• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권5호
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• pp.62-68
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• 2024

우리나라는 사계절이 뚜렷하고 여름과 겨울의 온도차가 커서 교량들은 1년 중 큰 폭의 온도 변화를 겪고 있다. 교량 구조계는 온도가 변할 경우 동적 특성도 변하게 되지만 국내 교량 유지관리에서 내하력 평가 수행 시에는 이 영향을 고려하지 않고 단기간에 측정된 고유진동수만 평가에 사용된다. 이 논문에서는 이론적으로 고유진동수의 변화가 교량에 미치는 영향을 분석하고 1년 이상 연직가속도가 상시 계측된 교량에 대해 매일 고유진동수 추정 데이터를 추출하여 온도에 따른 변화를 확인하였다. 그 결과 고유진동수가 1% 감소하면 교량의 공용내하력은 약 2% 감소하는 것을 확인하였으며 계측 데이터로부터 온도가 10℃ 증가하는 경우 고유진동수는 RC슬래브교 및 라멘교에서는 영향이 없었으나 PSCI형교 및 강상자형 교에서는 1.04~2.48% 감소하는 경향을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.37-45
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• 2022

경사제의 평균 잔류수명을 간편하게 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 누적피해의 시간 이력 자료를 기반으로 하는 추계학적 확률모형과 다르게 내구수명의 분포함수를 이용하여 평균 잔류수명을 추정하는 방법이다. 설계 내구수명과 과거 하중이력에 따라 전문가들이 판단한 내구수명의 상한치와 하한치 그리고 그 발생 가능성을 활용하여 분포함수의 모수도 쉽게 추정할 수 있다. 본 연구에서 제시된 간편법을 전면이 TTP로 피복된 경사제에 적용하였다. TTP 피복재의 시간에 따른 누적피해에 대한 모형실험 자료가 있는 동일 조건에 대하여 WP(Wiener Process) 기반의 추계학적 확률모형도 MCS(Monte-Carlo Simulation) 기법과 함께 적용하였다. 각각의 해석 방법으로부터 얻어진 결과들을 MTTF(Mean Time To Failure)와 함께 비교하여, 실제 발생 가능한 시간에 따른 모든 형태의 피해경로에 대하여 경사제의 내구수명 분포함수는 대수정규분포를 따른다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구에서 제시된 간편법으로 추정된 경사제의 재령에 따른 평균 잔류수명을 WP 기반 추계학적 확률모형의 결과와 비교하였다. 일정한 재령까지는 누적피해의 증가 형태와 관계없이 비교적 잘 일치하였으나, MTTF 근방의 재령에서는 선형적인 증가와 대수적인 증가 형태에서 어느 정도 차이를 보이고 있다. 따라서 불확실성을 올바로 고려하기 위해서는 추계학적 확률모형을 사용하는 것이 바람직하지만, 본 연구에서 제시한 간편법은 누적피해에 대한 시간 이력 자료를 필요로 하지 않기 때문에 항만 구조물에 대하여 평균 잔류수명 기반의 예방적 유지관리를 신속하게 계획할 필요성이 있는 경우에 유용하게 활용될 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권9호
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• pp.495-504
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• 2017

도시물순환시스템 내 10 cm 내외로 퇴적된 오염물질과 자갈이나 다양한 구조물에 부착된 부착조류와 협잡물을 쓸어내어(scrubbing) 제거가 가능하며, 오염물질이 주변으로 방출 확산되어 수체의 2차 오염을 방지할 수 있는 덮개(housing)와 혼탁 방지막(turbidity barrier)이 설치된 회전 브러쉬(rotating brush)를 활용한 저혼탁 scrub/흡입(suction)방식의 수륙양용형 퇴적토 준설장치를 개발하였다. 현장적용 검증을 통해, 저수위와 고수위에서 저혼탁 scrub/흡입 준설장치를 이용해 준설 중 수체 내 부유물질(SS)과 탁도(turbidity)의 증가는 매우 미미하며(p>0.05), 일부 부유물질로 인해 발생한 탁도도 준설 후 20분 이내에 빠르게 안정화되는 것으로 조사되었다. 총질소(TN)와 총인(TP)의 농도도 준설 전, 준설 중과 준설 후에 농도 변화가 시간대별 및 수심별로 통계학적으로 유의한 의미는 없는 것으로 조사되어(p>0.05), scrub/흡입 준설을 통해 호수 저면에 축적된 영양염류가 확산되어 수체오염을 유발하지 않는 것으로 조사되었다. 또한, 저혼탁 scrub/흡입 준설장치의 직접 준설을 통한 오염물질 제거량이 수처리시설의 운영을 통한 오염물질 제거량 대비 높은 것으로 산정되어, 수처리시설과 저혼탁 scrub/흡입 준설의 연계 적용이 도시물순환시스템의 수질관리에 효율적인 것으로 평가되었다. 최근에는 GPS 기반 실시간 scrub/흡입 준설장치의 추적 및 유지관리 프로그램을 개발해 등록하고 다양한 도시물순환시스템에 현장 적용하였으며, 추가적으로 준설장치 운전자를 보조 또는 제한된 환경에서 스스로 운전하는 협력형 주행시스템(driver cooperative autonomous driving system)의 개발을 현재 진행 중이다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제12권4호
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• pp.157-178
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• 1996

기존의 보강토벽체에 주로 이용되어온 steel strict등 고강도 인장보강재는 주변 뒤채움흙에 비해 상대적으로 변형이 작기 때문에, 설계검토시 과강재 자체에서 유발되는 변형의 크기에 대해서는 크게 유의할 필요가 없었다. 그러나 비교적 저강도인 섬유보강재의 경우, 한계상태에서 예상되는 섬유보강재 자체의 변형량은 주변 뒤채움흙의 소성변형 유발에 필요시 되는 변형량을 종종 초과하게 되며, 이와같은 크기의 과도한 변형량은 보강토벽체 구조체 자체의 안정성 확보 측면에서 허용할 수 없는 경우가 대부분이다. 결국 보증토벽체 구조체의 전면부 발생변위에 대한 일반적인 허용조건을 충족하기 위해서는, 극한강도 보다 훨씬 작은 크기의 강도가 섬유보강재의 경우 발휘하는 것으로 보아야 할 것이며, 따라서 최종적인 구조체 안정검토를 위해서는 보강재 자체의 예상변형량에 대한 평가가 섬유보강재의 경우 특히 중요시 된다. 보강재의 인장응력 -변형률 관계는 강보강재의 경우 선형탄성거동으로 가정할 수 있으나, 섬 유보강재의 경우에는 일반적으로 비 선형거동을 나타낸다. 본 연구에서는 쌍곡선 함수를 이용하여 섬유보강재의 비선형 거동특성을 모델링하였으며,또한 뒤채움흙 다짐으로 인한 유발응력등을 고려하기 위해 Ehrlich SE Mitchell, Duncan등이 제안한 방법을 수정하여 섬유 보강토벽체의 안정 해석법을 제시하였다. 본 안정 해석법 에서는 침투수압의 영향 및 뒤채움흙의 구속효과에 따른 섬유보강재의 부분적인 상대강성 변화 등을 고려하였으며, 이를 토대로 깊이별 각 섬유보 강재의 최대인장력 및 변형량 등의 예측이 가능하다. 본 연구에서는 제시하리라 하는 안정해석법의 적용성을 위해, paraweb polyester fibre multicord, non-woven polyester 지오텍스타일 및 knitted polyester 지오그리드 등 3가지 종류 보강재의 인장응력-변형률 관계 실험결과를 회귀분석하여 쌍곡선 함수형태로 이와같은 섬유보 강재의 비선형거동을 모델링하였다. 또한 이를 토대로 한 븐 연구 해석법의 적합성 검토를 위해, Ho & Rowe가 제시한 유한요소해석결과 및 LCPC, FHWA등에서 시행한 시험결과와 깊이별 각 섬유보강재의 최대인장력,변형량 및 지점별 변형률 등에 대해서도 비교하였다. 아울러 섬유 보강재의 상대강성, 뒤채움흙의 깊이별 구속효과의 정도, 다짐정도 및 침투수압 등이 각 섬유보강재의 변형량 및 전체적인 변형형태 등에 미치는 영향을 종합적으로 분석하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.45-51
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• 2012

본 논문에서는 무해성 고화재와 건설공사 시 발생하는 흙을 이용하여 포장재료로 혼합 처리하는 방안을 연구하고자 한다. 특히, 일반적으로 고화재로 많이 사용되어 온 시멘트가 갖고 있는 유해성(6가크롬 등)을 극복함과 동시에 고강도 화 함으로써 준설토 처리, 해안구조물 기초처리, 사면표층안정처리, 하천제방 침식 방지 등 전반적인 토목/건축 구조물 기초보강 및 안정처리공법에 활용하고자 하는데 연구의 목적이 있다. 본 연구에 사용된 NSS(Natural Stabilizer Soil)는 천연섬유에서 추출한 단섬유와 석회 등을 혼합한 재료를 주원료로 하며, 흙의 전단강도를 증가시켜 지반의 지지력과 내구성을 향상시키고 침수와 동해를 방지하는 특징을 가지고 있다. 친환경성을 측정하기 위한 pH측정결과 6.67~7.15로 나타났으며, 용출시험 결과 납(Pb)과 시안(CN)만이 기준치 이하로 나타나 NSS자체에 포함된 유해성분은 거의 없는 것으로 판정되었다. 일축강도 실험결과 풍화토와 NSS의 혼합비율 6%에서 약 1,850kpa의 강도를 발현하는 것으로 나타났으며, 포장재로써의 적부를 판정하기 위한 CBR. 시험결과 원지반의 CBR은 4%~6%인데 비하여 NSS의 혼합비가 6% 이상인 경우 수침 CBR.값은 100% 이상으로 포장재료로써 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.1-10
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• 2013

최근들어, 사용 종료된 폐기물 매립장을 공원 및 체육시설로 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 사용종료 매립장 활용을 위해서는 일차적으로 환경영향 여부와 구조적 안정성이 중요하다. 특히 상부구조물 설치 시 지지력 및 침하에 대한 안정성을 확보하여야 하며 폐기물 매립지반의 침하에 대한 안정성 확보와 지지력 보강을 위하여 토목섬유(지오셀)을 포설하기도 한다. 본 논문에서는 사용 종료된 폐기물 매립장의 장기침하 계측결과 분석 및 매립지반에 대한 지오셀 보강 시 지지력 보강효과에 대하여 분석하였다. 장기침하 분석은 매립장의 현장계측 침하량과 쓰레기 침하 모델식별 산정된 침하량을 비교하였고, 각 모델식별로 침하량에 가장 큰 영향을 미치는 파라메타를 분석하였다. 본 연구결과에 따르면, Park모델식에 따른 예측침하량($C_{intermediate}$ = 0.0678)이 현장계측 침하량과 가장 유사한 경향을 나타내었다. 또한, 지오셀 보강에 따른 지지력 증가는 무보강 지반에 비하여 약 1.193~1.554배 증가되는 것으로 도출되었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.16-24
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• 2019

강재로 제작된 구조물의 부식량은 설치형태에 따라 상이하게 나타나므로 그에 따른 효율적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 강재 수문의 설치형태와 높이에 따른 부식량과 부식속도를 평가하기 위하여 설치형태와 높이에 따라 모니터링 시험체와 부식환경측정 센서를 설치하여 대기노출실험을 실시하였다. 노출기간에 따라 모니터링 시험체를 회수하여 중량감소법으로 평가된 평균부식두께와 부식환경측정센서를 통하여 계측된 갈바닉 부식전류량과의 상관관계를 이용하여 강재 수문의 설치형태와 높이에 따른 향후 부식량을 예측하였다. 본 연구 결과 수문의 가로보 수평부재는 상대적으로 가로보 스킨플레이트 부재 등의 부식손상량과 비교하면 매우 크게 발생하고 있으며, 수문 부재의 국부적 환경에 따라 부식속도가 크게 영향을 받을 수 있음을 확인할 수 있었다. 따라서 강재 수문의 국부적 부식환경 차이에 따른 부식손상 수준을 고려한 수문의 적절한 유지관리가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.80-86
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• 2019

컴퓨터 성능 향상으로 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에는 구조물 안전성 평가 연구에도 그 적용이 이루어지고 있다. 특히 터빈의 내부 블레이드는 분리가 쉽지 않고 어두운 주변 환경으로 인해 블레이드의 표면 결함 검출은 전문 인력의 경험에 의존하고 있으며, 점검시간도 상당히 소요되고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 기술을 적용하여 터빈 구조의 부재 중 하나인 내부 블레이드에 발생하는 결함을 검출할 수 있는 효율적인 방법을 제시하였다. Faster R-CNN 인공신경망 기법을 활용하여 결함의 이미지 데이터를 학습하였고 부족한 이미지는 필터링과 Image Data Generator를 이용하여 데이터를 확장하였다. 그 결과 블레이드의 결함을 학습한 딥러닝 모델은 평균적으로 약 96.1%의 정확도와 재현율은 95.3%, 정밀도는 96%의 성능을 보였다. 재현율을 통해 제시된 딥러닝 모델이 결함을 탐지하지 못하는 경우는 4.7% 로 나타났다. 재현율의 성능은 여러 환경의 많은 결함 이미지 데이터를 수집하고 확장하여 딥러닝 학습에 적용함으로써 더욱 향상되리라 판단된다. 이러한 실제 블레이드의 결함 이미지 데이터 확보와 학습을 통해 향후 터빈엔진 정비에 적용 가능한 결함 검출 시스템으로 발전할 수 있을 것이다.