• 대한토목학회논문집
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• 제26권3C호
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• pp.219-228
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• 2006

본 연구에서는 화재시나리오에 따른 터널구조물의 시공재료별 단면손실과 폭렬현상을 파악하고자 터널구조물 시공재료별로 시험체를 제작한 후 모의 화재시험을 수행하였다. 시공재료별로 화재시험을 수행한 결과, 모든 시공재료에서 RABT 화재곡선보다 RWS 화재곡선에서 단면손실이 다소 크게 발생하였다. 특히, RWS 화재곡선에서 나타나는 $1,200^{\circ}C$ 이상의 고온으로 인한 융해는 시공재료의 단면손실에 주요한 영향요인으로 작용하였다. 철근 보강 구조물은 무근 구조물에 비해 단면손실이 적은 것으로 나타났다. 숏크리트의 경우 화재 시나리오에 따른 단면손실의 차이가 가장 크게 발생하였다. 가열시험 도중에 가열면을 실시간 관찰한 결과, RABT에서의 재료 손상은 폭렬과 탈락에 의해 발생한 반면 RWS에서는 초기에는 RABT와 유사하나 가열개시후 약 50분 이후의 재료 손상은 폭렬과 탈락이 아닌 융해에 의한 것을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.362-372
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• 2003

시멘트가 사용된 이래로 수많은 콘크리트 구조물들이 건설되어 왔으나 그 수명은 콘크리트의 특성으로 인해 한계가 있다고 할 수 있다. 이로 인하여 불가피하게 보수 보강의 필요성이 나타나며 최근까지 많은 방법들이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 압축공기식 치핑머신과 앵커핀을 사용하여 노후화된 콘크리트를 보수 보강하는 새로운 방법을 적용하여 노후화된 콘크리트와 신선한 콘크리트의 접합면에 대한 역학적 특성을 밝히고자 하였다. 콘크리트 노후부를 제거하기 위한 방법으로 치핑머신을 사용한 경우와 브레이커를 사용한 경우를 비교한 결과 최대점착력에서는 치핑머신이, 잔류점착력에서는 브레이커를 사용한 경우가 높게 나타났다. 접합면에 치핑머신으로 요철을 준 결과, 최대점착력은 평평한 접합면의 경우에 비하여 30 mm 요철심도에서는 14%, 50 mm에서는 22%의 증가를 보였다. 앵커핀은 잔류점착력을 증가시키고 전단파단 이후 슬립을 억제하는 효과를 보였으며, 인장강도를 32% 정도 증가시키는 효과를 나타내었다. 요철과 앵커핀을 복합적으로 적용한 결과 최대점착력은 접합면이 없는 신선한 콘크리트의 77%에 이르렀고 잔류점착력은 신선한 콘크리트의 180%에 이르는 높은 효과를 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.617-628
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• 2022

터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• Computers and Concrete
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• 제22권4호
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• pp.373-381
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• 2018

Hollow center cracked disc (HCCD) in Brazilian test was modelled numerically to study the crack propagation in the pre-cracked disc. The pre-existing edge cracks in the disc models were considered to investigate the crack propagation and coalescence paths within the modelled samples. The effect of particle size on the hollow center cracked disc (HCCD) in Brazilian test were considered too. The results shows that Failure pattern is constant by increasing the ball diameter. Tensile cracks are dominant mode of failure. These crack initiates from notch tip, propagate parallel to loading axis and coalescence with upper model boundary. Number of cracks increase by decreasing the ball diameter. Also, tensile fracture toughness was decreased with increasing the particle size. In this research, it is tried to improve the understanding of the crack propagation and crack coalescence phenomena in brittle materials which is of paramount importance in the stability analyses of rock and concrete structures, such as the underground openings, rock slopes and tunnel construction.

• Computers and Concrete
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• 제20권2호
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• pp.165-176
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• 2017

Textile Reinforced Cementitious Composite (TRCC) became the most common construction material lately and have excellent properties. TRCC can be employed in the manufacture of thin-walled facade elements, load-bearing integrated formwork, tunnel linings or in the strengthening of existing structures. These composite materials are a combination of matrix and textile materials. There isn't much research done about the usage of polymer modified matrices in textile reinforced cementitious composites. In this study, matrix materials named as fine grained concretes ($d_{max}{\leq}1.0mm$) were investigated. Air entraining effect of polymer modifiers were analyzed and air void content of fine grained concretes were identified with different methods. Aim of this research is to study the effect of polymer modification on the air content of fine grained concretes and the role of defoamer in controlling it. Polymer modifiers caused excessive air entrainment in all mixtures and defoamer material successfully lowered down the air content in all mixtures. Latex polymer modified mixtures had higher air content than redispersible powder modified ones. Air void analysis test was performed on selected mixtures. Air void parameters were compared with the values taken from air content meter. Close results were obtained with tests and air void analysis test found to be useful and applicable to fine grained concretes. Air void content in polymer modified matrix material used in TRCC found significant because of affecting mechanical and permeability parameters directly.

• 터널과지하공간
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• 제19권3호
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• pp.190-202
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• 2009

발파해체는 다른 해체방법과는 달리 실패에 따라 발생할 수 있는 인적 물적 자원의 손실이 매우 크기 때문에, 이를 사전에 예측 방지 할 수 있는 수치해석을 이용한 시뮬레이션 개발이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 기둥 보 접합부의 특성구현 및 철근과 콘크리트의 강도 구현 등에 관하여 유한 요소법에 바탕을 둔 상용코드인 LS-DYNA를 이용하여, 실제 발파대상 구조물이 가지고 있는 복잡한 철근 배근을 단순화하여 고려하는 기법을 제안 하였으며, 또한 본 연구에서 제안한 기법을 이용하여 축소모형 실험 및 실제 구조물의 발파해체의 모사를 통해 검증하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권2호
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• pp.217-235
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• 2024

Concrete-filled steel tubes (CFSTs) nowadays are widely used as the main parts of momentous structures, and its connection has gained increasing attention as the complexity in configuration and load transfer mechanism. This paper proposes a novel CFST pier-to-footing incorporating tube-confined RC encasement. Such an innovative approach offers several benefits, including expedited on-site assembly, effective confinement, and collision resistance and corrosion resistance. The seismic behavior of such CFST pier-to-footing connection was studied by testing eight specimens under quasi-static cyclic lateral load. In the experimental research, the influences on the seismic behavior and the order of plastic hinge formation were discussed in detail by changing the footing height, axial compression ratio, number and length of anchored bars, and type of confining tube. All the specimens showed sufficient ductility and energy dissipation, without significant strength degradation. There is no obvious failure in the confined footing, while local buckling can be found in the critical section of the pier. It suggests that the footing provides satisfactory strength protection for the connection.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.25-36
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• 2008

해저 지하구조물을 시공할 경우는 높은 수압 및 침투압 등의 영향이 무시될 수 없으므로 지하구조물의 정확한 거동평가를 위해서는 수리-역학적 연계해석이 수행되어야만 한다. 또한, 실무에서는 암반이완하중을 고려하여 터널의 콘크리트 라이닝을 설계하며, 이를 위해 이완하중고($H_{relaxed}$)를 터널 주변의 국부안전율 분포를 이용하여 수치해석에 의해 산정하는 방법이 제안된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 해저터널을 대상으로 수리-역학적 연계해석 시 국부안전율을 이용한 이완하중고 산정 기법의 타당성을 살펴보았다. 3 등급 암반을 대상으로 숏크리트 수리특성을 이용한 유도 배수방법과 집수정펌핑을 이용한 유도 배수 방법을 비교한 결과 집수정 펌핑을 이용한 유도 배수방법이 보다 신뢰할 수 있는 결과를 준다고 발표된 바 있다. 따라서 본 연구에서는 집수정의 펌핑을 이용한 유도 배수방법을 이용하여 1, 3, 5 등급 암반을 대상으로 이완하중고를 산정하여 제안식들과 적용성을 비교하였다. 연구 결과 연계해석 시 해저 시설물의 이완하중고를 정확하게 산정하기 위해서는 기존에 제시된 이론식 보다는 집수정의 펌핑을 이용하여 유도 배수하는 모델링 방법이 보다 정확하고 일관성 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.215-226
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• 2018

본 논문에서는 수중폭발(UE: underwater explosion)에 의한 해중터널(SFT: submerged floating tunnel)의 동적거동을 양해법(explicit)를 이용하는 LS-DYNA에 의한 유한요소해석을 통하여 분석하였다. SFT의 유한요소모델은 원형단면의 강재 라이너에 콘크리트가 채워진 복합재 원형단면으로 고려되었다. 해중터널 시스템의 중앙부 100m 구간은 탄소성재료를 고려한 솔리드(solid)요소로 상세하게 모델링하였으며, 양측 방향으로 각각 1km 구간에 대해서는 탄성재료를 고려하여 빔(beam) 요소로 이상화하여 모델링하였다. 사선계류시스템은 케이블(cable)요소를 적용하였으며, 수중폭발에 의한 동적거동시 수리동적질량의 영향을 고려하기 위하여 원형단면에 대한 추가질량을 고려하였다. 또한 부력과 같은 상시하중을 초기조건으로 고려하기 위하여 동적완화해석(dynamic relaxation analysis)를 수행하였다. UE는 부력비(B/W)와 폭발지점으로부터 거리의 변화에 대해서 고려하였으며, 폭발의 규모는 천안함 합동조사보고서(2010)를 참조하여 TNT 360kg로 결정하였다. 수중폭발 해석결과, 폭발지점으로부터 SFT까지 거리는 관입량, 충격압력의 크기와 반비례 관계에 있고, 부력비(B/W)가 커질수록 계류장력도 커짐을 확인하였다. 그러나 사선계류라인의 계류각 변화는 SFT의 수평거동, 관입량, 계류력, 충격압력과의 연관성을 찾을 수가 없었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.65-74
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• 2021

빠르게 증가하는 노후 터널을 효율적으로 관리하기 위하여 최근 영상장비를 이용한 점검 방법론들이 많이 제안되고 있다. 하지만 기존의 방법론들은 대부분 국한된 영역에서 검증을 수행하였을 뿐 아니라, 다른 물체들이 존재하지 않는 깨끗한 콘크리트 표면에서 검증되어 실제 현장에 대한 적용성을 검증하기 어려웠다. 따라서 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 비균열 물체 학습에 기반한 6단계 터널 균열 탐지 딥러닝 모델 개발 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 터널에서 취득된 이미지 내 균열 탐색, 픽셀 단위 균열 라벨링, 딥러닝 모델 학습, 비균열 물체 수집, 비균열 물체 재학습, 최종 학습 데이터 구축의 총 6단계로 이루어진다. 제안된 프레임워크를 이용하여 개발된 균열 탐지 딥러닝 모델 개발을 수행하였으며, 일반 균열 1561장, 비균열 206장으로 개별 물체 세분화(Instance Segmentation) 모델인 Cascade Mask R-CNN을 학습시켰다. 학습된 모델의 현장 적용성을 검토하기 위하여 전선, 전등 등을 포함하는 약 200m 길이의 실제 터널에서 균열 탐지를 수행하였다. 실험 결과 학습된 모델은 99% 정밀도와 92%의 재현율을 나타내며 뛰어난 현장 적용성을 나타내었다.