• 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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권4호
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• pp.23-32
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• 2023

지진 시 매설 PE관은 파단시 신장율이 우수하여 상대적으로 우수한 내진성능을 보이는 것으로 보고되고 있다. 국내 융착식 PE관의 응답변위법 기반 내진성능평가 절차를 제안한 바 있으나, 기계식 이음 PE관에 대한 절차는 부재한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기계식 이음 PE관의 응답변위법 기반 내진성능평가 절차를 제시하였다. 기계식 이음 PE관의 경우 분절관의 평가 절차를 따르며, 관체 발생응력, 이음부 신축변형률 및 이음부 휨 각도 평가를 수행하도록 제안하였다. 또한 지반의 축방향 변형률 산정에 필요한 지반의 불균질성 계수를 도입하였다. 지반 액상화 우려가 있는 지반에 대한 측방 변위 및 재압밀 침하량 계산 방법도 함께 제안하였다. 국내 지반 환경을 고려한 민감도 해석 결과, 일정 품질이 확보된 기계식 이음 PE관은 지반 액상화를 고려하지 않을 때, 양호한 구조적 지진 안전성을 보였다. 본 절차는 주로 소규모 관경의 배관 접합에 사용하는 기계식 접합 매설 PE관의 내진설계 및 내진성능평가에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.577-585
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• 2023

횡비틀림 좌굴은 가설 중 붕괴 사고 등의 안전사고를 유발할 수 있기 때문에 설계단계에서 좌굴에 대한 정확한 안전성 검토가 이루어져야 한다. 횡비틀림 좌굴을 방지하기 위한 방안으로 단부 보강을 통해 거더의 뒤틀림 강도 증가시키거나 크로스 프레임 설치를 통해 비지지길이를 감소하는 방법 등이 있다. 크로스 프레임은 바닥판 합성 이후 구조적 역할이 적은 반면 재료비와 설치비에 따른 인건비 비중이 매우 크며, 용접부의 피로 균열로 인해 유지관리 성능을 감소시키는 요인으로 작용할 수 있다. 콘크리트 충전 반원기둥보강재를 통한 단부 보강 공법은 반원기둥 형태의 보강재를 통해 플레이트 거더의 단부를 보강하는 공법으로 거더 자체의 뒤틀림 강성을 증가시켜 횡비틀림 좌굴 강도를 증가시킨다. 이 연구에서는 콘크리트 충전 반원기둥보강재가 적용된 플레이트 거더의 뒤틀림 강도 증가로 인한 횡비틀림 좌굴 강도의 영향을 검토하기 위하여 설계식에 의한 결과와 유한요소해석의 결과를 비교하였고 실물재하실험을 통해 검증하였다. 설계식은 경계조건의 구속과 관련된 유효길이계수를 적용하고 있는 Eurocode의 설계식을 사용하였으며 결과를 검증하기 위하여다양한 단면의 유한요소해석을 수행하였다. 이후 횡방향 하중을 통해 뒤틀림을 받는 거더의 실물재하실험을 수행하여 콘크리트 충전 반원기둥보강재의 성능을 확인하였다. 그 결과 CFHPS가 적용된 플레이트 거더는 기존 판형 보강재가 적용된 플레이트 거더와 비교하여 뒤틀림 강도가 증가하였으며 그로 인해 횡비틀림 좌굴 강도가 증가하는 것으로 확인되었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.229-240
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• 2019

우리나라는 자연재난 및 인위적인 재난 등 다양한 재난을 겪고 있다. 본 연구는 재난관리 단계 중 대응 단계에서 활동하는 소방 구급 대원의 재난대응 능력에 대한 인식을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 G도 소재 소방서 구급 대원 중 현장 경험 2년 이상의 1급 응급구조사를 대상으로 하였으며, 현장대응 능력의 하위 요소에 대한 문항이 포함된 설문지를 작성하여 최종 수집된 설문지 161건을 SPSS Program을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 대상자의 환자분류 능력, 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난지원 능력 및 재난대응 신속성의 평균은 각각 3.53점, 3.68점, 3.66점, 2.95점 및 3.44점이었으며, 다중회귀 분석의 결과로 재난대응 신속성에 영향을 미치는 변수는 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난 지원 능력 순으로 나타났다. 결론적으로, 소방 구급 대원은 재난대응 신속성을 향상시키기 위해서는 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난지원 능력을 우선적으로 고려해야 하겠으며, 궁극적으로 재난대응 능력을 향상시키기 위한 재난대응 지침을 마련해야 하겠다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제32권1호
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• pp.111-123
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• 2023

The slope of an open cut tunnel is located above the exit of the Leijia tunnel on the Changgan high-speed railway. During the excavation of the open cut tunnel foundation pit, the slope slipped twice, a large landslide of 92500 m³ formed. The landslide body and unstable slope body not only caused the foundation pit of the open cut tunnel to be buried and the anchor piles to be damaged but also directly threatened the operational safety of the later high-speed railway. Therefore, to study the stability change in the slope of the open cut tunnel under heavy rain and excavation conditions, a 3D numerical calculation model of the slope is carried out by Midas GTS software, the deformation mechanism is analyzed, anti-sliding measures are proposed, and the effectiveness of the anti-sliding measures is analyzed according to the field monitoring results. The results show that when rainfall occurs, rainwater collects in the open cut tunnel area, resulting in a transient saturation zone on the slope on the right side of the open cut tunnel, which reduces the shear strength of the slope soil; the excavation at the slope toe reduces the anti-sliding capacity of the slope toe. Under the combined action of excavation and rainfall, when the soil above the top of the anchor pile is excavated, two potential sliding surfaces are bounded by the top of the excavation area, and the shear outlet is located at the top of the anchor pile. After the excavation of the open cut tunnel, the potential sliding surface is mainly concentrated at the lower part of the downhill area, and the shear outlet moves down to the bottom of the open cut tunnel. Based on the deformation characteristics and the failure mechanism of the landslides, comprehensive control measures, including interim emergency mitigation measures and long-term mitigation measures, are proposed. The field monitoring results further verify the accuracy of the anti-sliding mechanism analysis and the effectiveness of anti-sliding measures.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.195-206
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• 2023

최근 마이크로 모빌리티는 비대면 사회에서 라스트 마일을 이용하는데 유용한 교통수단으로 정의되고 있지만, 현재 주차방식을 비고정형으로 채택하고 있어 교통수단이 가지는 장점보다는 단점이 더 부각되고 있다. 본 연구는 마이크로 모빌리티의 주차방식을 비고정형에서 고정형으로 전환하면서 필요한 주차장 입지를 공학적 분석을 통해 마이크로 모빌리티의 주차문제 해결에 목적이 있다. 마이크로 모빌리티 주차장의 최적 개수 및 위치를 도출하기 위해서 입지선정모형인 MCLP 모형을 사용하였다. MCLP 모형 적용의 대상지는 분당 1기 신도시로 현실적인 공유 전동킥보드의 수요에 대응하는 최적입지 도출을 위해 실제 이용 데이터를 수집하여 반영하였으며, 최적입지에 시간대별 이용 수요를 반영하기 위해 커버 범위, 수요, 시간대별로 모형을 적용 및 분류하였다. 분석 결과, 커버 범위를 400 m로 적용하였을 때 최적 주차시설의 개수는 146개로 현재 마이크로 모빌리티의 수요가 99.83 % 커버되어 주차문제 해결에 적절한 커버 범위로 나타났다. 또한, 공유 전동킥보드의 이용 수요를 4개의 수준, 시간대를 3개의 수준으로 분류하고 교차하여 도출된 마이크로 모빌리티의 주차장을 총 12개의 유형으로 분류하였다. 이러한 주차장 유형의 분류는 향후 마이크로 모빌리티 주차시설의 설치 및 운영에 있어 전략적인 정책 제안이 가능할 것이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-9
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• 2023

해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권11호
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• pp.123-131
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• 2006

지진 시 액상화에 의한 지반흐름은 말뚝파괴에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 실제로 충분히 큰 정적 안전율을 갖도록 설계된 말뚝이 지진 시 좌굴에 의해 파괴되는 사례가 빈번히 발생하였다. 본 연구에서는 1-g 진동대 실험을 통해 액상화 지반에 근입된 말뚝의 좌굴에 의한 파괴거동을 분석하였다. 실험 결과, 좌굴하중에 근접한 연직하중을 받고 있는 말뚝은 지반의 액상화 발생 시 좌굴에 의해 쉽게 파괴될 수 있으며 액상화에 의한 지반흐름이 발생할 경우, 말뚝의 횡방향 변형이 증가하면서 좌굴파괴하중이 감소함을 알 수 있었다. 또한 파괴된 말뚝을 꺼내어 관찰한 결과, 액상화가 발생한 후라도 지반에 구속압이 존재하여 Euler 좌굴현상과 다르게 말뚝 하부가 아닌 중간위치에서 말뚝파괴가 발생하였으며 지반경사가 급해질수록 지반흐름에 의한 파괴 위치가 점점 말뚝하부로 낮아짐을 볼 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.27-40
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• 2006

개착식 터널라이닝의 파괴 원인은 물리적 요인과 공학적 요인으로 나눌 수 있다. 물리적 요인으로서는 재료특성, 보강재 부식 등이 있으며, 공학적 요인은 수압과 교통진동 등이 있다. 본 연구에서는 공학적 요인 중 부가하중 즉, 공사를 완료한 뒤에 라이닝의 변형 및 파괴를 유발하는 증가 토압에 초점이 맞추어져 있다. 증가 토압은 되메움토의 다짐 불량, 자중 및 강우에 의한 침하, 교통하중에 의한 진동 등이 원인이 되어 발생한다. 본 연구는 모래 지반에 $1.0D{\sim}1.50D$ 깊이에 개착식으로 시공하는 원형의 강성 터널에 작용하는 토압에 관한 것으로 진동다짐의 영향을 모형 실험에서 충분히 반영하기 위하여 100Hz의 진동주파수를 사용하였다. 본 연구에서는 개착식 터널 라이닝에 작용하는 토압과 주변 지반의 변형 양상을 파악하고 기존 토압 계산공식을 검토하기 위해 실내 터널모형실험을 실시하였으며, 개착식 터널 라이닝에 작용하는 측정 토압과 토압공식에 의해 산출한 토압을 비교 분석하여 기존 공식에 대한 안전율을 제시하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.