급격한 도시화 및 산업화는 전력구를 비롯한 공동구의 수요를 증가시키고 있다. 하지만 기존 지하매설물, 특히 전력구에 대한 불충분한 정보와 지하매설물의 무분별한 건설로 인해 최근 도심지 내 새로운 지하매설물을 건설하는 것이 매우 어렵다. 뿐만 아니라, 전력구를 비롯한 지하매설물이 건설된 위치와 방향에 대한 부족한 정보는 신규 지하매설물의 계획노선을 설정하는데 많은 문제를 야기시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 전기비저항 탐사방법과는 다른 이론적 방법으로 해결하고자 하였다. 전력구를 비롯한 지하매설물이 건설된 지반에서 가우스 법칙과 라플라스식을 이용하여 전기장 해석이 수행하였다. 전력구의 방향, 전력구의 위치, 전력구의 전기전도도 등의 함수로 표현된 전기비저항 이론식은 전기장해석을 통해서 획득하였다. 이론식을 검증하기 위해서 현장실험이 수행되었으며 현장실험 결과, 지반 내 지하매설물의 위치와 방향을 오차범위 내에서 예측하였다.
비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.
송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.
최근 들어, 건설시공에 있어서 현장 내 작업자의 안전관리는 중요하게 인식되고 있다. 특히, 터널, 공동구 등 지하구조물에서는 건설 중 붕괴사고가 빈번하게 발생하고 있어 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 하지만, 지하구조물의 특성상 유 무선 통신환경의 구현이 매우 어렵기 때문에 위험사고 발생 시 구조를 위한 현장투입요원과 구조자의 위치추적 및 음성통신이 어려워 구조작업에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 연구에서는 지하구조물 시공시 건설시공의 열악한 환경에 적합하고 작업자의 3차원 위치추적 및 통신 연락이 가능한 무선통신 및 위치인식 통합기술 기반의 지하구조물 현장지원시스템에 대한 최적의 요소기술을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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