본 논문은 대형구조물의 형상관리를 위해 3D 레이저 스캐닝을 이용하여 옥트리기반 구조물 형상정보 가시화를 진행하였다. 이를 위해 3D스캔데이터를 옥트리 데이터 구조로 변환할 수 있는 프로세스를 정립하고, 메쉬기법과 래스터/백터변환 처리를 통해 점(point) 데이터가 2차원 면 형태를 거처 3D객체로 생성되는 프로세스를 진행하였다. 생성된 3D객체는 옥트리 데이터 구조로 전달할 수 있는 형식인 Binary file type로 변환하는 작업이 진행되었고, 변환된 Binary file을 옥트리 최상의 노드인 Root노드로 전달하였다. Root 노드를 시작으로 옥트리 내부에서의 세부분할 작업 후 내부노드 데이터 저장과 비어있는 영역제거를 통해 옥트리기반 구조물 형상정보모델을 구축하였다. 본 연구가 수행된 Test-bed는 성균관대학교 내에 위치한 강교량 구조물로, 구축된 옥트리기반 형상정보는 스캔데이터를 89.3% 압축하였으며 독일의 사무용빌딩, 대학캠퍼스와 미국 소재 단과대학건물 스캔데이터와의 비교를 통하여 옥트리 데이터 압축률을 확인하였다. 본 연구를 통해 대형구조물 및 복층터널의 내부형상정보관리를 위한 형상정보 가시화의 기반을 마련하였으며, 형상정보 가시화를 통해 구조물 모니터링 및 유지관리 효율을 높일 수 있을 것이라 기대한다.
K.R. Sri Preethaa;N. Yuvaraj;Gitanjali Wadhwa;Sujeen Song;Se-Woon Choi;Bubryur Kim
Wind and Structures
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제36권4호
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pp.237-247
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2023
The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.
고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.
직접 개발 형식의 해외자원개발과 관련하여 단순 자본 투자에서 직접 개발로 변화하고 있다. 대규모 노천 석탄광산에서의 사면 안정성과 관련하여 지하수 유동 체계 분석과 사면 보강공으로서의 수평 배수공 타당성을 인도네시아 Pasir 탄광을 대상으로 검토하였다. 본 연구에서는 지하수 체계를 특징짓기 위해 지하수 수위 분석, 현장 투수 시험, 추적자 실험 등 다양한 현장 실험 및 계측을 수행하였다. 특히, 중부 지역의 상부에 위치한 SM강과의 연계성을 분석에 중점을 두었다. Guelph 투수계수를 활용하여 투수계수를 측정하였으며, 사암이 이암이나 탄층보다 투수성이 매우 높은 것으로 나타났다. 지하수 수위 분석 결과 사암층과 협재되어 많은 균열을 포함한 얇은 탄층이 주된 지하수 유동 경로 역할을 히는 것으로 나타났다. 추적자 시험 결과 SM강이 인근 지하수계에 미치는 영향은 강 바닥의 지층구조에 따라 다른 것으로 파악되었다. 수평 배수공의 효과를 파악하기 위한 2차원 지하수 유동 해석 결과는 폭이 좁은 탄층이 협재되어 있는 지층과 사암층이 주된 지하수 유동 경로이며, 충분한 심도로 수평 배수공 시공시 사면 안정화에 효과가 있는 것으로 파악되었다. 따라서 수평 배수공의 시공 위치와 시공 심도의 결정을 위해서는 지층 구조의 파악이 선행되어야 한다.
근래에 들어 진행된 시추공을 이용한 각종 측정 장비의 개발에 따라 지하정보의 가시화는 중요한 관심의 초점으로 대두되었다. 이를 위해 시추공벽 영상의 모니터링과 동시에 여러 가지 분석틀을 제공할 수 있는 장비가 개발되고 있으나 불량한 암반조건이나 소수의 엔진이어만이 접근할 수 있는 곳에서는 그 장비의 활용이 극히 제한적이다. 그리하여 최소한의 기능만을 보유하고 휴대가 가능한 시추공 카메라가 개발되어 상용화 되고 있다. 본 연구에서는 휴대용 시추공 카메라를 이용하여 얻은 지하정보를 토대로 암반 내에 발달해있는 불연속면의 분포를 3차원으로 가시화 하는 수리학적인 형식화 과정과 가시화된 이미지의 해석방법을 제시하고 이에 대한 사례연구로서 두 지역에 적용하였다. 형식화 과정은 3차원 공간좌표에서 불연속면의 방향성분(경사각, 경사방향 및 심도)이 지시한 위치관계를 시추공의 선주향(trend)와 주향경사(plunge)의 변화에 기초하여 고찰함을 의미하며, 그 결과 일련의 조건식을 유도한다. 두 지역에 대한 사례연구를 통해, 본 연구에서 제시한 가시화 기법이 국지적인 불연속면의 분포가 중요한 경우 지반공학적(geotechnical)으로 유용한 수단이 될 수 있음을 알 수 있다.
수도권에 있는 4개 도로터널을 선정해 오전 7시부터 오전 9시까지 미세먼지와 벤젠을 측정한 결과 PM10은 $111{\sim}268{\mu}g/m^3$으로 연간 대기환경기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 2~5배 이상 초과하였고 PM2.5는 $35{\sim}65{\mu}g/m^3$으로 대기환경기준치인 $25{\mu}g/m^3$을 1.5배~2.5배 초과 하였다. 벤젠의 경우 300~500 ppb로 나타나 대기환경기준치인 1.5 ppb의 200~330배 초과하였다. 국내 장대터널에서 4개월 연속 측정한 결과 PM10의 경우 $30{\sim}400{\mu}g/m^3$으로 나타났고 Bag filter를 이용한 PM10의 제거효율은 97% 이상으로 나타나 향후 터널 내 대기질 개선에 기여할 것으로 판단된다. 벤젠의 경우 250~350 ppb로 측정되었다.
이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.
본 고에서는 $CO_2$ 지중저장과 연계한 원유회수증진 기술을 소개하였다. 원유회수증진을 목적으로 $CO_2$를 저류층 내에 주입하는 $CO_2$ EOR 기술은 장기적인 관점에서 $CO_2$를 지하 심부 암반에 저장하는 CCS 기술로 전환할 수 있다. CCS와 연계한 $CO_2$ EOR 기술은 EOR에 필요한 대규모 $CO_2$ 공급원을 확보할 수 있는 장점이 있으며 원유 회수율 증진에 따른 편익 발생으로 CCS를 위한 일련의 프로세스 중, 특히 포집 분야에 경제성을 부가할 수 있는 장점이 있다. 이러한 CCS와 연계한 $CO_2$ EOR 기술의 특징 및 시장 전망을 살펴보고 국외의 대표사례로 Weyburn $CO_2$ EOR 프로젝트를 소개하였다. 또한, 안정적이고 경제적인 $CO_2$ EOR 실시에 필요한 제반 기술 요소를 분석하고 $CO_2$ 주입중 및 주입후 장기운영과정에서의 미소진동 계측, $CO_2$의 최소혼화압력 및 최대주입압력의 사전설계 등의 암반공학적 쟁점들을 소개하였다.
본 연구에서는 TOUGH-FLAC 연동해석기법을 이용하여 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층 내 물 주입시험을 수치적으로 모델링하고, 단층의 재활성과 수리역학적 거동 특성을 살펴보았다. TOUGH2 해석에서는 단층을 Darcy의 법칙과 삼승법칙(Cubic law)을 따르는 연속체 요소로 모델링하였으며, FLAC3D 해석에서는 미끄러짐과 개폐가 허용되는 불연속 인터페이스 요소를 통해 모사하였다. 현장에서 획득한 단층의 균열개방압력(fracture opening pressure), 주입율, 모니터링 압력, 변위 곡선 등을 바탕으로, 단층의 탄성적 변형과 파괴에 의한 수직팽창 특성을 반영할 수 있는 수리간극모델과 수리역학 커플링 관계를 해석모델에 반영하였다. 한편, 현지응력 조건, 단층의 강도 및 변형 특성에 따른 파라미터 해석을 실시하여 각 입력변수가 해석 결과에 미치는 영향을 분석하였으며, 이를 통해 현장시험 결과를 가장 잘 재현할 수 있는 파라미터 조합을 선정하였다. 해석 결과, 균열개방압력에서 단층의 주입율과 모니터링 압력이 크게 증가하는 현상을 합리적으로 재현할 수 있었다. 하지만, 동일한 입력 변수 조건에서 단층의 전단변위와 파괴영역의 범위는 현장시험 결과에 비해 과대평가되는 결과를 보였다. 이는 해석모델에서는 고압의 주입조건에서 단층의 지속적인 전단파괴가 유도되는 반면, 현장에서는 수리간극의 변화가 전단 미끄러짐보다는 인장력에 의한 단층면의 개방(tensile opening)에 크게 의존하는 것으로 추정되기 때문이다.
전기비저항을 이용한 모니터링 기술은 비파괴적으로 데이터 수집이 가능하여, 터널 및 지하구조물의 건전도 평가를 목적으로 활발히 활용되고 있다. 터널 시공에서 단층파쇄대와 같은 취약 구간은 지반의 변위 발생 및 응력 변화 등의 문제를 일으킨다. 따라서 터널 구조물의 역학적 안정성 확보를 위해 단층파쇄대 구간의 절리 상태 예측이 필요하다. 절리의 크기 및 충진물의 공극률 모니터링은 암반의 절리 상태 예측을 위해 필수적이다. 하지만 기존 연구에서는 자연상태의 암반절리 내 입자 크기의 다양성을 고려하지 못한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 암반절리 상태 충진물의 조립토 입자혼합상태에 따른 전기비저항 실험을 수행하였다. 실험 결과, 동일한 공극률 조건에서 충진물의 크기가 작을수록 전기비저항 값이 증가하는 경향성을 확인하였다. 본 연구결과는 터널 구간 내 암반절리 내 조립토 충진물을 포함하고 있는 지반의 전방 예측 및 거동 평가를 위한 전기비저항 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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