• 한국지반신소재학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.29-34
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• 2011

본 연구에서는 유류나 각종 비수용성 오염물질(DNAPL)로 오염된 지반에 인공동결공법을 이용한 차수벽을 형성하고 지하수의 이동으로 인한 오염물질의 확산 방지 효과를 확인하기 위한 초기연구로 인공동결공법을 통한 동결차수벽을 형성하기 위하여 모형실험을 수행하였다. 동결차수벽 형성의 확인을 위하여 실험조건에 따른 동결범위와 동결토의 강도를 분석하였다. 동결범위를 확인하기 위한 실험조건은 포화도가 80%, 90%인 표현을 실트를 대상으로 하였다. 또한, 동결토의 강도특성은 다짐도와 포화도를 변경하여 동결을 실시하였고, 일축압축강도 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국농공학회지
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• 제34권4호
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• pp.69-79
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• 1992

To estimate soil behavior and structural characteristics under the conditions of cyclic loading, freezing & thawing and initial state, several testing was performed and obtained following results. 1.After repeated freezing and thawing processes, original soil structure was destroyed and changed to globular structure from honeycomb or tube in its structure types. Also above processes resulted increasing the soil compression strain while decreasing the failure stress in stress-strain relationship and reached the soil structure into the mode of brittle fracture. Under cyclic loading conditions, soil cluster which was originally dispersed structure colloided with each other, seperated, and finally the soil failed due to the effect of overcompaction. 2.Through the stabilization processes seperated by four steps, the structure of soil skeleton was changed to quite different globular type. The degree of compressibility of soil was decreased in the normally consolidated zone, while the strength against external load increased due to soil particle stabilization. 3.Soil stress-strain chracteristics were largely influenced by repeated up and down processes of temperature. The maximum deformation was obtained in the case of temperature between 0 10˚C by the reseon of particle cluster reformation. 4.Soil compressibility was largely influenced by the optimum moisture content. Under freezing process, swelling could be found and its magnitude was proportional to the density of soil. 5.Density of soil was decreased as increasing the number or repeated freezing and thawing processes and the largest decreasing rate was found at the first turning point from freezing to thawing cycle.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권11호
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• pp.71-81
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• 2011

동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인지를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.