암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 해상(수상) 교량기초 시공 시 석션압으로 간편하게 설치될 수 있는 원형관 공법을 개발하고자, 실내 모형실험을 통하여 저수심 모래지반에 원형관 관입 시 설치 석션압을 평가하였다. 포화된 사질토의 반복실험을 위해 3개의 진동발생기를 활용한 진동다짐 토조 시스템을 구축하였고, 지반강도 확인을 위하여 소형 콘관입 장비를 활용하였다. 진동다짐 토조 시스템은 내부의 모래지반에 반복적으로 진동을 가하여 효율적으로 균질한 모래지반을 확보할 수 있었다. 다양한 지름과 두께를 가지는 원형관 모형체를 제작하고, 다양한 수심조건에 대하여 석션관입 실험을 수행하였다. 실험을 통한 석션압 분석결과 원형관의 관입깊이가 커짐에 따라 석션압은 커지고 지름이 클수록 원형관을 관입시키는데 필요한 석션압은 작아지는 것을 확인하였다. 특히, 수위가 낮을수록 석션관입을 위해 원형관 내부에서 끌어 올려야 하는 수두가 커지는 반면, 높아진 수두에 의한 물의 무게는 원형관의 전체 자중을 증가시켜 관입에 필요한 석션압은 작아짐을 알 수 있었다. 따라서, 저수심 조건에서 석션압을 이용하여 원형관을 설치할 경우 수심의 영향을 고려하여 설계 석션압을 결정해야 할 것으로 판단된다.
휴대용기기에 대한 경박단소 및 빠른 속도에 대한 요구는 반도체 패키징 기술에도 변화를 가져왔다. 이에 대한 대응의 하나로 stacked chip scale package(SCSP)가 업계에서 사용되고 있다. SCSP를 구현하기 위한 핵심소재 중의 하나가 die attach film(DAF)이다. 특히, 다이와 기판을 접착하거나 다이와 다이를 접착하는 경우, DAF의 접착필름은 기판의 단차나 본딩 와이어 사이를 기공의 발생 없이 채우기 위해 우수한 고온 유동성이 요구된다. 그러나 이 경우 경화 크랙의 발생을 최소화하기 위해 2단계 경화가 종종 요구되나, 공정시간 단축을 위해서는 1단계 경화가 바람직하다. 본 연구에서는 DAF 접착필름의 조성물을 경화 성분(에폭시 수지), 유연 성분(고무성분), 딱딱한 성분(페녹시수지, 실리카), 3개 군으로 분류하고, 조성물의 변화에 따른 1단계 경화시 경화 크랙, 고온 유동성, die attach (DA) 기공발생에 대한 영향을 혼합물 실험 설계법를 통해 살펴보았다. 경화 크랙은 딱딱한 성분 함량에 가장 크게 영향을 받았으며, 함량이 증가할수록 경화 크랙이 감소하였다. DA 기공의 발생은 딱딱한 성분의 함량이 감소할수록 감소하였으며, 특히, 딱딱한 성분의 함량이 적은 경우는 경화 성분의 함량이 감소할수록, 기공의 발생이 억제되었다. 고온 유동성은 100℃ 저장탄성 계수와 120℃에서의 블리드 아웃(BL-120)으로 평가되었다. 100℃의 고온 저장탄성률은 딱딱한 성분의 감소가 중요하였고, 유동성 지표인 BL-120의 경우는 경화 성분의 함량의 증가와 딱딱한 성분의 감소가 동시에 중요하였다.
신재생에너지 신규설비 보급이 매년 꾸준히 증가하고 있으며, 그중 개발 확장성이 풍부하고 생산유발계수가 큰 해상풍력 시장이 급성장하고 있다. 특히 서남해 권역은 최고 수준의 해상풍력 잠재량을 보유하고 있으며, 관련 프로젝트들이 추진 중이다. 본 연구는 점토층 지반에 효과적인 해상풍력 하부구조물의 개발에 있어 EUROCODE에 의한 구조물의 설계 절차를 제시하고 구조 안전성을 고찰하여 관련 기술 분야에 이바지함을 목표로 한다. 선행연구에서는 풍력발전기 용량이 5MW급을 주요 대상으로 하였으나, 서남해 해상풍력발전기 시장의 기술 추세에 부합하는 발전 용량 8MW급을 연구 모델로 선정하였다. 이에 본 연구에서는 서남해 지질 조건에 부합하는 하부구조물을 개발하고, 구조 안전성을 유한요소법을 활용하여 검증하였다. 초기 설계안에서 일부 구간을 보강하여 구조 안전성을 확보하였다. 본 연구 결과를 기반으로 하여, 향후 다양한 형태의 하부구조물에 대한 구조 안전성 평가가 가능하며, 전문화된 구조 설계 및 평가 기준을 확립하였다.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
국내에서는 대부분의 도로터널이 병설터널로 건설되어 왔다. 그러나 이러한 병설터널을 건설할 때 충분한 터널 간 이격거리를 확보하지 못한다면 터널의 안정성에 문제가 될 수 있다. 근접 병설터널의 적정 이격거리에 대하여 일반적으로 지반이 완전 탄성체일 경우에는 터널 간 중심 간격이 굴착 직경(D)의 2배, 지반이 연약 지층인 경우 5배 이상으로 하면 터널 상호간에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 균일재료를 사용하여 근접 병설터널에 대한 축소 모형실험을 수행하고 굴착과정 중에 터널 주변에서 발생하는 변위를 측정하였다. 터널 간 이격거리가 근접터널의 거동에 미치는 영향을 조사하였다. 실험 결과는 터널 굴착과정과 파괴 단계에서 발생된 변위 벡터와 균열양상으로 표현하였다. 터널 굴착과정 중 천단부에서 발생하는 변위를 분석하여보면, 후행터널 굴착으로 추가적으로 선행터널에서 발생하는 변위는 터널 간 중심 간격이 터널직경의 두 배(2.0D)까지는 이격거리가 증가함에 따라 감소하는 경향을 보인다. 그러나 중심 간격이 2.0D를 넘으면 추가변위는 발생하지 않았다.
지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 암반의 풍화상태가 암반에 근입된 현장타설콘크리트 말뚝의 주면지지력에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 총 4부지의 풍화된 화강암/편마암 지역에 시공된 현장타설말뚝 14본(직경 400~1500 mm)에 대한 축방향 정재하시험 및 하중전이 계측결과, 그리고 대상암반에 대한 엄밀한 지반조사 결과를 포함하는 데이터베이스를 구축하고, 암반 주면부의 거동과 암반물성치의 상관관계를 분석하였다. 풍화암/연암에 근입된 대상말뚝의 경우 주면지지력과 신선암편의 일축압축강도와의 상관관계 분석 결과 일관적인 상관성을 찾을 수 없었다. 그러나 Hoek-Brown 파괴규준을 이용해 추정한 암반강도는 주면지지력과 좋은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 암반의 풍화 및 절리상태를 대변한다고 판단되는 암반물성치(e.g. $E_m$, $E_{ur}$, $p_{lm}$, RMR, RQD, j)들과 주면지지력의 상관성 분석을 통해 얻은 최적회귀곡선의 상관계수 또한 대부분의 경우 0.75 이상으로 좋은 상관성을 가지는 것으로 나타났다. 추가적으로, 본 연구의 결과를 이용하여 기존의 주면지지력 추정방법의 풍화암/연암에의 적용성을 재하시험결과와의 비교를 통해 고찰하였다. 암반상태를 고려한 기존의 주면지지력 추정방법은 각각 암체계수(j) 0.15 이상, RQD 60 이상의 비교적 상태가 양호한 암반에 대해서만 제안되어 있으므로, 암체계수 0.15 이하, RQD 0~50인 연암 및 풍화암에 대한 본 연구의 결과를 이용하여 암반상태가 불량한 암반까지 이들 방법의 적용성을 보완 및 확장하였다.
전단 강성은 지반 거동을 이해하기 위한 필수적인 요소로 인식되고 있으며, 특히 탄성계수 및 간극비는 구조물의 기본적인 설계 정수로서 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 본 연구의 목적은 전단파와 압축파 같은 탄성파 및 전기비저항 측정이 가능한 현장 탄성파 및 전기비저항 측정 장비(FVRP)를 개발하고, 이를 이용하여 대상지반의 탄성계수 및 간극비를 산정하는 것이다. 압축파 및 전단파는 각각 피에조 디스크 엘리먼트와 벤더 엘리먼트를 이용하여 측정하였다. 그리고 전기비저항은 소형 전기비저항 측정 프로브를 제작하여FVRP 선단에 설치하여 측정하였다. 개발된 장비는 실내의 대형토조와 현장에 적용되었다. 대형 토조실험의 경우, 모래와 점토를 슬러리 상태에서 혼합하여 지반을 조성한 후 상재하중을 가하여 조성된 지반을 압밀 시킨 후 진행되었으며, 탄성파 및 전기비저항의 측정은 매 심도 1cm 간격으로 수행되었다. 현장 실험은 남해안 지역에서 수행되었으며, 탄성파 및 전기비저항 측정은 관입심도 6m부터 20m까지 10cm 간격으로 수행하였다. 토조 및 현장 실험을 통해 측정된 탄성파와 전기비저항은 이론적인 관계식을 이용하여 탄성계수 및 간극비로 환산되었다. 탄성파와 전기비저항을 이용한 간극비는 부피를 이용하여 산정한 간극비와 유사한 값을 나타내었다. 본 연구에서 개발된 탄성파와 전기비저항을 동시에 측정할 수 있는 FVRP는 연약지반의 탄성계수 및 간극비 산정에 유용한 장비가 될 수 있음을 보여준다.
본 연구는 현재 시공중인 사업부지를 선정하여 시험시공중에 있는 연약지반에서 페이퍼 드레인 공법에 의하여 처리한 지반에서 드레인의 타입간격별 침하거동을 파악하고, 실내시험과 현장계측치로부터 구한 압축지수와 압밀계수를 비교분석하여 배수성능의 우수성을 평가한 것으로 그결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 실측침하량($S_m$)과 설계침하량($S_t$)의 관계 및 실측압밀도($U_m$)와 설계압밀도($U_t$)와의 관계는 드레인 타입간격 1.0m에서는 $S_m=(1.0{\sim}1.1)S_t$, $U_m=(1.13{\sim}1.17)U_t$로 나타났고, 드레인 타입간격 1.5m에서는 $S_m=(0.7{\sim}0.8)S_t$, $U_m=0.92{\sim}0.99)U_t$의 범위로 나타났다. 2. 현장압축지수($Cc_{Field}$)와 처녀압축지수($V_{CC_{lab.}}$)와의 관계는 $Cc_{Field}=(1.0{\sim}1.2)V_{CC_{lab.}}$로 나타났으나, 처녀압축지수의 결정밥법과 최종예상 침하량의 적용방법에 따른 오차를 감안하면 거의 동일한 것으로 판단된다. 3. 계측치로부터 역산한 현장압밀계수는 실내시험에서 구한 압밀계수보다 크게 나타났고, 압밀계수비($C_h/C_v$)는 드레인 타입간격 1.0m에서는 $C_h=(2.4{\sim}3.0)C_v$, 드레인 타입간격 1.5m에서는 $C_h=(3.5{\sim}4.3)C_v$의 범위로 타입간격이 넓을수록 크게 나타났다. 4 드레인 타입간격에 따른 드레인 자재별 배수성능 평가기준을 압밀계수비의 결과를 기초로 판단하여 보면, 드레인 타입간격 1.0m에서는 Mebra 드레인, 드레인 타입간격 1.5m에서는 Amer드레인이 약간 우수한 것으로 나타났으나, 동일한 타입간격에서는 재질간의 큰차이가 발생되지 않아 모두 동일한 배수성능을 갖는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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