• 지질공학
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• 제20권2호
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• pp.191-202
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• 2010

본 연구에서는 부지조성을 위해 매립한 해성퇴적지반을 대상으로 성토량의 증가에 따라 발생되는 침하량과 측방유동량을 분석하여 연약지반의 깊이 및 성토하중을 고려한 침하량과 측방유동량 산정식을 제안하였다. 이를 위해 압성토공법이 적용된 해성퇴적지반 개량구간으로부터 현장조사와 실내시험 및 현장시험을 실시하였으며, 여러 계측기기를 설치하여 현장계측을 수행하였다. 그리고 이들 조사, 시험 및 계측결과로부터 지반의 분포상태, 물성 및 공학특성을 파악하였으며 회귀분석을 통한 침하량과 측방유동량을 산정하였다. 연구지역의 지층은 상부로부터 매립층, 퇴적층 및 기반암층으로 구성되어 있으며 자연적으로 형성된 점토층은 3.9~44.5 m 두께로 분포하고 있다. 그리고 지반개량을 위한 성토고는 4.7~7.8 m이고 이로 인해 발생된 침하량과 측방유동량은 각각 0.959~2.217 m 및 0.048~0.313 m 범위인 것으로 나타났다. 회귀분석을 실시한 결과 성토에 따른 침하량 및 측방유동량 산정식은 각각 $s=0.02h^2+0.11h$ 및 ${\delta}=0.01e^{0.37h}$와 같이 제시할 수 있다. 제안된 이들 경험식은 연구지역과 유사한 조건을 가진 해성퇴적지반에서 성토하중에 따른 침하량과 측방유동량을 개략적으로 산정할 시 적용이 가능할 것이다.

• 전산구조공학
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• 제10권3호
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• pp.175-184
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• 1997

본 논문의 목적은 부등침하를 받는 회전 쉘의 최대 응답과 표준편차와의 관계를 규명하는 것이다. 이를 위해 표준편차에 대한 최대응답의 비(.eta.)및 그 개략값(.eta./sub apr/)를 통계적 수법으로 조사하였다. 또한 탁월차수(predoninant harmonic number)의 함수로 표현되는 .eta./sub apr/을 구하기 위한 식을 제안하였다. 한편 침하는 Fourier급수로 표시하였다. 이때 각 항은 2개의 계수를 포함하게 되는데 하나는 진폭 스펙트럼이고 다른 하나는 위상각이다. 여기서는 위상각은 확률변수로, 진폭은 확정값으로 가정하였다. 해석에서는 .eta., .eta./sub apr/의 특성을 조사하기 위해 2가지 type의 진폭 스펙트럼을 실측데이터를 근거로 설정한 후, 각 type에 대해 100 sample씩의 위상각을 가정하여 사용하였다. .eta.,.eta./sub apr/은 응답의 종류, 쉘의 위치 그리고 진폭 스텍트럼의 type에 상관없이 거의 일정한 값으로 분포하며 그 값은 2.0에서 2.5사이의 값이 된다. 또한 .eta./sub apr/의 값은 .eta.의 값과 거의 비슷하지만 약간 큰 값으로 나타났다. 결론으로 부등침하를 받는 회전 쉘의 최대 응답은 표준편차의 .eta./sub apr/(약 2.5)배 임을 밝히고 있다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권2호
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• pp.107-126
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• 1998

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제17권4호
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• pp.67-88
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• 1999

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착전에 지상구조물의 안전성 평가가 선행되어야 한다. 이러하여 본 연구에서는 전문가의 포함된 터널현장의 지표침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안전성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESSS(Neural network Export System for Adjacent Structure Safety Analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용하여 기존 터널현장의 지표침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지표침하 트라프를 추론한다. 또한 추론된 지상구조물 기초부 변형을 기반으로 계산된 평가 매개변수(angular distortion 등)의 혀용 한계치를 이용하여 건물의 안전성을 평가하고 Dulacska의 균열평가 모델을 이용하여 지상구조물의 균열양상을 예측한다. 따라서, 본 연구에서는 지표침하의 주 영향인자들을 선정하고 이를 분류항목으로 이용, 서울지하철 일부구간의 지표침하 계측자료를 수집, 정리하여 데이터베이스화를 추진하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 개발된 NESASS의 인공신경망 구조의 신뢰도를 확인하였으며 기수행된 침하계측 결과치와 비교하여 지표침하 예측능력도 조사하였다. 또한 NESASS를 이용하여 실제 터널현장을 모델로 설정, 지상구보물의 안전성 평가를 수행해 봄으로써 NESASS의 실무적용성을 아울러 확인하였다.

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 1998년도 International Housing Conference
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• pp.29.2-51
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• 1998

• 지역연구
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• 제9권2호
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• pp.89-101
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• 1993

• 지역연구
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• 제10권2호
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• pp.31-44
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• 1994

• 지역연구
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• 제10권2호
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• pp.53-60
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• 1994

• 환경정보
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• 제17권2호
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• pp.8-13
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• 1995

• 한국주거학회:학술대회논문집
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• 한국주거학회 2005년도 국제학술대회
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• pp.47-103
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• 2005