This paper is for a reasonable selection of design response spectra for the seismic design of specific types of soil-structure interaction systems, e.g., underground structure within flexible soil profiles of structures on the shallow soil layers on the stiff bed rock. the existing backup data used for determining the design response spectra of the Code have been investigated and evaluated. For this purpose, various types of free field analyses have been performed using one-dimensional wave propagation theory considering the nonlinear properties of the soil profile. As a result, a reasonable approach of determining input response spectra for specific soil profiles has been proposed to be compatible to the design response spectra of the Code.
The aim of the shaking table experiment is to verify the isolation effect of a storage liquid tank with multiple friction pendulum bearings. A 1:20 scale model of a real storage liquid tank that is widely used in the petroleum industry was examined by the shaking table test to compare its anchored base and isolated base. The seismic response of the tank was assessed by employing the time history input. The base acceleration, wave height and tank wall stress were used to evaluate the isolation effect. Finally, the influences of the bearing performance that characterizes the isolated tank, such as the friction force and residual displacement, were discussed.
연구목적: 본 연구에서는 기존 소방 시설에 사용되고 있는 흔들림방지버팀대에 비하여 설치 면적을 효율적으로 감소시키고, 안정성과 내진 성능이 우수한 4방향 흔들림방지버팀대를 개발하였다. 개발된 4방향 흔들림방지버팀대의 성능 및 신뢰성을 인장 및 압축 시험과 내진 시험을 통하여 검증하였다. 연구방법: KFI 인증 기준에 따라 정적시험으로서 수평 및 수직 배관에 4방향 흔들림방지버팀태을 설치하여 인장 및 압축 시험을 수행하였으며, 정격 하중에 최대 움직임을 측정하였다. 또한 동적시험으로서 물이 채워진 배관에 4방향 흔들림방지버팀태를 설치하고 가속도센서를 통하여 입력 가진파에 대한 시험응답스펙트럼을 측정하였다. 또한 내진 시험 후 배관 및 흔들림방지버팀대의 이탈, 파손 및 국부변형을 관찰하였다. 연구결과: 인장 및 압축 실험을 수행한 결과, 인장 및 압축 시에 배관의 최대 움직임은 규정 기준 대비 50%~70% 이하로서 4방향 흔들림방지버팀태의 성능이 매우 우수함을 알 수 있었다. 4방향 흔들림방지버팀태의 내진 시험결과, 시험응답스펙트럼이 요구응답스펙트럼을 포괄하고 있음을 알 수 있었다. 시험 종료 후에 배관 및 흔들림방지버팀대의 이탈이나 파손 및 국부변형 등은 발생하지 않았으며, 시설물의 구조적 안정성이 유지됨을 확인할 수 있었다. 결론: 본 연구에서는 정적 실험 및 동적 실험을 통하여, 개발된 4방향 흔들림방지버팀대가 KFI 인중 기준을 만족하고 있음을 알 수 있었고, 기존 흔들림방지버팀대에 비하여 효율성과 경제성 및 안정성과 내진 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
전단파 속도는 내진설계시 중요한 설계인자이나 지반조사의 목적으로는 흔히 경제적, 시간적 제약 등으로 시험을 통한 측정이 널리 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 가장 일반적인 현장 지반조사시험인 표준관입시험 결과를 바탕으로 사질토 지반에서의 전단파 속도를 예측하는 연구를 수행하였다. 650개 데이터 세트를 이용해 표준관입시험 저항치 $N_{60}$, 함수비, 세립분함량, 비중을 입력변수로 하여 전단파속도를 추정하는 인공신경망 모델을 구축하고 입력변수별 전단파속도에 미치는 영향을 민감도 해석을 통해 조사하였다. 그리고, 기존의 국내 외 7개의 표준관입시험을 이용한 전단파속도 예측 경험식들과 인공신경망에 의한 결과를 비교하였다. 민감도 분석결과 표준관입시험 저항치의 영향이 월등히 큰 것으로 나타났으며, 모델효율계수와 평균제곱근오차를 사용하여 기존의 경험식들과 인공신경망 모델의 예측 능력을 비교한 결과 인공신경망 모델의 예측 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다.
적재설비는 지진으로 인한 막대한 손실이 발생한 사례가 있으나, 현재까지 관련 연구 및 규정이 구조요소에 비하여 상대적으로 미비한 대표적인 비구조 요소이다. 본 연구에서는 적재설비의 기둥-기초 연결부의 고정조건에 따른 외력으로 인한 적재설비의 거동특성을 실험적으로 분석하고자 하였다. 일반적으로 적재설비의 기둥-기초 연결부는 설치 기준 및 규정 없이 사용자의 편의에 따라 설치되고 있다. 이러한 이유에서 본 연구에서는 대표적인 4가지 적재설비의 기둥-기초 연결부 조건을 적용한 4가지 full-scale 적재설비를 대상으로 거동특성 분석 실험을 수행하였다. 거동특성 분석 실험은 El-Centro 지진파로 진동대를 2방향 동시 가진하며 수행하였으며, 지진하중의 크기에 따른 거동특성을 확인하기 위하여 지진파의 50% ~ 150% 까지 각 실험 별 50%씩 증가하며 진행하였다. 추가로 각 적재설비의 기초 고정조건별 고유진동수를 확인하기 위하여 공진 탐색실험을 진행하였다. 실험을 통하여 획득한 데이터 중 최상층의 변위와 실험 후 발생한 영구 변위를 각 조건별로 비교하여 적재설비의 기둥-기초 고정조건에 따른 거동특성을 분석하였다. 그 결과, 적재설비는 기초 조건의 변화에 따른 고유진동수의 변화가 미소하였으며, 입력 하중의 고유진동수의 영향보다는 적재설비 기초 고정조건의 변화로 인한 복원력 차이로 인한 영향으로 인하여 거동특성이 변화되는 것을 확인하였다.
비탈면 붕괴는 크게 내적요인과 외적요인으로 분류할 수 있다. 내적요인은 토층 깊이, 사면경사, 흙의 전단강도 등의 기존에 비탈면의 형성과 함께 내재 되어있는 공학적 요인이며, 외적요인은 지진과 같은 하중이다. 이때 최대가속도(PGA), 최대속도(PGV), Arias계수(I), 고유주기(Tp), 스펙트럼 가속도(SaT=1.0) 등은 지진의 외적요인으로 대변되는 값이다. 특히, 최대지반가속도(peak ground acceleration, PGA)는 지진의 지반 운동 크기를 정의하는 가장 대표적인 값이지만 동일한 최대 지반가속도 값을 가지는 진동이라도 지진의 지속시간에 따라 달라지는 사면에서의 변위를 충분히 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공사면을 대상으로 2차원 평면변형률 조건의 수치해석을 수행하였으며, 다양한 지진 시나리오의 PGA를 0.2g로 스케일링하여 적용했을 때 비탈면에서 발생하는 응답특성을 분석하였다. 분석 결과, 비탈면의 상층부와 하층부의 응답은 활동면 발생 여부에 따라 차이를 보이며, 입력 지진파의 외적요인 보다는 소성변형을 유발시킨 진동 특성의 영향을 받는 것으로 나타났다.
전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.
동시베리아 지역에 분포하는 영구 동토층의 두께는 평균적으로 200~500m이며, 기온에 따라 지반물성이 변화하는 계절동토층이 지역에 따라 지표면에서 약 0~4m까지 형성되어 있다. 계절 동토의 전단파 속도는 흙의 종류에 따라 여름에는 약 80m/s에서 겨울철 동결상태에서는 약 1500m/s까지 크게 변이한다. 융해시 계절 동토층과 하부의 영구 동토층 사이의 전단파 속도 차이 때문에 매우 큰 임피던스가 발생하고 이로 인해 지진파가 증폭될 수 있다. 특히, 경계면에서 큰 변위가 발생할 수 있으므로 내진설계 시 이의 영향을 고려해야 한다. 본 연구에서는 계절 동토층의 두께와 전단파 속도 변화에 따른 영향이 지반 증폭특성 및 지반변형에 미치는 영향을 규명하기 위하여 1차원 등가정적 지반응답해석을 수행하였다. 동시베리아의 Yakutsk와 Chara 지역에 대한 지질보고서를 바탕으로 지반주상도를 선정하였으며 입력지진파의 영향을 증명하기 위해 총 20개의 계측지진파를 사용하였다. 계절 동토층의 두께가 증가할수록 증폭현상이 크게 발생하였으며, 계절동토층과 영구 동토층 사이의 전단파 속도 차이가 클수록 증폭계수가 증가하는 것으로 나타났다. 특히 동시베리아 지역에 넓게 분포되어 있는 유기질토인 토탄은 증폭에 큰 영향을 미치므로 설계시 이를 반드시 고려해야 할 것으로 판단된다.
1g 진동대 실험을 수행할 때, 양 벽면이 고정되어 있는 강성토조를 시용하기도 한다. 1g 진동대 실험에 강성토조를 사용하는 경우 양 쪽 벽면에서 파동이 반사가 되고 모형지반의 동적 전단 변형이 구속되어 위상차 및 가속도 증폭이 제대로 발생하지 않는 문제가 생긴다. 반면 토조를 얇은 층(Laminate)으로 구성하고 각 층 사이의 수평거동을 허용해 주는 특수형태의 토조(층 분할 토조, Laminar Shear Box)를 사용하면 이와 같은 문제를 상당부분 해결할 수 있다. 본 연구에서는 1g 진동대 실험을 통하여 경계 조건이 서로 다른 두 종류의 토조(강성토조; Rigid Box or Rigid container, 층 분할 토조; Laminar Shear Box or Laminar container)에 동적 특성이 동일한 연약한 모형 점토 지반을 조성하여 그 거동의 차이들을 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 강성토조는 벽면의 강성으로 인해 지반내의 위상차가 적게 발생하였으며, 가속도 증폭 양상은 자유장 거동과 많이 다른 결과를 보였다. 이와 달리 층 분할 토조는 지반의 전단변위를 구속하지 않고 실제지반에서 발생하는 지반 내 위상차 및 가속도 증폭 현상을 상대적으로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 결론적으로, 층 분할 토조(Laminar shear box)는 강성토조(Rigid Box)와 비교할 때 자유장 지반의 동적거동을 더 정확히 재현해 주는 것을 실험결과를 통해 분석할 수 있었다.
Key aspects of the Norwegian Method of Tunnelling (NMT) are reviewed. These include a predictive method of support design using the six-parameter Q-system of rock mass characterisation. The rock mass rating or Q-value is updated during tunnel driving. The designed tunnel support generally consists of wet process, steel fibre reinforced shotcrete combined with fully grouted, untensioned rock bolts, Even in poor rock conditions S(fr) + B usually acts as the final rock reinforcement and tunnel lining. Since it is a drained lining, it is very economic compared to cast concrete with membranes. Light, free-standing steel liners are used to prevent water affecting the runnel environment. Rock mass conditions, and hence lining design and cost estimation can be assessed by careful use of seismic surveys. Relationships between the P-wave velocity, the rock mass deformation modulus and the Q-value have recently been established, where tunnel depth, rock porosity and the uniaxial compression strength of the rock are important variables. The rock mass modulus estimate, and simple index testing of the joints, provide the key input which joints are discretely represented (either in two dimensions with the UDEC code or in three dimensions with the 3DEC code) is generally favoured compared to continuum analysis. The latter may give a misleading impression of uniformity and deformations tend to be understimated. Q-system NMT designs of S(fr) + B (fibre reinforced shotcrete and bolting) are numerically checked and adjustments made to bolt capacities and shotcrete thickness if overloading is evident around the modelled profile.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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