• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.427-435
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• 2009

본 연구는 원형 터널에서 지반-라이닝 상호작용에 대한수학적 모델에 관한 연구를 다룬다. 정적, 동적 하중으로 인하여 터널 라이닝에서 발생하는 축력과 모멘트를 구하는 간단한 수학적 해가 제시되었다. 수학적 해를 유도하기 위하여 지반-라이닝의 경계면에서의 힘-변위 관계식을 고려하였고, 경계면에서의 상호작용을 고려하고자 새로운 계수비들을 제시하였다. 축력과 모멘트에 대한 계수비의 영향이 조사되었다.

• 터널과지하공간
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• 제10권4호
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• pp.559-565
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• 2000

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.583-598
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• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자연, 터널 그리고 지하공간
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• 제14권2호
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• pp.31-37
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• 2012

In the circumstances being continuous the unusual weather in the world, the city of Seoul has been devastating flood damage in July 2011, because of the heavy rainfalls. Along with expensive repairs to property, thousands of flood victims occurred; it is difficult to estimate the direct and indirect economic damages in city. Recently, as a part of the flood protecting measures, there are being discussed about the deep underground flood drainage tunnel, underground regulating reservoirs, permeable pavement, infiltration facility, river improvements, diversion channel, sewer pipe and ditch improvement and so on. Therefore, it is useful to make the plan of flood protecting measures more and more cost-effective and rational methods by considering the similar flood measures and constructions in the mega cities like Seoul.

• 터널과지하공간
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• 제27권4호
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• pp.185-194
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• 2017

본 논문은 싱가포르 케이블 터널NS2 현장 SCL(NATM)터널구간에서 숏크리트 라이닝의 역학적 변형거동을 평가하기 위하여, 터널 막장관찰(Face Mapping)자료에 근거한 암반분류결과와 현장계측을 통한 내공변위결과를 바탕으로 NATM 터널의 공학적 거동 특성을 분석하고자 하였다. 또한 본 현장의 수직구, Adit 터널 및 Enlargement 터널의 NATM 터널 전체를 3차원 모델링하였으며, 시공중 암반분류값에 근거한 암반하중을 산정하여 3차원 유한요소해석을 실시하였으며, 해석결과를 현장계측결과와 비교 검토하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.220-227
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• 2021

비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제6권1호
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• pp.92-119
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• 2010

As the necessity to utilize deep-placed underground spaces is increasing, we have to seriously consider the safety problems arising from the U/G spaces which is a restricted environment. Due to the higher cost of land compensation for above ground area and environmental issues, the plan to utilize deep-placed U/G spaces is currently only being established for the construction of U/G road network and GTX. However it is also expected that the U/G spaces are to be used as a living space because of the growing desires to change the above ground areas into the environmentally green spaces. Accordingly it is necessary to protect the U/G environments which is vulnerable against desasters caused by fire, explosion, flooding, terrorism, electric power failure, etc. properly. We want to introduce the principles of the Quantitative Risk Assessment(QRA) method for preparedness against the desasters arising from U/G environments, and also want to introduce an example of QRA which was implemented for the GOTTHARD tunnel which is the longest one in Europe.

• Geomechanics and Engineering
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• 제21권2호
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• pp.95-102
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• 2020

Population concentration in urban areas has led traffic management a central issue. To mitigate traffic congestions, the government has planned to construct large-cross-section tunnels deep underground. This study focuses on estimating the damage caused to frame structures owing to tunnel excavation. When constructing a tunnel network deep underground, it is necessary to divide the main tunnel and connect the divergence tunnel to the ground surface. Ground settlement is caused by excavation of the adjacent divergence tunnel. Therefore, predicting ground settlement using diverse variables is necessary before performing damage estimation. We used the volume loss and cover-tunnel diameter ratio as the variables in this study. Applying the ground settlement values to the settlement induction device, we measured the extent of damage to frame structures due to displacement at specific points. The vertical and horizontal displacements that occur at these points were measured using preattached LVDT (Linear variable differential transformer), and the lateral strain and angular distortion were calculated using these displacements. The lateral strain and angular distortion are key parameters for structural damage estimation. A damage assessment chart comprises the "Negligible", "Very Slight Damage", "Slight Damage", "Moderate to Severe Damage", and "Severe to Very Severe Damage" categories was developed. This table was applied to steel frame and concrete frame structures for comparison.