• 터널과지하공간
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• 제24권6호
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• pp.449-463
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• 2014

국내의 경우 슬러리나 페이스트 형태로 수압식 충전에 대한 연구와 다양한 폐광산 현장에 적용한 사례는 많으나, 공압식 충전에 대한 연구는 진행되지 않고 있다. 기존의 공압식 충전법은 강관의 구부러진 곳에서 충전재 유동에 의한 마모에 의해 강관의 손상이 발생한다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 새로 고안한 개량형 노즐을 이용한 공압식 충전법을 개발하였다. 본 연구에서는 접근이 가능하거나 불가능한 채굴공동을 모사하여 실험실에서 모형실험을 수행하고 그 충전효율을 평가하였다. 갱내 충전법 실험에서는 토출각의 변화, 모래의 투입량 및 입자 크기에 따라 충전효율을 분석하였으며, 지상 충전법 실험에서는 중력식, 재래식 및 개량형 충전방법의 실험으로부터 충전효율을 분석하여 개량형 공압식 충전법의 우수성을 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.545-552
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• 2017

함몰은 싱크홀, 포트홀, 구조물 침하, 도로함몰 등을 발생시킨다. 도로함몰은 지표수 근처 석회암이 녹아 동공이 생기고 지지력 저하로 인한 도로표면의 급작스런 붕괴로 기술된다. 도로함몰은 서울시에서만 2010년 이후 연평균 약 665건 발생하였고 2013년까지는 발생빈도가 증가하였다. 서울 지역에서 발생하는 도로함몰의 주된 원인은 지하 시설물의 파손 및 관리 소홀과 지하수위 강하 등이다. 이에 서울시에서는 여러 기관과 공동연구 및 탐사를 통해 원인을 규명하고 통행자들이 안심할 수 있도록 안전관리방안에 대한 특별대책을 수립하여 발표하였다. 도심지의 경우 주로 굴착복구 공사에서 도로함몰이 발생할 수 있기 때문에 공사장에서의 올바른 관리는 필수적이다. 본 연구의 목적은 도로함몰의 주된 원인을 파악하고 이에 대한 대책 및 관리방안을 제시하는 것이다. 이를 위하여 생애주기비용 분석을 통해 주야간공사 시행의 필요성을 제기하였다. 또한 모래를 뒤채움재로 사용하는 경우의 한계점을 분석하여, 모래 대신 유동성 뒤채움재를 활용할 것을 제안하였다. 마지막으로 지방자치단체들의 도로탐사 사각지대를 줄이기 위하여, 권역으로 구분하고 권역별로 외부전문기관과 협업하여 탐사하는 방안을 제시하였다.

• 보존과학회지
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• 제25권1호
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• pp.25-38
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• 2009

경주석빙고(보물 제66호)는 조선시대 얼음 저장고로서 주구성암석은 유백색 색조를 띠고 정동이 발달한 중립질의 알칼리화강암이다. 훼손도 평가 결과, 균열(12.5%), 이격(6.7%), 탈락(25.1%), 박락(20.9%), 백화현상(6.5%), 갈색 변색(9.8%), 암흑색 변색(2.0%) 및 생물에 의한 변색(26.5%) 등이 높은 것으로 확인되었다. 전체적인 물리적 훼손율은 43.7%로 홍예틀 1번과 2번에서, 변색에 의한 훼손율은 68.7%로 북벽에서 가장 높아 석빙고의 훼손 상태가 매우 심각한 것으로 평가되었다. 석빙고 내부는 겨울철을 제외하고 연중 90% 이상의 높은 상대습도를 유지하였으며, 내부 미기후는 외부 기후 변화에 의존하나 외부보다 변동이 현저히 적은 일정한 환경을 유지하고 있었다. 상대습도는 봄과 여름에 98~100%에 최빈값을 보였다. 훼손의 근본적인 요인은 강수와 지하수의 유입 및 결로수에 의한 높은 상대습도와 장기적인 수분 유지시간이다. 이 수분은 생물에 의한 변색, 부재의 재질약화, 구조체의 거동, 백화현상 등을 야기하였다. 한편 입구 전면의 사질토양으로 인한 분진과 부유 입자가 내부의 갈색 및 암흑색 변색을 가중시켰다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.77-84
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• 2024

도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.