• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권5호
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• pp.150-159
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• 2011

수십 년 경과한 노후화된 터널에 대한 효율적인 유지관리를 통한 안정성 확보와 공용수명을 연장시켜야 할 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 재래식 터널은 주변 지반의 물리적 특성, 터널의 기하학적 특성, 지하수위 및 환경, 라이닝의 산화와 구성재료의 변상에 따라 터널의 안정성 및 사용성이 저하될 수 있다. 장기적인 측면에서 터널 구조물의 사용성을 증대시키고 효과적인 유지관리 방안을 마련하기 위해서는 각종 성능저하 현상, 손상정도 및 내구성을 장기적으로 점검해야 한다. 따라서 본 논문은 공용 중인 재래식 터널(American Steel Support Method, ASSM)의 안정성을 분석하기 위한 연구 내용으로서 1930년대와 1960년대의 시공된 터널을 각각 3개씩 선정하였고, 연구의 신롸성을 확보하기 위하여 충청지역, 경북지역, 강원지역, 전라지역 등 다양하게 하였다. 분석내용은 공용중인 재래식 터널의 라이닝의 보수 보강, 균열조사, 라이닝 두께 및 라이닝 강도 등을 조사 연구하여 비교 분석 하였고, 균열조사는 균열게이지, 공동현상은 GPR, 강도는 슈미트해머를 이용하여 재래식 터널의 비교 분석을 실시하였다. 분석결과 1930년대 터널은 균열발생이 더 많이 발생하였고, 라이닝강도도 높게 평가되었다. 라이닝두께는 1960년대가 더 두꺼운 것으로 확인되었으며, 비례적으로 공동현상도 1930년대보다 더 많이 발생한 것으로 분석되었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.80-89
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• 2017

기존의 수작업으로 이루어지는 터널에서의 균열 검출은 점검자의 주관에 따라 균열을 판별하기 때문에 객관성을 보장하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 터널에서 획득된 영상을 기반으로 균열을 검출하는 시스템이 많이 제안되었다. 하지만 기존의 방법은 터널 내부의 조명 상태, 균열 이외의 기타 에지 등 잡음에 상당히 민감하다. 이러한 단점은 터널의 상태에 따라 알고리즘의 성능을 크게 제한시킨다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 컨볼루셔널 인코더-디코더 네트워크(Convolutional encoder-decoder network)를 이용한 균열 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 재현율과 정확률의 비교를 통하여 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.19-28
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• 2012

본 연구에서는 반횡류식 터널 덕트슬래브 하면 중앙부에 발생한 종방향 균열의 발생 원인을 분석하였다. 분석을 수행하기 위하여 균열이 발생 부위에 대한 상세한 외관조사, 비파괴조사 및 덕트슬래브의 처짐 측량을 실시하였고, 그 결과와 수치해석결과와의 상관관계 분석을 수행하여 균열 발생 원인에 대한 상세한 분석을 실시하였다. 균열 발생 원인의 주요 인자로 단부구속조건, 철근의 위치, 온도의 변화 및 건조수축 등으로 분류하였고, 콘크리트 라이닝을 우선적으로 타설하고 덕트슬래브를 철근 커플러로 강결하여 수개월 후에 별도 타설한 시공여건에 따라 발생할 가능성이 있는 요소들을 고려하여 수치해석을 실시하였다. 특히, 건조수축에 대한 분석을 위하여 ACI209 및 콘크리트 구조설계기준의 예측식과 기존 연구의 실험결과를 비교하여 시공당시의 건조수축 발생량을 예측하였고 구조해석을 수행하여 건조수축이 균열발생의 주요한 원인 중에 하나라는 결과를 도출하였다. 이에 따라 기존에 수행한 도로터널의 안전진단 결과를 덕트슬래브의 시공 방법에 따라 분류하고 균열발생 패턴을 분석하여 덕트슬래브가 있는 터널의 시공방법의 개선에 대한 제언을 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권6호통권58호
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• pp.192-203
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• 2009

본 연구는 경부고속철도(대구~부산) 도심통과 노반신설 공사중 기존 부산지하철 1호선 및 부산지하철 2호선 구간에 대한 안정성에 관한 연구로서 현장조사를 실시하여 대상시설물의 외관상태, 품질상태 및 내구성능 등을 평가하고 MIDAS/GTS를 이용한 수치해석을 통해 대상시설물 및 본선터널의 안정성을 검토하는데 그 목적이 있다. 지하수위 하에서 터널이 시공되는 기본 메카니즘과 3차원 유한요소해석 응력-간극수압 연계해석을 수행한 후 라이닝 작용하중, 막장안정성, 지표침하 등 지하수와 터널굴착의 상호관계를 고찰하였다. 수치해석의 결과 1, 2호선의 최대침하, 부등침하, 라이닝응력 등은 허용치 이내이며 손상 정도는 무시할 수 있는 정도의 경미한 것으로 나타나고 있다. 그러나 실제 터널 시공시 막장거동을 최소화하기 위하여 필요시 Pre-Grouting을 시행하여 터널 굴착시 터널내 유출수를 최소화하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제25권2호
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• pp.237-250
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• 2015

지진 시에 지하구조물은 지상구조물보다 더욱 안전한 것으로 간주되어 왔으나, 1995년 고베지진 시 발생한 지하철터널의 피해 이후 지하구조물의 피해 사례가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 풍화토로 되메움한 개착식 터널과 주변 지반의 지진 시 거동을 Mohr-Coulomb모델을 이용하여 수치해석을 수행하였다. 지반의 측면 경계조건, 인장강도, 최대지진가속도에 따른 개착식 터널과 주변 지반의 변위 및 터널 라이닝에 작용하는 응력을 예측하였다. 지반의 측면 경계조건(자유장 경계조건과 일반 경계조건)과 주변 지반의 인장강도의 변화에 따라 계산된 변위와 응력은 상당한 차이를 나타냈다. 좌우경계조건이 자유장 조건인 경우에는 지반의 잔류변형이 거의 발생하지 않았으나, 구속된 일반 조건인 경우에는 지진으로 인한 주변 및 기초 지반의 융기로 인한 잔류변형이 크게 발생하였다. 하지만 주변 및 기초 지반의 인장강도를 점착력의 100%로 가정하였을 경우 개착식 터널은 측면 경계조건이나 입력된 최대가속도에 관계없이 잔류변위는 1 cm 이내로 무시할 수준이다. 뿐만 아니라, 최대변위 발생 시 및 최종 단계에서 터널 라이닝에서 발생하는 응력은 모두 허용응력 이내이므로 안전한 것으로 판단된다. 동적 수치해석에서는 주변 지리적 조건을 고려하여 적절한 경계조건을 설정하고 인장강도와 같은 지반의 물성치를 정확하게 구하는 것이 매우 중요한 것으로 판단된다.