하여 객관적이고 정량적인 데이터를 제공한다. 개발 시스템의 검증은 가상균열을 이용한 실내시험을 통해 균열 검출 알고리즘을 검증하였으며 자기치유 보수 모르타르 시공 현장에 적용하여 균열 검출 및 균열폭의 변화량을 모니터링하였다. 이미지 분석을 통해 검출된 균열폭의 경우 실측 균열폭과의 차이가 최대 0.0334mm로 나타났으며, 현장적용 결과 0.1mm 이하의 미세 균열 검출까지 가능하였으며 자기치유 보수 모르타르의 시간 경과에 따른 균열치유 효과를 균열폭 감소를 통해 확인할 수 있었다.
Objective: This study aims to analyze the relationship between employment status and the prevalence of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) for manufacturing and construction workers. Methods: Subjects, who had or have worked as temporary workers in manufacturing or construction worksites for the longest career years, were extracted from the KNHANES(2007-2009) database. Characteristics of demographical, socio-economic, and smoking history were treated as independent variables. Considering that smoking experience and age are significantly influential in the prevalence of COPD, logistic regressions were analyzed after stratifying subjects according to their smoking experience and age. A two-stage stratified systematic sampling method was applied for the logistic regression analysis. Results: Age, gender, and household income level were associated with the prevalence of COPD in both smoking and non-smoking groups. However, employment status was only significant among smoking group. Smoking experience and age were significantly related to the prevalence of COPD among all age groups. In addition, employment status and household income level were also associated with the prevalence of COPD in young aged group. But gender was the only significant factor among the elder group. Conclusions: This study confirmed that employment status was a major social factor which may be related to the prevalence of COPD. Proper supports such as providing safety measures should be provided to temporary workers to manage their respiratory health.
이 연구의 목적은 폐필름 포장재 재활용 성형재의 압축, 인장 및 휨 강도와 변형 특성을 생산 공장에 따라 측정하여 건설 2차제품의 적용 타당성을 평가하는 것이다. 재활용 성형재의 역학적 성능은 저밀도 폴리에틸렌 및 고밀도 폴리에틸렌의 일반적 값 수준으로 있지만 성능의 편차를 줄이고 품질의 안정화를 위해서는 1) 구성재료들의 혼합비율에 따른 재료 성능 평가; 2) 이물질 및 수분 함유량에 따른 재료성능 평가; 3) 다양한 제조 조건(제조공정, 가력 압력 및 폐필름 수거지역과 시기)에 대한 재료성능의 데이터베이스 관리 등의 현장 관리 체계마련이 요구되었다.
확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.
본 연구에서는 가장 대표적인 AAM 중 하나인 규산나트륨 적용 AAS의 수화물 구성에 대한 화학양론 모델을 개발하고, 이 결과를 열역학적 모델 결과와 비교하였다. 기본적으로 Chen and Brouwers(2007a)의 모델을 기반으로 하였으며, 일부 수화물에 대한 최신의 데이터베이스를 적용해 일부 개선하였다. 계산된 AAS에 대한 결과는 또한 OPC의 그것과도 비교되었다. AAS의 화학양론 모델 기반 수화물의 부피 구성비는 열역학적 모델 결과에 비해 약 최대 20% 이내에서의 차이가 발견되었으며, w/b 및 활성화제량에 의한 변화량의 추이 역시 열역학적 모델의 결과의 그것과 거의 동일하였다. 특히 고정수량과 공극비는 두 가지 모델에 의한 계산 결과가 약 10% 이내의 차이로 근접하였다. 특히 고정수량의 결과는 실험값과도 거의 동일하였다. 그러나 수화물 및 기타 공극 등 각 상들의 부피에 의해 민감하게 결정되는 값인 화학수축의 경우 열역학적 모델에 비해 화학양론적 모델의 계산결과는 실험결과와 차이가 컸다.
Mirzaeiabdolyousefi, Majid;Mahmoodzadeh, Arsalan;Ibrahim, Hawkar Hashim;Rashidi, Shima;Majeed, Mohammed Kamal;Mohammed, Adil Hussein
Geomechanics and Engineering
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제30권1호
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pp.11-26
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2022
One of the most important issues in tunneling, is the squeezing phenomenon. Squeezing can occur during excavation or after the construction of tunnels, which in both cases could lead to significant damages. Therefore, it is important to predict the squeezing and consider it in the early design stage of tunnel construction. Different empirical, semi-empirical and theoretical-analytical methods have been presented to determine the squeezing. Therefore, it is necessary to examine the ability of each of these methods and identify the best method among them. In this study, squeezing in a part of the Alborz service tunnel in Iran was estimated through a number of empirical, semi- empirical and theoretical-analytical methods. Among these methods, the most robust model was used to obtain a database including 300 data for training and 33 data for testing in order to develop a machine learning (ML) method. To this end, three ML models of Gaussian process regression (GPR), artificial neural network (ANN) and support vector regression (SVR) were trained and tested to propose a robust model to predict the squeezing phenomenon. A comparative analysis between the conventional and the ML methods utilized in this study showed that, the GPR model is the most robust model in the prediction of squeezing phenomenon. The sensitivity analysis of the input parameters using the mutual information test (MIT) method showed that, the most sensitive parameter on the squeezing phenomenon is the tangential strain (ε_θ^α) parameter with a sensitivity score of 2.18. Finally, the GPR model was recommended to predict the squeezing phenomenon in tunneling projects. This work's significance is that it can provide a good estimation of the squeezing phenomenon in tunneling projects, based on which geotechnical engineers can take the necessary actions to deal with it in the pre-construction designs.
공공사업에서 사업초기단계의 개략공사비 예측은 발주자에게 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업초기단계는 획득 가능한 정보량이 부족하기 때문에 상대적으로 정확한 공사비 예측이 어렵다. 현재 국내 발주기관에서 활용하고 있는 도로공사 개략공사비 산정체계는 단순하게 단위길이 당 단가에 도로의 연장을 곱하는 선형적인 모델이기 때문에 공사비 예측에 오차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 또한 사업의 진행에 따라 가용정보의 수준이 달라지기 때문에 개략공사비 예측모델에는 이러한 가용정보의 특성이 반영되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 사업 초기단계를 크게 기획단계와 설계 초기단계의 두 단계로 구분하여 각 단계의 가용정보 수준 및 공사비 예측의 목적을 고려한 개략공사비 산정모델을 제시하였다. 공사비 예측모델의 개발을 위하여 총 143건의 공사 데이터를 수집하여 활용하였으며, 이를 통해 각 단계의 가용정보 수준에 적합한 공사비 영향변수를 도출하였다. 제안된 기획단계 및 설계초기 단계의 개략공사비 산정모델은 검증과정을 통하여 각 단계에서 요구되는 정확도 수준을 확인하였으며, 이러한 가용정보 수준에 입각한 개략공사비 산정모델은 향후 예산 산정업무나 타당성 조사, 노선 대안 비교검토 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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