지하에 공동을 건설하는 터널 공사의 경우 초기 응력의 집중 및 발파와 같은 시공단계에서의 과도한 에너지의 적용으로 인하여 주변 암반에 손상을 발생시킨다. 이러한 손상의 발생은 터널에 작용하는 하중 및 터널 주변 암반의 흐름조건에 상당한 영향을 끼친다. 이러한 이유로 터널 주변에 발생하는 손상구간에 대하여 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 유사암석으로 제작된 공동이 존재하는 절리모델의 이축압축실험을 통하여 공동주변의 손상발생을 연구하였다. 절리면은 수평면과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$의 조건으로 형성되었으며, 초조강시멘트 재료를 이용하여 유사절리모델을 제작하였다. 이축압축 실험결과 공동주변에서는 절리면에 수직한 방향으로 인장균열의 발생이 관측되었으며, 균열의 진행으로 인하여 암반블록이 형성되었으며, 진행하는 인장균열이 다른 절리면에 도달하여 암반블록이 완전히 형성된 경우 탈락하는 과정을 보였다. 이러한 인장균열의 진전은 절리면의 각도에 따라 상이한데 절리면의 각도가 클수록 안정적이며 진행성의 균열 진전 양상이 관측되었다. 이러한 인장균열의 발달은 절리면으로 구성된 암편을 보로 가정 할 경우 공동의 곡률로 인한 기하학적 형상의 불규칙성으로 인하여 모멘트가 작용하는 것으로 판단된다. 이상의 실험결과를 입자요소해석 방법을 기반으로 하는 PFC 2D를 이용하여 모사하였다. 해석결과 실험에서 관측한 바와 같이 절리면 각도가 작을수록 손상대의 폭은 넓어지며 인장균열의 진행에 의한 암반블록의 형성이 관측되었다. 또한 상호작용이 발생하는 균열을 조사한 결과 수치해석에서도 절리면의 각도가 작은 조건에서 진행성의 파괴가 나타났다.
HWAW 기법은 체적파 영향이 포함된 표면파를 이용하는 지표면 지반조사 기법이다. 짧은 감지기 간격을 이용하여 지반의 전단파 속도 주상도를 도출할 수 있으므로 지반 강성의 2차원 영상을 도출하는데 장점이 있다. 경사지반에 대한 HWAW 기법의 신뢰성을 수치해석을 통해 검증한 바 있으나 실제 현장에서는 지반의 정확한 전단파 속도 분포를 알 수 없으므로 기법의 실제 현장에서의 신뢰성은 검증하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 HWAW 기법의 현장 검증을 효율적으로 수행하고자 대상지반 지층의 구조적 형상 및 전단파 속도 분포를 알 수 있는 실대형 모형부지를 조성하였다. 모형부지의 구조적 형상은 모형부지 조성 과정 중에 측량을 통하여 확인하였으며 동적물성치는 성토 과정 중 모형부지 내에 매설된 다수의 속도계를 이용하여 획득하였다. 이렇게 획득한 모형부지의 층상구조 및 전단파 속도 분포를 바탕으로 부지의 2차원 기준 값을 결정하였으며 HWAW기법 검증 및 기타 탄성파 탐사들의 비교연구를 수행하였다. 이를 통해 HWAW기법이 다른 탄성파 탐사 기법에 비하여 현장 지반의 2차원 전단파 속도 분포를 신뢰성 있게 도출함을 확인하였다.
지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 그러나 실험을 통해 획득한 신호에서 전단파 성분의 도달시간 정보를 정확히 도출하지 못할 경우 최종 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 다운홀 기법에 있어 최종 결과의 신뢰성을 높이기 위해 도달 시간 정보의 결정 방법에 대한 고찰은 매우 중요하다. 본 논문에서는 총 6가지 방법을 이용하여 다운홀 시험을 통해 획득한 신호에서 도달시간 정보를 획득, 비교하고자 하였으며 각 방법에 대한 효율적인 비교 및 검증을 위하여 유한요소 해석 및 실내 모형 토조 시험을 수행하였다. 유한요소 해석을 이용한 검증에서는 모델의 입력치와, 실내 모형 토조에서는 벤더 엘리먼트 시험 결과와의 비교를 통해 각 방법의 오차정도를 비교해 보았다. 초동 추정 방법의 결과는 다른 방법에 비해 오차정도가 매우 컸다. 다른 방법들 또한 획득 파형의 특성에 따라 오차 정도가 달랐으며 정확한 값을 제공하지 못하는 것을 볼 수 있었다. 그 중에서 상호상관법이 적용성이 가장 뛰어난 것으로 판단되었으며 현장 시험 데이터를 이용한 추가적인 검토를 통해 확인할 수 있었다.
수많은 함정용 채프들은 폭발에 의해 확산되어 채프운을 형성하며, 채프운은 허위 레이더 반사 단면적을 생성하여 적의 레이더를 기만한다. 본 논문에서는 전산유체역학-이산요소법 단방향 연동 기법을 기반으로 공기 중에 분포하는 함정용 채프운의 시공간 분포를 해석하는 수치적 프레임워크를 구축하고 바람의 방향과 속도, 채프 카트리지의 초기 각도와 폭발 압력이 채프운 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 채프운의 확산은 폭발에 의한 방사형 확산, 난류와 충돌에 의한 전 방향 확산, 낙하 속도 차이에 의한 중력 방향 확산과 같이 세 단계로 구분되는 것을 확인하였다. 바람은 채프운의 평균 위치를 이동시켰으며, 항력에 의한 확산 효과는 나타나지 않았다. 카트리지 초기 각도에 따라 폭발에 의한 방사형 확산 방향이 달라졌으며, 각도가 지면과 수직에 가까울수록 더 넓게 확산되었다. 폭발 압력이 증가할수록 채프운은 더 넓게 확산되었으나 중력 방향으로는 분포 차이가 작았다.
전산화단층촬영(computed tomography, CT) 영상은 양성자 브레그 피크 위치 추정 및 치료 계획 시뮬레이션의 기초로 사용된다. Hounsfield Unit(HU) 기반의 양성자 저지능비(stopping pwer ratio, SPR) 예측 과정에서 환자의 밀도와 원소 구성의 작은 차이로 양성자 빔의 경로를 따라 브레그 피크 위치의 불확실성이 발생한다. 본 연구에서는 브레그 피크 위치 예측 불확실성 감소를 위하여 이중에너지 전산화단층촬영 영상 기반의 양성자 저지능비 예측 정확도의 잠재력을 연구를 하였다. 양성자 빔의 저지능비를 추정하기 위해 전산화단층촬영 시스템(Somatom Definition AS, Siemens Health Care, Forchheim, Germany)을 이용하여 전자밀도팬텀(CIRS Model 062M electron density phantom, CIRS Inc., Norfolk, VA, USA)의 단일에너지 및 이중에너지 영상을 획득하였다. 이를 검증하기 위해 미국 국립 표준기술 연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)에서 제공하는 표준 데이터를 통하여 추정한 실제 저지능비와 비교하였다. 그 결과 잡음이 제거된 이중에너지 영상 기반 방법을 통한 양성자 빔의 저지능비 예측에서 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 인체의 다양한 밀도와 원소 구성을 가진 대체물을 더욱 다양하게 제작하여 저지능비를 예측 할 경우 더욱 향상된 양성자의 브레그 피크 위치 예측이 가능할 것으로 사료된다.
천체망원경의 성능은 여러가지 요소에 의해 결정된다. 대기 난류도 그 중 하나인데, 대기 난류는 망원경으로 수집한 빛을 왜곡시켜 이미지의 선명도와 해상도를 저하시킨다. 때문에 대기 난류를 보정하기 위한 기술이 연구되어 왔다. 보정 기술을 연구하기 위해서는 대기 난류를 실험실에서 모사해야 하며, 그 중 가장 실용적인 방법으로 위상판을 이용한 방법이 있다. 심한 난기류를 모사한 위상판을 측정할 때에는 주로 샥하트만 파면 센서로 측정하게 된다. 이 때, 레이저 광원은 위상판을 거쳐 샥-하트만 파면 센서로 들어가게 되는데 위상판을 거치면서 레이저의 세기가 줄어들고, 이로 인해 샥-하트만 파면 센서가 위상판을 측정하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 난기류를 모사한 위상판 측정 시 레이저 출력 조절의 필요성과 레이저 출력이 측정된 파면에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 프라이드 파라미터 r0이 상대적으로 낮은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인해 10% 이상 r0이 변화하였다. r0이 상대적으로 높은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인한 변화가 5% 미만으로 r0이 거의 변하지 않음을 보였다. 따라서 난기류가 심한 대기 상태를 모사한 위상판일수록 레이저 출력의 영향이 미미함을 알 수 있었다. 또한, 본 논문의 시스템을 기준으로 레이저 출력 5 mW 이상에서 난기류를 모사한 위상판을 측정할 수 있었다.
대규모 공간을 대상으로 하는 도심지 공사는 복잡, 다양한 위험요소가 존재하여 체계적인 리스크 관리가 필요하다. 일반적인 토공사와는 달리 제한된 도시공간이라는 특수한 환경에서 공사가 진행되므로 지반 공학적 특성 외에도 사회, 문화적 불확실성을 통합적으로 관리할 수 있는 특화된 리스크 관리체계의 구축이 필요하다. 본 연구는 먼저 대표적인 리스크 관리 기법의 현황 파악을 통해 기술 분석을 하였다. 설문조사를 실시하여 리스크 인자 파악 및 중요도틀 평가하고 공법별, 카테고리별 체계적으로 분류된 DB를 구축하였으며 이를 기반으로 리스크 추출 모듈과 매트릭스, 스코어 기능을 개발하였다. 확률 및 영향 분석 데이터를 몬테카를로 분석을 통해 예상되는 총 공사비 및 공사기간 분포를 산출할 수 있으며 대응 전, 후 공사비 및 공사기간 분포의 비율 분석이 가능하여 프로젝트의 전 기간에 걸쳐 리스크 관리가 가능한 분석 체계를 구축하였다. 구축된 리스크 관리 체계는 관리 기술 표준화 및 통합 시스템 구축의 토대가 될 것이며 통합적 리스크 관리기법의 개발 및 실용화를 통해 사업의 예산확보 및 운영상 효율성 증대, 효과적인 공정 및 자원관리가 가능하여 결과적으로 지하공사 사업관리의 체제화 및 효율성 증대를 가져와 전체 공사비, 공사기간 저감의 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 국내 하중저항계수설계법 개발의 일환으로 구조물기초설계기준에 적용된 항타강관말뚝의 두 정역학적 지지력공식에 대하여 대표적인 신뢰성분석기법인 일차신뢰도법(FORM)과 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)을 이용한 강도 높은 신뢰성해석을 수행하고 그 신뢰성수준을 평가하였다. 두 정역학설계법에 대한 저항편향계수는 대표 측정지지력과 설계지지력을 비교함으로써 평가하였다. 국내 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집하여 말뚝의 측정 극한지지력을 결정하였고, 정역학적 지지력공식과 Meyerhof 경험식을 이용하여 설계 극한지지력을 산정하였다. 정확하고 효율적인 신뢰성평가를 위해 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 저항편향계수의 통계치를 이용하여 명시적 형태의 간편법인 평균일계이차모멘트법(MVFOSM)과 개선된 방법인 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 신뢰성해석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 신뢰성 분석에 대한 주요 확률변수의 영향정도와 민감도를 파악하기 위하여 매개변수연구를 수행하였다.
건설업의 경우 공사기간 내에 최소한의 수수료로 완제품을 인도할 수 있도록 공정과 원가의 관계를 적절히 분배해야 한다. 이때 교량의 크기, 공법, 공장의 환경과 생산능력, 운송거리 등을 고려해야 한다. 그러나 공사기간 중 발생하는 다양한 원인으로 인해 공사지연, 공사비 상승, 품질 및 신뢰성 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 따라서, 기존의 방식에서 탈피하기 위해서는 체계적이고 과학적인 시공기술과 공정관리 기술이 필요하다. 프리팹(Pre - Fabrication)은 공장에서 제작하여 현장에서 시공하는 대표적 OSC(Off-Site Construcation) 공법이다. 본 연구에서는 프리팹 교량 거더인 Nodular 거더의 공정관리를 위한 자원 및 공정계획 최적화 시스템 개발이다. 인력, 장비 동원 계획의 다양한 변수를 자동으로 테스트하여 최적의 값을 도출하는 시뮬레이션 알고리즘을 개발한다. 그리고, 건설 중인 파주-포천 고속도로 건설공사(3공구) 도하 4교에 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교한다. 건설공사 표준품셈을 근거로 액티비티 카드에 실제 투입된 인력, 장비 종류, 수량 등을 적용하고, 작업량, 자원계획, 자원소요량을 반영했다. 향후 다양한 현장 데이터를 포함한 예측기법을 적용하여 프로그램의 정확도를 높일 계획이다.
응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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