• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2001년도 학술대회지
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• pp.232-239
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• 2001

동북아 지역의 중추 공항 기능을 담당할 인천국제공항의 접근 교통 수단인 영종대교는 총 연장 $4,420{\cal}m$의 연육교로서 주경간부는 10,000ton급 이상의 선박운항이 가능한 세계 최초의 도로 및 철도 병용 복층 자정식 현수교와 접속 구간은 주경간부와의 연속성을 고려하여 복층 Truss교와 강상형교로 구성되어 있다. (주)한진중공업에서는 $2,250{\cal}m$의 복층 Truss 형식 중 해상구간 $1,375{\cal}m$(60,000tons)를 가설하였으며, 본 교량은 상로 6차선 도로, 하로 4차선 도로 및 철도복선으로 구성된 대규모 강교이다. 당초 가설공법은 교각사이에 Temporary Bent를 시공하여 교량을 $75{\cal}m$ 단위의 중블럭으로 제작하여 Floating Crane을 이용하여 가설하는 공법으로 계획되었다. 그러나 본 공법은 10개소 이상의 해상 가벤트를 설치하여 공사를 수행해야 하므로 공사기간이 길어지고 과다한 공사비 소요가 예상되며 해상공사 특성상 고품질 확보가 불확실하였다. 그러므로 당사에서는 $120{\cal}m$ 대블럭 Truss 교량을 일괄 육상/해상운송 및 육상과 동일한 조건에서 설치할 수 있는 공법을 개발함으로써 공사기간을 단축하고 현장 이음개소를 줄여 고품질을 확보함과 아울러 경제적인 공사수행이 가능했다. 본고에서는 영종대교 가설공사 수행을 위해 개발 적용한 운송 및 설치공법에 관한 기술자료를 소개함으로서 국내 교량가설 기술발전에 일조 하고자 한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.619-628
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• 2009

콘크리트구조물의 시간의존거동을 예측하기 위해서 콘크리트의 크리프와 건조수축 등 시간의존특성을 묘사하는 모델을 이용한다. 그러나 크리프와 건조수축 모델 자체의 불확실성과 환경조건의 불확실성 때문에 이러한 모델을 이용하여 얻은 처짐과 실제로 측정된 처짐 사이에는 상당한 차이가 있다. 이러한 오차와 불확실성을 줄이기 위하여 실제 구조물에 이용된 콘크리트를 이용한 크리프 시험에 의한 결과를 이용하여 모델의 불확실성을 줄이는 노력을 하기도 한다. 하지만 이 방법도 실제 구조물이 놓인 환경조건을 정확히 모사할 수 없다는 점과 재료 자체의 불확실성 때문에 실험에서 얻은 크리프와 건조수축의 예측 값이 실제 구조물에서 발생하는 값과 다를 수 있다. 이 연구에서는 콘크리트의 시간의존거동에 영향을 미치는 요소 중 크리프에 대하여 살펴보고, 크리프 모델 불확실성 인자를 오차요인으로 고려하여 콘크리트 부재에서 측정된 처짐으로부터 크리프 계수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이중 강합성 거더와 콘크리트 보 부재의 해석 예제를 통하여 이 연구에서 제시하는 방법의 타당성을 검증하였다. 이 연구에서 제시된 크리프를 오차요인으로 보고 크리프 계수를 추정하는 방법은 특히, 장지간 PSC 교량이나 콘크리트 사장교처럼 처짐이 중요한 형상관리인자인 경우에 구조물의 장기거동에 대한 합리적 예측에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.173-184
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• 2023

강진에 대한 다양한 비선형 거동을 하는 부재요소들로 이루어진 교량시스템의 현재까지의 일반적인 지진취약도 평가방법은 부재-수준에서 평가하는 것이다. 본 연구의 목적 부재-수준의 지진취약도 평가결과로부터 구조시스템을 대표하는 시스템-수준의 지진취약도 평가방법을 개발하는 것이다. 교량의 지진 거동을 일반적으로 교축방향과 교축직각방향으로 구분하기 때문에 본 연구에서도 시스템-수준 지진취약도를 두 방향에 대하여 구분해 평가하였다. 길이 방향에 대한 부재-수준의 지진취약도평가는 교각, 교량받침, 충돌, 교대, 낙교에 대하여 수행하였다. 교축직각 방향에 대해서는 충돌, 교대, 낙교의 손상이 영향을 주지 않으므로 부재-수준의 지진취약도평가는 교각과 교량받침에 대하여만 수행하였다. 다양한 구조부재의 비선형모델을 이용한 지진해석은 OpenSEES 프로그램을 사용하여 수행하였다. 시스템-수준의 지진취약도는 부재-수준 사이의 손상이 직렬연결이라고 가정하고 평가하였다. 교각의 손상이 다른 부재-수준의 손상보다 시스템-수준의 지진취약도에 지배적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 다시 말하면 가장 취약한 부재-수준의 지진취약도가 시스템-수준의 지진취약도에 가장 지배적인 영향을 주는 것을 의미한다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.303-310
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• 2011

복합 트러스교는 강재 박스 교량이 주류를 이루고 있는 우리나라 중지간 교량의 형식적 대안이 될 수 있는 구조 형식이다. 이러한 복합 트러스교의 핵심 기술은 강관과 콘크리트 슬래브를 연결하는 격점 구조이며 일본 등에서는 시공 회사별로 고유의 격점 구조를 개발하여 실험적 검증을 통해서 실교량에 적용해 오고 있다. 이 연구에서도 힌지형 격점 구조를 제안하고 이에 대한 정적인 구조 성능을 이미 검증한바 있으며 피로 실험을 통해 구조 상세를 개선하고 피로 성능을 검증하였다. 복합 트러스 거더에 대한 피로 실험 결과 정적인 구조 성능이 입증된 격점 구조라고 하더라도 매입된 연결판이 충분히 피로 파괴를 나타낼 수 있으며 이를 방지하지 하기 위한 구조 상세 개선 방안으로 perfobond 강재를 사용하는 방법과 강관에 원형 리브를 부착하는 방법을 제시하였다. 그리고 해석적 방법을 통해 강관에 원형 리브를 부착하는 방법이 격점부 강재 물량 증가시키지 않으면서도 피로 성능 개선에 효과적이라는 것을 입증하게 되었으며, 추가적인 격점 구조 피로 실험을 통해 피로 성능을 검증하였다. 따라서 이 연구에서 제안된 힌지형 격점 구조는 원형 리브를 부착하고 충분한 매입 깊이를 확보해 준다면 정적 구조 성능 뿐만 아니라 피로 성능도 확보되어 실제 복합 트러스 교량에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.