White, Joshua;Hurlebaus, Stefan;Shokouhi, Parisa;Wittwer, Andreas;Wimsatt, Andrew
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.197-211
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2014
An investigation of tunnel linings is performed at two tunnels in the US using complimentary noncontact techniques: air-coupled ground penetrating radar (GPR), and a vehicle-mounted scanning system (SPACETEC) that combines laser, visual, and infrared thermography scanning methods. This paper shows that a combination of such techniques can maximize inspection coverage in a comprehensive and efficient manner. Since ground-truth is typically not available in public tunnel field evaluations, the noncontact techniques used are compared with two reliable in-depth contact nondestructive testing methods: ground-coupled GPR and ultrasonic tomography. The noncontact techniques are used to identify and locate the reinforcement mesh, structural steel ribs, internal layer interfaces, shallow delamination, and tile debonding. It is shown that this combination of methods can be used synergistically to provide tunnel owners with a comprehensive and efficient approach for monitoring tunnel lining conditions.
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년 이상을 넘어가고 있어, 10년 내 노후화가 급속도로 진행될 것으로 예상되면서 시설물의 선제적 유지관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 유지관리 분야에도 스마트 점검 기술을 도입하기 위한 연구가 다수 수행되고 있다. 하지만 현재 시설물 유지관리는 인력위주의 안전점검 및 진단에 맞춰 제도가 마련되어 있어, 실제 현장에서 육안조사에 의존하여 조사가 이뤄지고 있는 실정이다. 인력점검의 경우 점검시간이 과다 소요되고 결과 분석 시에 주관적인 오류 등이 발생할 수 있으며, 터널의 경우 일부 구간 차단으로 사회간접비용 손실 등이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 스마트 안전점검을 제도적으로 도입하기 위해서는 첨단 장비 사용, 전문가 자격 변경 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다. 또한 제도적 변경에 앞서 첨단 장비를 통한 안전점검 결과에 대한 확인 및 검증이 필요하므로, 국가차원의 공식적인 연구나 검증 기관 운영 등이 필요하다. 이를 통해 유지관리 분야에 스마트 점검 기술이 도입되면, 터널 등 SOC 시설물의 일상적인 점검이 가능해질 것으로 예상된다. 결과적으로 시설물 상태변화에 의한 안전사고를 미리 인지하고 선제적으로 대응할 수 있는 유지관리 기술이 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 터널 콘크리트 구조물의 보수를 위한 무기계 균열주입기술의 표준화에 관한 연구이다. 본 연구를 위하여 균열보수공사가 필요한 터널 라이닝 및 박스 구조물을 선정하여, 균열폭에 따른 주입량, 주입시간 및 주입압력, 주입압력과 주입시간, 구조물 규모에 따른 주입량, 구조물별 균열 위치에 따른 주입량, 균열폭 및 구조물 두께와 주입시간의 관계에 관하여, 현장 조사와 시험평가를 수행하여 구조물의 종류 및 균열의 크기에 따른 균열보수재의 주입압력, 주입량 및 주입시간 등을 명확히 파악하였다.
최근 사회기반시설물에 대한 공공투자는 신규건설에 대한 지출이 감소하고 유지관리분야에 대한 지출이 점진적으로 늘어나는 추세로 변화되고 있다. 이에 따라 해외 도로시설물에 대한 유지관리분야에서도 선진 개념인 자산관리 방법론이 접목되고 있으며, 보다 근본적인 시스템 개선이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소규모 도로관리주체에서 사용할 수 있는 자산관리개념의 유지관리 프로그램을 개발하여 예산편성의 효율성을 높이고, 도로망 전체를 고려한 네트워크 방식의 합리적인 유지보수 방안을 제시하고자 한다. 또한, 향후 다수의 시설물을 통합적으로 관리할 수 있는 체계 및 방법론을 정립하였다.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.576-582
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2013
Typical highway infrastructure systems include roadway pavement, drainage systems, tunneling, and other hardware components such as guardrails, traffic signs, and lighting. Tunnels in a highway system have provided significant advantages to overcoming various natural challenges including crossing underneath bodies of water or through mountainous areas. While only a few tunnel failure cases have been reported, the failure rate is likely to increase as these assets age and because agencies have not emphasized tunneling asset management. A tunnel system undergoes a deterioration life cycle pattern that is similar to other infrastructure systems. There are very few agencies in the United States implementing comprehensive tunnel asset management programs. While current tunnel asset management programs focus on inspection, maintenance, and operation safety, there is an increasing need for the development of a comprehensive life cycle tunnel asset management program. This paper describes a conceptual framework for a comprehensive tunnel asset management program. The framework consists of three basic phases including a strategic plan, a tactical plan, and an operational plan to provide better information to the decision makers. The strategic plan is a basic long term approach of tunnel asset management. The tactical plan determines specific objectives and the operational plan actually applies asset management objectives in practice. The information includes operational condition, structural condition, efficiency of the system, emergency response, and life cycle cost analysis for tunnel capital improvement project planning.
향상된 MMS (Mobile Mapping System)를 이용하여 도로터널 정밀안전진단 항목을 검토하고 분석하였다. MMS에 의한 적용 가능한 항목은 외관조사, 조사 및 비파괴시험, 구조안전성, 유지관리방안일 것이다. MMS의 차량속도가 너무 빠르면 점군데이터의 해상도가 낮아지고 너무 느리면 보정값 오차가 증가하는 경향을 보인다. 본 연구에 적용된 장비에서는 50 km/h 속도에서 측정이 효과적이다. MMS의 점군 자료에 근거한 균열폭을 판단하기에는 한계가 있으나 터널내 설비 현황과 방재관리기준과 부합되는지를 검토할 수있다. MMS의 3차원 점군은 횡단면 측량의 검토 및 종단면 측량의 변화에 적용될 수 있는데 이는 터널 전체에 대해 차량 한계를 직관적으로 검토할 수 있을 것이다. 시험 개수와 조사 위치를 무작위로 선정하는 현재 정밀안전진단의 측정과 비교하여 MMS의 연속된 환경조건 측정은 정밀도 높은 분석에서 효과적이며 의미가 있을 것이다.
시설물안전법에 의한 터널의 정밀안전진단은 세부지침에 의거하여 수행되나, 현재의 TBM터널 세그먼트라이닝 평가체계에는 유압잭 사용의 장비특성, 세그먼트를 고려한 외관조사, 건전도를 위한 비파괴 시험방법 등의 결함특성을 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 시설물정보관리시스템에 등재된 TBM터널은 1% 미만이지만 다중이용시설 및 국가 중요시설의 사용을 감안하여 많은 유지관리가 필요하다. 발파로 굴착하며 터널 축을 따라 6~12 m의 라이닝을 연속하여 현장 타설하는 NATM터널과 비교하여 TBM터널은 디스크커터와 커터비트가 달린 원형의 회전판을 회전하여 굴진하며 공장 제작된 폭 1.2~1.4 m 세그먼트를 조립하여 구조체를 형성한다. TBM터널에 대한 정확한 평가를 위해서는 설계, 시공, 운용단계의 특징이 고려되어야 한다. 11개 구간에서 운용중인 국내 지하철 TBM터널의 결함특성을 유형별로 분석하였으며 TBM터널 세그먼트라이닝의 공통된 결함 특성 이외에 특수한 결함에 대해서는 해외 논문 연구내용을 발췌하여 이해를 돕고자 하였다. 균열과 누수는 위치 및 형상에 따라 7가지 유형으로 구분하였으며, 박락 및 파손과 부식에 대해서는 3가지 유형으로 구분하여 분석하였다. 향후 설계, 시공의 피드백과 유지관리에 도움이 되고자 한다.
구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.
산악지형이 많은 우리나라는 1970년대 이후 급속한 경제발전과 함께 수많은 터널이 건설되어 왔으나 터널의 필요성에 대한 인식에 비해 터널의 유지관리에 대한 관심은 부족한 상태이다. 국내 터널의 유지관리체계는 점검 후 이상이 발견 되었을 때 대처하는 대응적 유지관리 체계로서, 앞으로 노후화 터널이 급격히 증가하면서 각 기관들의 제한된 예산의 범위와 인력으로는 일일이 대응하기 어려워질 것이다. 따라서 본 연구에서는 터널의 유지관리를 전략적이고 장기적인 관점에서의 예방적인 관리 체계로 변환시키기 위한 LCCA(Life Cycle Cost Analysis)기반 터널 자산관리 시스템의 필요성과 개발방향에 대한 프레임웍을 제시하고자 한다. 국외 선진국의 사회기반시설물에 대한 자산관리 수행사례를 살펴보고 국내 터널관리에서의 자산관리기법의 필요성을 분석하였다. 또한, 터널 자산관리에서 경제적, 공학적의 정량적 의사결정 기법인 LCCA 모델을 적용하여 자산관리모델이 개발되기 위한 구체적인 발전방향을 제시하고 이를 시스템화하기 위한 연구개발 프레임웍을 설계하였다.
빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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