• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2004년도 제22회 춘계학술대회논문집
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• pp.634-643
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• 2004

In this paper are presented a concept of a new supersonic air inlet, which is designated a Multi-Row Disk (MRD) inlet, aiming at performance improvement under off-design conditions, and results of wind tunnel tests examined performance characteristics of the MRD inlet. The MRD inlet is frequently called ‘a skeleton inlet’ because of its appearance. The performance of a conventional axisymmetric inlet with a solid center body (spike) deteriorates under off-design Mach number conditions. It is due to the fact that total pressure recovery (TPR) governed by the throat area of inlet and mass capture ratio (MCR) governed by an incidence position of an oblique shock from the spike tip into the cowl can not be controlled independently in such air inlet. The MRD inlet has the spike that is composed of a tip cone and several disks arranged downstream of it, based on the experimental fact that several deep cavities on a conical surface have little negative effect on the boundary layer growth. The overall spike length of the MRD inlet is adjustable to the given flight speed by changing space between disks so that a spillage flow can be controlled independently from controlling the throat area. It could be made clear from the result of wind tunnel tests that the MRD inlet improves TPR by 10% compared with a conventional inlet with a solid spike under off-design conditions.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.99-108
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• 2002

본 연구에서는 탄성, 탄소성 및 실험을 통해 유도된 비선형-취성-소성 모델을 지하 심부 원형터널의 경우에 적용하여 각 모델에 따른 특성과 추정되는 응력재분배 및 응력교란 범위를 비교하였다. 현지 초기응력의 크기와 주응력차가 커질수록 파괴영 역이 파괴되지 않은 영역에 미치는 응력재분배와 교란의 영향이 증가되기 때문에, 탄소성 또는 탄성 해석의 경우보다 비선형-취성-소성 해석결과에서 응력재분배 및 교란영역, 주응력차와 변위가 더 크게 발생하였다. 따라서 현지 응력 수준과 현지 주응력차가 클 경우, 비선형-취성-소성 해석에 의해 손상영 역의 범위가 더 크게 발생할 것으로 예측되므로 손상해석의 필요성이 증대될 것으로 판단되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권4B호
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• pp.178-185
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• 2005

네트워크 단위의 이동성을 지원하는 network mobility (MEMO) 기술에서는 중첩된 네트워크 환경 (nested NEMO)에서 전달 지연 시간을 줄이는 경로를 최적화에 관현 연구가 활발히 이루어지고 있다. 현재 대표적인 경로 최적화 방안으로는 확장 헤드를 이용하여 경로 정보를 모두 기록하는 RRH (Reverse Routing Header)와 최상위 MR에서 하부에 위치한 MR의 상태 정보를 관리하는 BHT (Bi-directional tunnel between Home agent and Top level mobile route)이 제안되어 있다. 하지만 기존의 방안들은 중첩 깊이가 증가할수록 패킷 전달을 위한 오버헤드가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 중첩된 이동 네트워크 환경에서 지역적 정보를 이용한 경로 최적화 방안 (RIRO; Regional Information-based Route Optimization)을 제안하고자 한다. RIRO 방안에서는 모든 MR들은 자신의 하부에 위치한 MR들의 위치 정보를 관리하고 라우팅 헤더를 이용하여 패킷 전달 경로를 최적화하는 방안으로 중첩된 환경에서도 패킷이 전달을 위한 오버헤더가 증가하지 않는 장점이 있다.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.25-40
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• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권3호
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• pp.223-241
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• 2024

Evaluating the performance of Tunnel Boring Machines (TBMs) stands as a pivotal juncture in the domain of hard rock mechanized tunneling, essential for achieving both a dependable construction timeline and utilization rate. In this investigation, three advanced artificial neural networks namely, gated recurrent unit (GRU), back propagation neural network (BPNN), and simple recurrent neural network (SRNN) were crafted to prognosticate TBM-rate of penetration (ROP). Drawing from a dataset comprising 1125 data points amassed during the construction of the Alborze Service Tunnel, the study commenced. Initially, five geomechanical parameters were scrutinized for their impact on TBM-ROP efficiency. Subsequent statistical analyses narrowed down the effective parameters to three, including uniaxial compressive strength (UCS), peak slope index (PSI), and Brazilian tensile strength (BTS). Among the methodologies employed, GRU emerged as the most robust model, demonstrating exceptional predictive prowess for TBM-ROP with staggering accuracy metrics on the testing subset (R² = 0.87, NRMSE = 6.76E-04, MAD = 2.85E-05). The proposed models present viable solutions for analogous ground and TBM tunneling scenarios, particularly beneficial in routes predominantly composed of volcanic and sedimentary rock formations. Leveraging forecasted parameters holds the promise of enhancing both machine efficiency and construction safety within TBM tunneling endeavors.

• 터널과지하공간
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• 제29권6호
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• pp.468-479
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• 2019

최근 대두되고 있는 지하공간 활용의 필요성 증대에 따라 지하공간의 안정적인 활용을 위해서는 수리-역학적 복합거동에 대한 이해가 필수적이다. 본 연구에서는 향후 국내 다양한 현장 및 지중 조건을 고려한 연구를 수행하는데 도구가 될 수 있는 수치해석을 위한 시뮬레이터를 개발하였다. 이를 위해 지중의 유체역학과 열역학, 역학을 해석하는 과학 소프트웨어 중 하나인 OpenGeoSys와 지반의 여러 역학적 문제들을 해석하는데 전문성을 지닌 FLAC3D를 연계하기로 하였다. 연동해석 기법에 대한 조사를 통해 OpenGeoSys를 주(master)로, FLAC3D를 종속(slave)으로 하여 연계 해석하는 파일 기반의 순차적 연계 방식으로 알고리즘을 개발하였다. 또한, 개발된 시뮬레이터의 검증을 위해 포화된 상태에서의 단상 유체 거동과 관련한 Terzaghi의 압밀 문제를 벤치마크 모델로 선정하여 비교 검증을 수행하였으며, 해석적 해와 수치해석의 결과가 잘 일치하는 것을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제29권3호
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• pp.184-196
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• 2019

본 연구에서는 화강암 시편에서 수압 파쇄법에 의해 생성된 미세균열의 3차원 형상을 X-ray CT 영상과 딥러닝을 이용하여 추출하였다. 실험으로 생성된 미세균열은 X-ray CT 영상 상에서 일반적인 영상처리방법으로는 추출하기 매우 어렵고 육안으로만 관찰이 가능한 형태를 지닌다. 하지만 본 연구에서 제안한 합성곱 신경망(Convolutional neural network) 기반 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조의 딥러닝 모델을 통해 미세균열을 정량적으로 추출할 수 있었다. 특히 픽셀 단위의 미세균열 추출을 위해 인코딩 과정에서 소실되는 정보를 디코딩 과정으로 직접 전달하는 디코더 모델을 제안하였다. 또한, 딥러닝 기반 신경망 학습에 필요한 데이터의 수를 증가시키기 위해 이미지의 분할(Division), 회전(Rotation), 그리고 반전(Flipping) 등으로 데이터를 생성하는 영상 증대 방법을 적용하였으며 이때 최적의 조합을 확인하였다. 최적의 영상 학습 데이터 증대 방법을 적용하였을 때 검증 데이터뿐만 아니라 테스트 데이터에서의 성능 향상을 확인하였다. 학습 데이터의 원본 개수가 딥러닝 기반 신경망의 균열 추출 성능에 미치는 영향을 확인하고 딥러닝 기술을 사용하여 성공적으로 미세균열을 추출하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권1호
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• pp.28-53
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• 2024

원자력발전에 따라 필수적으로 발생하는 고준위방사성폐기물은 원자력발전이 시행된 나라 내 처분이 원칙이다. 고준위방사성폐기물의 심층처분을 위한 처분 지역과 모암의 결정은 과학적 방법뿐만 아니라 정치, 경제, 사회적으로 중요한 이슈이다. 현재까지 전 세계적으로 처분 모암으로 고려되는 암종은 결정질암, 퇴적암인 이암, 화산암인 응회암, 암염 등이 있다. 그러나 국내의 경우 지질학적으로 암염을 제외한 다양한 암종이 복잡하게 분포하고 있다. 본 논문에서는 고준위방사성페기물처분장의 처분 모암에 대한 다양한 암종 연구의 예비결과와 함께 전국규모의 지질학적, 암석역학적 특성을 분석하였을 뿐만 아니라, 후보 암종에 대한 심부 시추조사 사례들을 통하여 특성을 검토하고 처분 모암으로서 다양한 암종들의 가능성을 제시하고자 하였다. 또한 전국규모의 광역적 특성 분석, 문헌 조사, 상세 사례분석 등을 통하여 고준위방사성폐기물 심층처분을 위한 후보 암종으로 결정질암인 쥐라기 화강암과 백악기 퇴적암 중진주층과 진동층을 도출하였다. 그러나 본 논문에서 도출된 후보 암종들에 대해 연구된 자료의 양이 적기 때문에 처분심도, 지역적 특성, 다학제적인 검토 등에 대한 추가적이고 상세한 분석이 수행된 후 신중히 처분 암종이 결정되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.263-273
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• 2007

일반적으로 고심도에 건설되는 암반구조물의 경우 높은 현지응력과 공동의 굴착에 따른 유도응력으로 인하여 공동 경계면에서 스폴링(spatting)이나 슬래빙(slabbing)과 같은 취성파괴가 발생할 수 있다. Hoek-Brown과 Mohr-Coulomb 파괴기준과 같은 전통적인 파괴기준을 적용한 결과 취성파괴현상과 파괴심도 등을 예측할 수 없는 것으로 나타나 취성파괴를 예측하기 위한 여러 모델이 제안되었으며, 그 중 CWFS 모델이 적합한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 모형실험에서 얻어진 원형공동주변의 취성파괴현상을 모델링하기위하여 CWFS 모델을 적용하였으며, 입력자료의 산정을 위해 암석의 손상정도와 손상에 따른 물성의 변화를 측정하는 손상제어시험을 수행하였다. CWFS 모델에 의해 예측된 파괴양상을 전통적인 파괴기준에 의한 해석결과 및 모형실험결과와 비교하여 취성파괴모델링의 적용성을 평가하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제20권1호
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• pp.67-73
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• 2020

With the increasing number of underground projects, the problem of rock-water coupling catastrophe has increasingly become the focus of safety. Grouting reinforcement is gradually applied in subway, tunnel, bridge reinforcement, coal mine floor and other construction projects. At present, cement-based grouting materials are easy to shrink and have low strength after solidification. In order to overcome the special problems of high water pressure and high in-situ stress in deep part and improve the reinforcement effect. In view of the mining conditions of deep surrounding rock, a new type of cement-based reinforcement material was developed. We analyses the principle and main indexes of floor strengthening, and tests and optimizes the indexes and proportions of the two materials through laboratory tests. Then, observes and compares the microstructures of the optimized floor strengthening materials with those of the traditional strengthening materials through scanning electron microscopy. The test results show that 42.5 Portland cement-based grouting reinforcement material has the advantages of slight expansion, anti-dry-shrinkage, high compressive strength and high density when the water-cement ratio is 0.4, the content of bentonite is 4%, and the content of Nano Silica is 2.5%. The reinforcement effect is better than other traditional grouting reinforcement materials.