대륙 및 섬을 연결하는 교통 시설로써 지금까지 해상에 놓이는 교량과 해저 지반에 건설되는 해저 터널 그리고 내륙에서 건설하여 해저지반 위에 안착시킨 침매 터널이 사용되어 왔다. 해중 터널 구조물은 계류선을 이용하여 터널 본체를 특정 깊이 내로 잠수시킨 시설로써 아직 실제 건설 사례는 없지만, 해저 터널에 비해 건설 기간이 짧고 비용이 적게 든다는 장점이 있다. 해중 터널 본체 및 계류선의 합리적인 설계를 위해서는 무엇보다도 해중 터널 구조물의 합리적인 구조 해석이 선행되어야 한다. 일반적인 육상 교통 시설물과 달리 해중 터널은 변동성이 큰 환경 하중에 큰 영향을 받을 뿐 만 아니라 물 안에 잠수식으로 떠있다는 구조적인 특징이 있어서 그 해석이 까다로울 수 있다. 본 연구는 해중 터널 시스템의 합리적인 전체계 동적 구조 해석 기법의 제안을 목표로 한다. 이를 위하여 일반적인 구조물 해석에 널리 쓰이는 ABAQUS를 이용하여 KIOST (2013)에서 연구한 터널 모델을 각 환경 조건에 대한 동적 거동을 분석하였고, 이를 실험 결과와 비교하여 해석 기법의 타당성을 분석하였다. 또한 이 연구에서는 계류선의 배치형식, 터널의 흘수가 해중 터널 동적 거동에 미치는 영향을 분석하였고, 불규칙 파랑에 대한 특성 역시 분석하였다.
환경훼손 및 주거 과밀지역의 민원을 최소화할 목적으로 도심지 공사에서 쉴드터널공법의 적용이 날로 증대되고 있다. 쉴드터널의 주 구조체인 라이닝 세그멘트는 연속체가 아닌 이음부를 가지는 구조로 되어져 있다. 지금까지 설계실무에서는 라이닝 세그멘트의 구조해석 모델이나 설계하중 및 지반정수의 영향 등에 대한 별다른 검증 평가없이 과거의 국내 외 설계자료를 관행적으로 적용하고 있다. 본 연구에서는 국 내외에서 현재 사용하고 있는 쉴드터널의 세그멘트 해석 및 설계 모델들에 대해 이론해와 수치해의 비교를 통하여 적정성을 평가하였다. 그 결과, 사용의 편이성과 현장조건 의 적용성, 해석결과의 적용성 측면에서 전주면빔이음스프링 모델(1R-S0)을 제안하였다. 그리고, 제안된 모델을 이용하여 이음부 강성과 지반강성, 이음부 분할 분포 및 분할 개수 등에 대한 매개변수 해석을 수행하였다. 그 결과, 이음부를 갖는 라이닝 세그멘트에 발생하는 휨모멘트는 일정한 크기 이상의 지반강성에서 이음부가 없는 연속체의 라이닝 세그멘트에 발생하는 휨모멘트의 크기에 일정한 비율로 수렴함을 알 수 있었다. 또한, 이음부의 강성이 작을수록 측벽부에 비하여 천정부와 바닥부의 휨모멘트가, 수평변위에 비하여 수직변위가 이음부 분할 분포에 따라 큰 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 $30^{\circ}$ 경사진 층리면을 가진 풍화암 물성의 이방성 암반에서 필러 폭이 0.5D와 0.25D로 매우 작은 근접병설터널을 시공할 경우에 대한 터널 안정성을 조사하였다. 이를 위해 터널간 이격거리와 지보조건이 서로 다른 6가지 모형을 제작하고 측압계수 1의 하중조건으로 축소모형실험을 실시하였다. 모형별 균열개시압력, 최대압력, 필러 및 터널의 변형거동을 조사하였으며, 복공지보와 필러보강 여부가 터널의 안정성에 미치는 영향을 알아보았다. 필러 폭이 큰 모형일수록 균열개시압력이 더 크게 나타나 터널 안정성은 증가하였으며, 복공지보를 설치한 모형은 무지보 모형에 비해 균열개시압력와 최대압력이 더 크고 내공단면의 변형량은 적어 풍화암 근접병설터널에서 복공지보의 필요성을 확인하였다. 복공지보와 더불어 필러보강을 실시한 모형은 다른 모형에 비해 터널 안정성이 더 크게 나타났으며, 특히 필러 폭 0.25D인 근접병설터널은 복공지보뿐 아니라 필러보강도 실시해야 터널 안정성이 확보됨을 알 수 있었다.
본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
본 연구에서는 3차원 유한요소 해석을 수행하여 터널굴착에 의한 말뚝의 거동변화를 지배하는 말뚝선단에 대한 터널의 상대 위치를 고려하여 분석하였다. 수치해석 결과를 순수하게 터널굴착으로 발생한(Tunnelling-induced) 말뚝두부의 침하, 상대변위, 체적손실률(Volume loss), 말뚝의 축력, 전단응력 그리고 겉보기안전율 등을 분석하였다. 터널과 말뚝선단의 상대위치를 고려했을 때 말뚝선단이 터널굴착으로 인한 지반침하 영향권 내부에 존재하는 경우 Tunnelling-induced 말뚝두부의 침하는 지표면의 침하보다 크게 나타났으며, 이는 말뚝에 Tunnelling-induced 인장력을 발생시켰다. 반대로 말뚝선단이 터널굴착으로 인한 지반침하 영향권 외부에 존재할 경우, 말뚝상부에서 유발된 하향의 전단응력으로 인해 말뚝에는 Tunnelling-induced 압축력이 작용하였다. 수치해석을 통해 분석된 하중-변위 관계를 이용하여 겉보기안전율을 분석한 결과 말뚝선단이 터널굴착으로 인한 지반침하 영향권 내부에 존재할 경우 말뚝의 겉보기안전율은 평균 약 36% 감소하는 것으로 나타났다. 터널의 상대위치에 따른 전단응력전이 매커니즘을 Tunnelling-induced 말뚝축력, 전단응력과 말뚝의 겉보기안전율을 고려하여 심도 있게 고찰하였다.
본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사의 품질향상을 위한 것이다. 기존의 터널 그라우팅 시공에서는 실시간으로 주입압 및 주입량을 보여주는 P~q~t charts를 기술적으로 온전히 활용하지 못하였다. 그 이유는 주입지반의 차이 및 주입 중 어떤 문제가 발생할 시에 P~q~t charts가 어떻게 변화하며, 그에 따른 표준적인 주입유형을 보여주는 주입 그래프 패턴, 특성, 판정, 그에 따른 조치유형 및 조치방법에 대한 기술적 판단방법이 없었기 때문이다. 본 논문은 상기의 문제점 등을 해결하기 위한 일환으로 일반 및 알고리즘 그라우팅 시 토사층 및 암반층으로 구분하여 주입유형, 특성, 판정방법, 그리고 조치유형 및 조치방법 등의 연구를 수행하였다. 새롭게 개선된 토사층 P~q~t charts에서는 일반그라우팅과 알고리즘 그라우팅 둘로 나누어 각각 6가지 유형으로 구분하였고 각 유형에 따른 특성 및 판정방법을 도출하였으며 일반주입유형과 알고리즘 주입유형에서의 각 유형별 조치방안도 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 또한, 개선된 암반층 P~q~t charts에서도 각각 6가지 유형으로 구분하여 토사층과 같이 해당 유형에 상응하는 조치방안을 개발하여 현장에서 쉽게 적용 가능하도록 제안하였다. 따라서, 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수·보강 그라우팅 공사에서 예비단계의 현장시험 혹은 시공 중 단계에서 시간에 따른 주입압 및 주입량의 데이터인 P~q~t charts를 실시간 측정하여 주입유형을 분석하고 조치방법을 마련하여 더 나아가 모든 그라우팅 단계에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우 보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
도심지에서의 교통인프라 개발이 활발해 지고, 대심도 지하터널을 이용한 도시의 기반시설 확충으로 인하여 기존 운영되거나 설치된 시설물 또는 구조물 상호 간의 근접시공이 많이 이루어지고 있다. 이에 따라 근접시공으로 인한 시설물 또는 구조물에 미치는 안정성 확보여부는 중요한 이슈가 되고 있으며, 관련법에 의하여 지하터널공사에 따른 지하안전영향 평가를 반드시 수행하여야 한다. 본 연구에서는 근접시공으로 인한 정거장구조물 의 거동특성을 파악하기 위해 동북선도시철도 터널이 계획된 노선 상부의 지하철 6호선 고려대역 정거장 구조물을 대상으로 신설터널에 의한 기존 구조물에 미치는 안전영향평가를 수행하였다. 이를 위하여 정거장구조물의 안전영역 평가 및 굴착방법에 대한 검토와 3차원 수치해석을 통한 상세검토를 수행하였다. 구조물 손상도 평가, 궤도 틀림 및 기존 구조물과 건물 안정성 평가 결과 근접터널공사에 따른 기존 정거장 구조물의 안정성은 확보되는 것으로 평가되었다. 본 연구는 도심지 터널공사에서 근접시 공시 기존의 인접구조물에 미치는 영향을 사전에 검토하는 경우 기본적인 기초 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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