현수교 주 케이블은 케이블 밴드의 볼트 축력에 대한 정기적인 유지 관리가 매우 중요하다. 현수교 케이블 밴드의 볼트 축력은 시간이 경과함에 따라 케이블 소선의 크리프 현상, 볼트의 릴렉세이션, 하중 변동, 케이블 소선의 재배열 등으로 인해 축력 감소 현상이 발생하게 된다. 본 연구에서는 국내 현수 교량(SR대교)의 케이블 밴드가 시간이 경과하면서 발생하는 축력 감소 현상에 대해 그 원인 및 감소량 등에 대한 현장 측정 및 이론적 검토, 안전율 검토, 장기적인 이력 관리 등을 수행하였다. 그 결과, 케이블 밴드 볼트 축력 감소는 주 케이블 소선에 사용된 아연 도금층의 소성 변형에 크게 영향받는 것을 확인하였으며, 이에 대한 이론적 체계 및 장기 이력 관리에 대한 적용성을 확립하였다.
현재 국내의 교량 구조물에 대한 점검은 관리대장에 기록하여 컴퓨터로 전산화시키는 과정으로 이루어져 있다. 이는 수동-아날로그 형태로 자료의 신뢰성 저하, 비효율적 관리자료, 주관적인 평가로 인하여 교량 구조물에 대한 잠재적인 문제점이 발생하였다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 효율화, 관리화, 편리화를 목표로 점검자가 현장에서 교량 구조물의 정확한 유지관리를 통해 사회기반시설로서의 주목적인 안정성을 달성하도록 첨단 IT 기술인 RFID를 적용한 지능형 교량 유지관리 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 현장에서 점검시간의 단축으로 효율적인 점검과 전산화된 DB를 이용하여 신뢰성 높은 자료의 관리 및 활용이 용이하고, 평가의 객관화로 교량 구조물의 정확한 판단이 가능하다. 또한 장소에 상관없이 효과적인 유지관리를 통한 업무수행을 확인하였다.
본 논문은 사장교에서 모니터링 시스템을 통해 획득한 가속도 자료를 이용하여 케이블 관리기준 장력을 결정하기 위한 방법을 제시한다. 현재 한국의 많은 장대교량에 모니터링 시스템이 설치되어 있다. 모니터링 시스템은 교량의 이상현상이나 손상을 진단하고 관리주체에 경고하기 위해 설치된다. 사장교에 있어서는 그 기하학적인 형상 때문에 케이블 장력이 교량 이상징후의 중요한 지시가 될 수 있다. 만약 케이블 장력관리치가 너무 높거나 또는 너무 낮게 설정되면, 모니터링 시스템은 교량의 이상징후를 적절하게 경고하지 못할 것이다. 일반적으로, 관리치는 경험이나 공학적 판단에 의해 결정된다. 그러나 본 논문에서는 케이블 장력에 대한 확률분포모형과 신뢰성 해석에 기초한 새로운 케이블 장력관리치 설정에 대한 방법을 제시한다. 제안된 방법은 적용성 검토를 위하여 실제 콘크리트 사장교에 적용되었다.
도시의 확장 및 인구 증가로 사회기반시설물 들의 대형화, 복잡화, 노령화가 진행되고 있다. 사회기반시설을 효율적으로 관리하고 유지비용을 절약하기 위해, 정보통신기술과 건설기술을 융합한 스마트 도시관리 기술의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 센서기술, BIM의 3차원 모델을 기반으로 한 교량 관리 시스템을 제안하여, 현행 교량 시설물 관리 시스템이 가지는 운영체계의 미흡과 정보관리의 객관성, 일관성 및 확장성의 문제를 해결하고자 하였다. 또한, 제안한 시스템의 요소기술인 센서 네트워크 기술, BIM 기술과 표준정보체계 현황을 조사하여 스마트 교량 관리시스템을 개발하기 위한 요구사항을 도출하였으며, 활용 시나리오를 제시하여 향후 개발 방향에 대해 논의하였다. 본 연구는 향후 교량 중심의 스마트 시설물 유지관리 시스템의 개발 프레임워크 구축을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
The purpose of this study makes a retrofit and rehabilitation practice trough the analysis and the improvement for the underlying problem of current retrofit and rehabilitation methods. Therefore, the deterioration process, the damage cause, the condition classification, the fatigue mechanism and the applied quantity of strengthening methods for slab bridge decks were analysed. Artificial neural networks are efficient computing techniqures that are widely used to solve complex problems in many fields. In this study, a back-propagation neural network model for estimating a management on existing slab bridge decks from damage cause, damage type, and integrity assessment at the initial stsge is need. The training and testing of the network were based on a database of 36. Four different network models werw used to study the ability of the neural network to predict the desirable output of increasing degree of accuracy. The neural networks is trained by modifying the weights of the neurons in response to the errors between the actual output values and the target output value. Training was done iteratively until the average sum squared errors over all the training patterms were minimized. This generally occurred after about 5,000 cycles of training.
국내 고속도로의 교량은 2000년 이후 집중된 선형개량 및 신규 노선 증가 사업으로 10년 전과 비교하여 2배 이상 증가하였다. 이에 따라 유지관리 비용도 지속적으로 증가하고 있다. 현재 고속도로 유지관리 예산 비중이 가장 높은 항목은 아스팔트 교면 교량의 콘크리트 바닥판 열화에 의한 보강 부분이다. 2011년 고속도로 관리교량은 약 7,800여개에 도달한 시점에서 현재 방법으로는 향후 어느 정도 바닥판 보강 예산이 필요한지 어느 시기에 증액을 하여야되는지 명확하게 추정하기 어렵다. 본 연구에서는 신뢰도 분석 방법인 와이불 분포에 의한 생존 수명 예측 기법을 적용하여 현재 고속도로 아스팔트 계열의 교면 교량의 평균 수명을 추정하였고 이를 토대로 향후 예상 보강 비용을 추정하였다.
사회기반시설의 자산가치 평가는 자산의 효율적인 관리를 위한 합리적인 의사결정에 필수적이며, 자산을 올바르게 인식하기 위한 지표가 될 수 있다. 국내 자산가치 평가는 일반적으로 정액법 기반의 상각후대체원가를 적용하고 있어 내용연수 기간 동안 일정하게 감가상각되어 실질적인 가치를 평가하지 못하고 있다. 교량의 성능을 합리적으로 고려한 자산가치 평가를 위해 와이블 분포를 활용하여 교량의 평균수명, 신뢰도, 고장율 등 교량의 성능지표를 추정하였다. 추정된 성능지표와 결함도지수를 활용하여 새로운 자산가치 평가 방법을 제안하고 기존 방법과 비교·분석하였다. 제안한 가치평가 방법은 교량의 성능을 고려할 수 있어 기존 방법보다 객관적이고 현실성 있는 것으로 판단된다.
사회기반시설물 중 교량은 다른 시설물보다 열악한 환경에 노출되며, 파손 등이 발생할 경우 훨씬 심각한 결과를 야기할 수 있으므로 일정 수준 이상의 안전에 관한 성능을 반드시 유지하여야 한다. 하지만 향후 교량의 유지관리를 위한 예산 및 인적자원은 더욱 한정되어 갈 것이다. 자산관리기법은 이러한 한정된 자원으로 효율적인 교량의 유지관리를 위한 중요한 대안이 될 수 있다. 자산관리기법을 적용하기 위해서는 교량이 제공하는 서비스의 수준(Level of Service; LOS)을 평가하기 위한 방법이 결정되어야 하며, LOS는 성능척도(Performance Measures; PM)를 통해 정량적으로 결정될 수 있다. 본 논문은 교량 자산관리를 위한 PM을 개발하였으며, PM을 활용한 LOS 평가 방법을 정립하였다. 이러한 LOS 평가 결과를 활용하여 자산관리 대상, 항목 등을 결정할 수 있으며, 효율적이고 합리적인 교량의 자산관리관련 의사결정을 도울 수 있을 것으로 판단된다.
상관관계가 높은 복합열화의 완벽한 개별예측모델의 개발은 매우 어려운 문제로, 본 논문에서는 현수교 시스템의 미래열화와 유지 예산을 예측하기 위하여, 10년간의 유지 데이터가 주어진 매개변수(파손지표와 사용성)의 사후 확률 밀도함수를 찾기 위해 베이지언 추론을 적용하였다. 마르코프 연쇄 몬테카를로법을 이용하여 매개변수의 사후 분포를 조사하였다. 감소한 사용성의 모의위험예측은 사전분포와 연간유지 업무에서 업데이트한 데이터의 가능성에 따라 작성한 사후 분포이다. 기존의 선형 예측 모델과 비교하면, 제안된 2차 모델은 교량부품의 사용성, 위험요소, 그리고 유지 예산의 측정 데이터에 대하여 매우 개선된 수렴성과 근접성을 제공한다. 따라서 제안된 2차 추계학적 회귀 모델을 기반으로 복잡한 사회간접설비의 미래 성능과 유지관리예산을 예측하고 제어할 수 있는 기회를 제공할 것으로 기대한다.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.606-607
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2015
The traffic volume on the road shows various trends reflecting regional characteristics for monthly and hourly, and economic loss affecting users varies according to the selected period for the maintenance of road pavements. Therefore, in this study, the user cost (or delay cost) for monthly and hourly on the work zone near the Maesang Bridge Section on Poseung-Gu, Pyeongtaek-si, Gyeonggi-do was calculated using the time series models and VISSIM, and based on the result, the effect of user cost reduction according to the selection of best maintenance period was examined. The analysis result showed that the month of the lowest user cost occurred due to the maintenance of target section was January (10,293,258 KRW/Day×1km) and the month of the greatest user cost occurred was November (13,337,495 KRW/Day×1km).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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