• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.61-77
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• 2019

밀집도가 높은 국내 기존 도심지를 대상으로 공동구를 새로이 계획할 경우에는 정량적 평가지표에 의한 타당성 평가시스템과 경제성 평가를 이용한 최적 설계용량 결정 등의 합리적인 의사결정 과정이 필요하다. 그러므로 이전 연구에서는 도심지 유형별 특성을 고려한 의사결정 계층구조를 구성하고 정량적 평가지표 항목에 대한 계층의사분석(AHP)을 통해서 개별 상위지표(3개) 부문과 하위지표(16개) 항목의 중요도 가중치를 제시하였다. 또한 도심지 공동구에 적합한 비용 편익 분석을 위해서 교통사고 감소효과, 차량소음 저감효과, 사회 경제적 손실 등의 3개 항목을 새로이 추가하여 10개의 편익 항목, 8개의 비용 항목을 고려한 경제성 평가방법이 제시되었다. 본 연구는 도로관리, 공공시설, 도시환경 부문의 하위 16개 평가지표의 중요도 가중치를 활용한 정량적 타당성 평가방법을 제시하고 서울시 주간선도로 123개 구간을 대상으로 타당성 평가를 실시하였다. 또한 타당성 평가결과와 경제성 평가결과를 비교하여 문제점을 분석하고 두 평가결과의 조합에 의한 종합평가 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 정량적 타당성 평가와 경제성 평가시스템의 로직을 프로그래밍하여 개발할 예정인 설계용량 최적화 프로그램은 도심지 공동구의 계획 및 설계 단계에서 활용되며 궁극적으로 도심지 공동구 활성화에 기여하게 될 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.517-534
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• 2021

수소연료는 환경오염문제를 해소하고 에너지 불균형 및 비용을 절감할 수 있다는 점에서는 화석연료를 대체하는 에너지원으로 부각되고 있다. 수소는 친환경적이나 폭발성이 강하기 때문에 수소연료차의 화재, 폭발 사고에 대한 우려가 매우 높은 실정이다. 연구결과에서 수소사고는 일반적인 화재의 경우 비교적 안전하나, 폭발이 발생하면 매우 위험한 것으로 인식되고 있다. 특히, 터널과 같은 반밀폐공간에서는 위험도가 보다 증가할 것으로 예측되기에 이에 대한 예측방법 및 대책을 마련하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 터널에서 수소폭발시 안전성을 평가하기 위해서 등가 TNT모델의 적용성과 수치해석 방법에 대한 검토를 수행하였다. 6개의 등가 TNT모델과 Weyandt의 실험결과의 폭발압력을 비교·검토하여 모델의 적용성을 평가한 결과, Henrych식이 13.6%의 편차로 가장 근접하는 것으로 나타났다. 수치해석을 이용하여 수소탱크 용량(52, 72, 156 L)과 터널 단면적(40.5, 54, 72, 95 m²)이 폭발압력에 미치는 영향에 대한 검토한 결과, 터널에서 폭발 압력파는 초기에는 대기중에서와 마찬가지로 반구형 형태로 전파되나 벽체에 도달하면 반사파가 형성되며, 일정 거리 이상에서는 평면파로 변형되어 아주 완만한 감쇄율로 전파하는 것으로 나타났다. 등가 TNT모델인 Henrych식은 폭발압력이 급격하게 감소하는 구간에서는 수치해석 결과와 잘 일치하나 폭발압력파가 변형된 이후에는 큰 폭으로 과소평가하는 것으로 나타났다. 수소탱크용량이 동일한 경우에는 터널 단면적이 증가할수록 폭발압력이 감소하며, 단면적이 동일한 경우에는 수소탱크 용량이 52 L에서 156 L로 증가하면 폭발압력은 약 2.5배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 인체에 영향을 미치는 한계거리에 대한 평가결과, 수소탱크용량이 52 L인 경우 사망에 이르는 한계거리는 약 3 m, 중상에 이르는 거리는 단면적별로 차이가 있으나 28.5~35.8 m로 나타났다.

• 한국대기환경학회지
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• 제26권5호
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• pp.543-553
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• 2010

Almost five million citizens a day are using subways as a means of traffic communication in the Seoul metropolitan. As the subway system is typically a closed environment, indoor air pollution problems frequently occurs and passengers complain of mal-health impact. Especially $PM_{10}$ is well known as one of the major pollutants in subway indoor environments. The purpose of this study was to compare the indoor air quality in terms of $PM_{10}$ and to quantitatively compare its source contributions in a Seoul subway platform before and after installing platform screen doors (PSD). $PM_{10}$ samples were collected on the J station platform of Subway Line 7 in Seoul metropolitan area from Jun. 12, 2008 to Jan. 12, 2009. The samples collected on membrane filters using $PM_{10}$ mini-volume portable samplers were then analyzed for trace metals and soluble ions. A total of 18 chemical species (Ba, Mn, Cr, Cd, Si, Fe, Ni, Al, Cu, Pb, Ti, $Na^+$, $NH_4^+$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, and ${SO_4}^{2-}$) were analyzed by using an ICP-AES and an IC after performing proper pre-treatments of each sample filter. Based on the chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the source of particulate matters. $PM_{10}$ for the station was characterized by three sources such as ferrous related source, soil and road dust related source, and fine secondary aerosol source. After installing PSD, the average $PM_{10}$ concentration was decreased by 20.5% during the study periods. Especially the contribution of the ferrous related source emitted during train service in a tunnel route was decreased from 59.1% to 43.8% since both platform and tunnel areas were completely blocked by screen doors. However, the contribution of the fine secondary aerosol source emitted from various outside combustion activities was increased from 14.8% to 29.9% presumably due to ill-managed ventilation system and confined platform space.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.107-120
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• 2020

공용중인 시설물의 성능기반 평가에서 보유 성능은 성능별 평가지표를 유목화 한 후 각 성능에 대한 평가지표의 중요도를 고려하여 가중평균하여 평가한다. 본 연구에서는 NATM 터널의 성능기반 평가기법을 제시하기 위해 이전 연구에서 도출된 평가지표의 지표별 특성과 유사성 등을 분석하여 최종 평가지표를 도출하였다. 평가지표별로 상대적 중요도를 산출하여 평가지표의 가중치를 도출하였다. 정량적인 평가모형을 개발하기 위하여 지표별 성능등급 평가기준을 관련 문헌 및 선행연구 분석을 통해 도출하고, 도로 및 철도 터널의 유지관리 시 적용할 수 있는 성능평가표를 제시하였다. 제시된 성능평가 모형의 유의미함을 제시된 평가표를 실제 공용중인 터널에서 정밀안전진단을 통하여 측정된 조사자료에 적용하여 각 평가지표와 최종 평가결과와의 상관분석을 실시함으로써 검증하였다. 본 연구에서 제시된 공용중인 터널의 성능평가를 위한 평가지표, 가중치, 그리고 용도별 평가모형은 추후 터널의 성능중심 유지관리 체계에 적용되어 유지관리 전략 수립 시 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국광물학회지
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• 제22권1호
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• pp.13-22
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• 2009

연구지역은 울산시 울주군의 양산단층대를 통과하는 터널(복안터널) 구간으로서 터널 상부에 경부고속도로와 국도 35호선이 위치한다. 기존의 조사결과 양산단층대 통과 터널 구간은 최대 폭 100 m에 이르는 단층비지와 단층각력암이 넓게 분포한다. 연구결과 양산단층 동측부에는 셰일로 대표되는 퇴적암이 분포하는데 이들은 기계적인 파쇄작용이나 열수변질작용의 영향을 거의 받지 않았다. 양산단층 서측부에는 데사이트질응회암이 분포하며, 양산단층의 영향으로 기계적 파쇄작용과 열수변질작용이 진행되었다. 양산단층 구간은 단층운동과 관련된 기계적 파쇄작용과 녹니석화작용, 견운모화작용, 고령석화작용으로 대표되는 열수변질작용이 복합적으로 작용하여 폭 $50{\sim}130m$에 이르는 단층대가 발달한다. 기계적 파쇄작용과 열수변질작용의 특징에 의해 양산단층대는 지질공학적으로 비변질대, 변질대, 변질.파쇄대, 단층비지대 등 4개의 구간으로 구분된다. 이들 구간은 기계적 파쇄작용과 변질작용의 정도 및 양상을 달리하며, 공학적 특성을 달리한다.

• 터널과지하공간
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• 제17권5호
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• pp.411-427
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• 2007

타당성 있는 터널의 설계 및 경제적 시공을 위해서는 터널해석의 신뢰성이 확보되어야 한다. 이를 위해서는 암반과 지보재의 상호 작용을 포함하여 시공 전반에 걸친 깊은 이해가 필요하다. 본 논문에서는 파괴 이후에도 지보력을 상실하지 않는 강섬유보강 숏크리트의 거동을 적절히 모델링하는 기법을 소개하였다. 강지보재의 지보 효과를 알아보기 위해 3차원 해석을 수행하였으며, 이를 통하여 새로운 하중분담율이 산정되었다. 소성모멘트한계만을 사용한 경우(PML 모델) 숏크리트에 비정상적으로 발생하던 높은 인장응력을 없앨 수 있었고, 파괴 후의 연성 거동을 모사할 수 있었으나 축력의 영향이 고려되지 못하여 실제 거동과의 괴리를 메우기에는 다소 미흡하였다. 따라서 축력과 모멘트 한계를 동시에 고려할 수 있는 방법이 필요하였는데, FLAC의 내장 모델인 liner 모델을 통하여 이러한 거동이 모사될 수 있었다. Liner 모델에서는 강섬유 보강 숏크리트의 일축압축 강도와 더불어 최대 및 잔류 인장강도도 지정이 가능하다. 이 두 가지 모델을 이용하여 4등급 및 5등급 암반에 굴착되는 2차로 터널에 대하여 해석을 수행하였다. 또한 종래에 사용되던 탄성 beam 모델을 이용한 해석도 병행하여 그 결과를 비교하였다. 탄성 beam 모델을 제외한 두 가지 모델은 탄성 beam 모델에서는 반영될 수 없었던 휨인성을 고려할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제1권1호
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• pp.41-51
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• 2002

지능형교통체계의 핵심적인 부분으로써 첨단교통정보체계가 제 역할을 효율적으로 수행하기 위해서는 실시간으로 교통정보제공을 위해 도로에 설치된 각종 정보수집체계들로부터 수집된 정보를 적절히 처리하여 정확하고 신속하게 통행시간 변화를 파악하고 산출하는 것은 무엇보다도 중요하다. 현재 구간통행시간은 Beacon, GPS, AVI 등을 이용한 구간검지체계나 Loop 검지기, 영상검지기, RTMS 등을 이용한 지점검지체계로부터 산출$\cdot$추정되어진다. 구간검지기체계로부터 산출되는 통행시간은 정확하나 이미 정보제공 구간을 통과한 차량에 의해 산출되기 때문에 실시간 정보제공을 위한 수단으로서는 한계가 있다. 또한 동시간대 지점검지기 자료를 이용하여 추정되는 통행시간은 산출방법에 따라서 그 정확도가 크게 달라지며 각 구간에 존재하는 다른 차량의 교통특성에 의해 산출되기 때문에 실제 통행시간값과 차이가 발생 한다. 본 연구에서는 지점별 검지기자료와 구간통행시간의 관계를 고려하여 신경망을 이용한 통행시간추정방법을 제시하였다. 입력변수에 따라 분류된 모형을 남산1호터널구간의 검지기 데이터와 AVI 자료를 이용하여 통행시간을 추정해본 결과 지체발생시간대 90$\%$ 이상이 5$\~$15분 이내로 수렴하였으며 시간에 따른 추정 통행시간의 변화가 전반적으로 실제통행시간과 비슷한 추세를 보였다. 또한 기존에 발생하던 정보제공시점의 시간처짐 현상 및 뒤늦게 발생하던 지체발생 및 해소가 완화되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.699-714
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• 2022

본 연구의 목적은 2개 터널의 간격이 최소 1 m이내인 초근접 병설터널이 풍화토 또는 풍화암같은 연약대를 통과하는 경우에 대해 안전하며 경제적인 필라보강방법을 제시하는데 있다. 초근접 병설터널의 필라부 보강방법 제시를 위하여 2차로 도로터널 표준단면도를 적용하였다. 필라부의 두께는 1 m로 가정하였다. 터널 통과 주변 지반 조건으로 풍화토 또는 풍화암으로 가정하였다. 필라부 안정성 평가를 위하여 4가지 보강 방법, 록볼트 보강, pre-stress 강연선 보강, 필라부 상부 수평강관 보강 + 그라우팅 보강, 수평 강관 보강 + 그라우팅 + pre-stress 강연선 보강 조건에 대하여 검토하였다. 터널 주변 지반조건이 풍화토인 경우 수평강관 보강 + 그라우팅 + pre-stress 강연선 보강 조건만 필라부에서 파괴가 발생하지 않았다. 터널 주변 지반조건이 풍화암인 경우 수평강관 보강 + 그라우팅 조건과 수평강관 보강 + 그라우팅 + pre-stress 강연선 보강 조건인 경우에서만 필라부에서 파괴가 발생하지 않았다. 수평강관 보강 + 그라우팅은 필라부 상부에 가해지는 상부하중을 지지하여 필라부 상부의 안정성을 증가시키는 역할을 수행한 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.1161-1175
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• 2018

도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.