현대사회는 많은 교통수단이 이용되고 있으며, 그 중 수도권 도시철도는 하루 평균 721만명이 사용하는 중요한 교통수단이다. 실내공기질에 대한 관심과 PSD의 설치로 인해 터널내공기질 문제에서 객실내 공기질로 이동하고 있다. 하지만 현재 객실내 공기질 향상을 위한 장치는 전무한 상태이며 기존 에어필터 기술 적용시 설치비용과 유지보수가 문제점으로 지적되고 있다. 연구의 최종목표는 미세먼지와 이산화탄소를 효과적으로 저감시킬수 있는 독립형 청정장치를 개발하는 것이고, 본 연구에서는 미세먼지 저감기능을 수행하는 롤필터 집진 장치개발을 목적으로 한다. 객실내 롤필터 집진장치를 설치할 수 있는 공간에 대해 조사하고, 이에 따른 도시철도 객실 먼지저감에 효과적인 시스템 구조를 제시하였으며, 적정 풍량을 산정하다. 유동해석과 먼지저감효율에 대한 수치해석적 연구를 통해 최적운영 조건을 분석하였다. 그리고 롤필터에 적용가능한 필터재질에 대하여 차압특성과 입자포집효율을 평가하여 객실 유닛에 가장 적합한 필터를 선정하였다.
본 논문은 도시철도공사시 하저통과구간의 지반투수저하공법에 대한 연구결과이다. 본 연구에서는 하저지반의 투수저하공법들 중 특히 주입공법에 대하여 연구의 초점을 두었다. 하저지반에서 장 단기적으로 안전하게 지반수리거동을 도모하기 위한 주입공법의 설계기법에 대하여 제시하였다. 그래서 하저통과 터널공사시 안전시공과 완공 후 터널구조물의 장기적인 안전유지관리 측면에서 적용성이 양호하다고 판단되는 N.D.S (Natural Durable Stabilizer)공법과 S.M.I (Space-Multi-Injection Grouting)공법을 제시하였다. 이 두 공법의 실질적인 시공효과를 평가하기 위하여 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역에 건설예정인 하저통과 도시철도터널공사구간에서 시험시공을 실시하였다. 시험 시공기간 중에는 실내 및 현장에서 지반투수 특성시험을 실시하여 시공전후의 지반의 투수성 저하효과를 평가하였으며, 두 공법의 시험시공결과는 이론적인 배경과 함께 비교 분석하였다. 비교 분석결과, S.M.I공법의 경우 N.D.S공법보다 투수성 저하효과가 큰 것으로 나타났다. 즉, 주입공법에 있어서 시멘트 무기질계 재료보다는 비 알칼리성 실리카 졸계가 투수저하 효과를 더 크게 할 수 있을 것으로 판단되었다. 끝으로 본 연구결과로부터 특히 철도터널설계시 하저지반의 투수성 저하효과 증대를 위한 주입공법 설계 기술발전에 공헌 할 것이다.
도로 터널의 주행은 시야의 제한으로 인해 유고상황이 발생한 후 2차 대형사고로 이어지기 쉽다. 따라서, 유고상황 발생 즉시, 상황을 자동 감지하여 신속히 초동대응이 이루어 져야 한다. 유고상황을 자동으로 감시할 수 있는 시스템은 기존에도 존재했지만, 폐합된 터널 내 열악 환경에서 촬영되는 CCTV 영상의 질적 한계로 인해 유고상황을 제대로 감지하지 못했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 딥러닝을 기반으로 한 터널 영상유고 자동 감지 시스템을 개발하였으며, 지난 2017년 11월 딥러닝 객체 인식 네트워크에 대한 연구를 진행하여 우수한 객체인식 성능을 보인바 있다. 그러나 객체인식은 정지영상 기반으로 수행되므로 이동체의 이동방향과 속도를 알 수 없어, 정차 및 역주행 등 이동체의 이동특성에 따른 유고상황을 판단하기 힘들다. 본 논문에서는 객체인식으로 감지된 이동체의 객체정보를 기반으로 별도의 객체추적기법을 적용하여 이동체의 이동 특성을 자동으로 추적하는 프로세스를 제안하였다. 이를 통해 얻어진 이동체의 이동 방향과 속도 정보를 기반으로 정차 및 역주행을 판별하는 알고리즘을 개발하여 딥러닝 기반 터널 영상유고 자동감지 시스템을 완성하였다. 또한, 유고상황이 포함된 영상들에 대하여 유고상황 감지성능을 검증하였다. 검증 실험 결과, 화재, 정차와 역주행 상황에 대해서는 모두 100% 수준으로 완전한 유고상황 감지성능을 보였으나, 보행자 발생 상황에서는 78.5%로 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만, 향후 지속적인 영상유고 영상 빅데이터를 확장해 나가고 주기적인 재학습을 통해 유고상황에 대한 인지성능을 향상시켜 나갈 수 있을 것이다.
최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
이 논문에서는 박스형 전력구의 지진응답해석에 사용되는 응답변위법(Response Displacement Method, RDM)의 보수성을 평가하였다. 이를 위하여 25가지 전력구 단면과 각 전력구에 대한 2개의 지반조건을 고려한 총 50개 예제를 선정하였다. 응답변위법에 의한 해석은 다음과 같은 세 가지 방법을 적용하였다: (1) 단일코사인방법, (2) 이중코사인방법, (3) 부지응답해석법. 그리고 이들 응답변위법의 보수성을 평가하기 위하여 지반-구조물 상호작용을 고려한 동적해석법으로 구한 응답과 비교하였다. 비교결과, 설계지진력을 결정하는 방법 중에서 부지응답해석법이 가장 변동폭이 작았으며, 이중코사인방법이 가장 보수적인 결과를 보였다. 마지막으로 이중코사인방법을 적용할 때, 응답변위법에 의한 부재력이 동적해석에 의한 값보다 클 확률이 80% 이상이 되기 위한 지반강성 보정계수 C값으로 기능수행수준에서 0.9, 붕괴방지수준에서 0.7을 추천하였다.
소형무인기의 틸팅방식 추진장치로 소형덕티드팬을 적용하였을 때 나타나는 공력특성을 분석하기 위해 직경 104mm 전기추진 덕티드팬의 공력특성을 풍동시험을 통해 살펴보았다. 소형무인기 운영조건에서 나타나는 현상을 살펴보기 위해 OPPAV 축소시제기의 제자리비행, 전진비행 및 천이비행 조건을 시험조건으로 채택하였으며, 6분력 발란스를 사용하여 덕티드팬의 추력 및 측력, 토크를 측정하였다. 비행체 주날개 및 꼬리날개에 영향을 미칠 수 있는 팬 후류를 파악하기 위해 5공 프로브를 사용하여 덕트 후방 250mm 단면의 3차원 속도벡터를 측정하였다. 제자리비행 및 전진비행 조건에서 덕티드팬의 추력 및 토크 특성을 파악하였으며, OPPAV 축소시제기에 적용하기 위한 조건을 도출하였다. 천이비행 조건에서 틸트각 40° 이하에서는 각도가 변하여도 추력이 유지되는 특성을 보이고 있으며 그 이후 각에서는 점차 증가하는 경향이 나타났다. 측력은 틸트각 75°까지 지속적으로 증가하는 경향이 나타났다. 제자리비행 및 전진비행 조건에서 60m/s 수준의 축방향 속도성분과 12m/s 수준의 원주방향 속도성분이 측정되었다. 틸트각이 증가함에 따라 축방향 속도 최대값 위치가 회전중심선을 벗어나는 경향이 나타나고 있으며, 단면 와류 중심도 유사한 위치로 이동하는 경향이 나타나고 있다.
고준위방사성폐기물 심층처분장 내 압축 벤토나이트 완충재는 지하수 유입으로 인해 포화되어 팽윤하고, 이때 발생하는 팽윤압으로 인해 벤토나이트가 처분공 주변 암반 균열 내로 침투하게 된다. 침투한 벤토나이트는 지하수 흐름에 노출되어 공학적방벽 외부로 침식될 수 있고, 이러한 벤토나이트 완충재의 침식 및 질량 유실은 공학적방벽의 물리적 건전성에 악영향을 미칠 수 있다. 따라서 심층처분시스템의 장기 건전성을 평가하기 위해 지하수 유입과 완충재의 암반 균열 침투에 따른 완충재와 근계암반 사이의 상호작용이 평가되어야 한다. 본 연구에서는 유사정적 공진주 시험기를 이용하여 벤토나이트 완충재의 암반 균열 침투가 근계암반의 역학적 거동에 미치는 영향을 실험적으로 평가하였다. 국내 심층처분장의 완충재 재료로 고려되는 경주 벤토나이트와 한국원자력연구원의 지하처분연구시설에서 채취한 화강암 디스크를 이용해 완충재 충전물이 포함된 등가연속체 절리 암반 시편을 모사하였고, 수직응력 및 포화여부에 따른 탄성파 속도 변화를 측정하여 절리면의 절리수직강성 및 절리전단강성 변화를 유추하였다. 본 연구에서 수행한 실내실험 결과는 향후 불연속면을 고려한 처분시스템 성능평가 해석의 입력변수로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
쏘일 컨디셔닝(soil conditioning)은 굴착토의 전단강도를 감소시키고 작업성(workability)을 확보하여, EPB 쉴드 TBM의 굴진면 전방을 지지하며 TBM의 굴진 성능을 향상시키는 기술이다. 다양한 지반 조건에 대한 최적의 첨가제 주입 조건을 결정하기 위해서는 첨가제를 혼합한 굴착토의 역학적 유동학적 거동을 평가해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 TBM 챔버 내 압력 상태를 모사하고 시료의 유동학적 특성을 평가할 수 있는 실내 가압 베인시험 장비를 개발하였다. 인공 사질토 시료에 대하여 폼(foam)과 폴리머(polymer)의 주입변수인 FIR (foam injection ratio)과 PIR (polymer injection ratio)을 변화시켜가며 일련의 실내 가압 베인시험을 수행하였다. 또한, 슬럼프 시험을 통해 컨디셔닝된 흙의 작업성을 평가하였다. 실내 가압 베인시험 장비를 통해 베인 전단시험을 수행함으로써 측정된 토크 데이터로부터 컨디셔닝된 흙의 유동곡선(rheogram)을 도출하여 주입변수에 따른 첨두응력과 항복응력의 경향을 분석하였다. 시험 결과, FIR이 커지거나 PIR이 작아질수록 작업성이 증가하는 경향을 나타냈으며, 최대 토크, 첨두응력과 항복응력은 모두 감소하였다. 실내 가압 베인시험으로 측정된 시료의 첨두응력과 항복응력이 슬럼프 시험을 통해 측정된 작업성과 상응하는 결과는 제안된 시험이 굴착토 물성 평가에 활용될 수 있음을 보여준다.
연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스크린도어가 설치되어 있는 지하역사 승강장에서 화재가 발생시 승강장 환기실에 설치된 송풍기의 작동에 따른 연기거동을 실험적인 방법으로 측정하였다. 스크린도어가 닫힌 승강장에서 모의화재 발생시 승강장의 제연설비가 작동하지 않은 경우와 작동하는 경우에 제연 특성을 비교하였다. 화재연기를 모사하기 위하여 연기발생기에서 발생한 연기를 열풍기를 이용하여 가열하였다. 화재연기를 정량적으로 측정하기 위하여 연기농도계를 이용한 광투과도를 측정하였다. 스크린도어가 닫혀져있고 지하역사의 제연설비가 작동되지 않는 경우 승강장에 화재가 발생하면 연기가 승강장 내부에 축적되어 승객의 피난이 매우 어려우며, 매우 위험한 상황으로 연결될 수 있음을 확인할 수 있었다. 반면에 역사의 제연설비를 가동한 조건에서는 승강장 화재에 의해 발생한 연기가 역사의 제연설비를 통하여 외부로 빠져나가며, 대합실에서 승강장 방향으로 기류가 형성되어 승강장 승객이 대합실 방향으로 대피하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다. 후속 논문에서는 승강장 인접부에 위치한 터널환기구를 통한 터널 제연의 병행효과에 대하여 다룰 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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