최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.
본 연구에서는 Sentienl-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) 자료를 활용해 토양의 동결-융해 상태 구분을 위한 지표상태인자(surface state factor, SSF)를 산정하고, 기온, 초상온도, 지중온도 관측 자료와 비교를 통해 SSF 구분의 정확도를 분석하였다. 분석을 위한 SAR 자료는 우리나라 중부지방에 대해 2017년부터 2020년까지 4년 동안 관측된 Sentinel-1B descending node 116장을 구축하였으며, 동 기간의 농촌진흥청 토양수분 관측 지점 23곳에 대한 시 단위 기온, 초상온도, 10 cm 지중온도 자료를 구축하고 Sentienl-1B 영상의 촬영시각과 인접한 06:00 am 자료를 활용해 분석하였다. 전체 관측소에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.63, 0.47, 초상온도가 0.63, 0.48, 지중온도가 0.57, 0.21로 나타났다. 겨울철(12~2월) 자료에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.66, 0.76, 초상온도가 0.67, 0.76, 지중온도가 0.47, 0.44로 나타났다. 겨울철 자료의 정확도 상승은그외 시기에서 발생하는 오류가 포함되지 않기 때문인 것으로 보인다.
고준위방사성폐기물 심층처분시설은 고온의 사용후핵연료에서 핵종 누출을 막기 위해 열적, 역학적, 수리적 안전성이 장기적으로 확보되도록 일반적인 지하터널과는 다른 특별한 설계가 필요하다. 스웨덴 SKB는 고준위방사성폐기물 처분시설의 설계 기준을 수립하고 포쉬마크 지역에 대해 실제 설계를 수행하였다. 그리고 지반 불확실성에 대응하기 위해 모니터링과 그에 따른 설계 변경이 가능한 관찰 기법과 단계별 개발법을 제안하였다. SKB는 지반 유형과 지반 거동을 분류하고 포쉬마크 지역에 존재하는 지반유형과 거동의 조합에 적절한 지보 유형을 대응시키는 독자적인 지보 시스템을 개발하였고 기존 지보 시스템과 비교를 통해 안전성을 확인하였다. POSIVA는 SKB와 유사한 방식으로 온칼로 지역에 대해 지보시스템을 개발하였으나 포쉬마크와는 상이한 지반 특성을 반영하였다. 이를 참고하여, 국내 고준위방사성폐기물 심층처분시설 건설을 위한 설계가 이루어질 수 있을 것이며 국내 특성에 맞는 지보 시스템 또한 수립될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 방사성폐기물 처분구조물의 안전성 및 건전성 평가를 위해 손상연동 수리-역학 복합 거동 해석 모델을 개발하였다. 콘크리트나 암반과 같은 취성재료의 파괴 모사에 널리 사용되는 Mazars 손상 모델을 선정하여 수리-역학 해석에 연동하였고, 예제 및 정해를 기반으로 개발된 해석 모델을 검증하였다. 개발된 해석 모델의 손상 입력 인자를 도출하기 위해 처분구조물 콘크리트 배합비로 제작한 시료를 대상으로 건조/포화 양생 조건에서 일축압축강도 및 간접인장강도 시험을 수행하였다. 실내 시험을 통해 도출한 입력 인자는 경주 월성 원자력 환경관리센터의 동굴처분 콘크리트 사일로를 모사한 2차원 유한요소해석에 적용하여 손상 고려 유무, 해석 기법 및 폐기물 하중 재하 조건에 따른 영향을 분석하였다. 연구를 통해 개발된 수리-역학-손상 모델은 향후 고준위 방사성폐기물 처분을 위한 심층처분장의 장기 거동 및 안정성 해석에 적용할 계획이다.
2000년대 초 싱글쉘 터널이 한국에 소개된 이후, 광주우회도로를 시작으로 이 공법에 기반한 터널을 실제 프로젝트에 적용하려는 시도가 여러 번 있었으나 20여 년이 지난 지금까지도 도로나 철도와 같은 교통 터널의 본선에 채택된 적은 없다. 이는 터널 지보재가 영구지보재로서의 성능을 확보하지 못한다는 우려와 이와 관련된 기준이나 시방의 부재에 기인한 바가 크다. 이후 터널 전문가들의 많은 연구와 노력으로 고강도 및 최종 마감재로서의 숏크리트에 대한 기준과 내부식성 록볼트 등 영구지보재로서의 요구 조건이 설계 및 시공기준에 반영되었을 뿐만 아니라 장비, 시공기술, 작업자의 숙련도 등 시공 측면에서도 상당한 개선이 이루어져 왔다. 따라서, 이제는 기존 NATM 공법에 비해 환경 영향, 공기 및 공사비 측면에서 차별성이 있는 싱글쉘 터널공법의 국내 적용을 다시 고려해볼 때라고 생각된다. 다만, 싱글쉘 터널공법에 대한 부족한 설계 및 시공 경험, 불충분한 세부기준, 미흡한 시공상세 등에 대해서는 추가 연구 또는 시험시공 등을 통해서 보완이 필요하다. 본 논문에서는 싱글쉘 터널의 기본 개념부터 적용 및 연구현황, 기술발전 동향, 극복과 제 등에 대하여 고찰하였으며, 이를 통하여 싱글쉘 터널의 국내 적용성에 대하여 다시 한 번 적극적인 논의를 제안하고자 한다.
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
본 연구의 목적은 미래도시의 모습을 시나리오로 만들고, 델파이 분석을 통해 미래도시 변화의 시기와 실현 가능성을 분석하는 것이다. 미래도시 시나리오는 빅데이터 분석과 환경스캐닝 기법, 문헌연구를 통해 도시구조, 토지 이용, 교통 및 인프라, 도시개발로 도출되었다. 델파이는 우리나라와 미국, 영국, 호주, 일본, 중국, 인도 등 6개국 24명의 전문가를 통해 진행되었다. 델파이 구조는 시나리오의 실현 가능성을 리커트 5점 척도로 전망할 수 있도록 구성하였으며, 실현 시기를 근미래(10년 이하), 중미래(10~20년), 먼미래(20년 이상)로 설정하였다. 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 도시구조는 단기적으로 수위 및 광역 대도시(Global and Mega-City)를 중심으로 집중되며, 중장기적으로 지방 중소도시는 쇠퇴할 것으로 전망되었다. 둘째, 토지 이용은 근미래에 수직적, 수평적으로 혼합될 것이며, 공유 공간이 증가될 것으로 예측되었다. 셋째, 교통 및 인프라는 ICT 기반의 통합 플랫폼을 통한 도시관리가 진행되며, 스마트 기술을 통해 공공 및 개인(민간) 교통이 활성화될 것으로 분석되었다. 넷째, 도시개발은 교통 결절지(TOD) 중심의 개발이 활성화될 것이며, 에너지 및 환경 분야에 중점을 둘 것으로 전망되었다.
Nowadays, there are increasing demands of golf courses and it is necessary to make more golf courses than the present. To do this, we need to improve the environmental problems with the regional inhabitants, and it is said that the first thing to be considered in developing any golf course in Korea is to preserve the environment. In this context, the purpose of this study is to set forth several design factors to lessen the negative impacts which are accompanied with the development of golf courses. 1. The present conditions of golf courses in Korea Many new golf courses have come into being, particularly since the late 1980s, and now, in the year of 1997, over one hundred of golf courses are doing their business, yet the number of golf course is still less than required. So far, over a half of them have been made in the vicinity of Seoul on account of various reasons, and this has adversely affected on our natural environment. This unreasonable development of golf courses has caused serious water pollution, landslides and the other problems. Also, the topography of Korea is not good for golf courses. Although the demands of golf courses are increasing, the suitable sites for them are very limited, and therefore it is sometimes unavoidable to make golf courses on steep hills. Consequently, in designing golf courses in Korea, the most important thing is the balance between natural environment and artificial environment. 2.Eco-friendly golf course design factors 1) The concept of eco-friendly golf courses Ecologically sustainable and sound golf courses which are made by eco-friendly approaches 2)Basic conditions of eco-friendly golf courses (1)The most suitable sites (2) Conservation of existing ground as much as possible (3)Proper use of agricultural chemicals which have great impacts on the environment (4) Reasonable use of fertilizers (5) Developing a specialized fertilizer only for grass (6) Adaptation of organic agriculture (7) Improvement of grass sorts (8) Establishing reservoirs for purifying the water from golf courses 3) Eco-friendly golf courses (1) Location-Enough area /Gentle slope/Winding ground/Including lakes or streams /Not crossing wind's main direction Facing south or southeast /Suitable soIl for grass /Good drainage /Low level of underground water (2)Course layout and design -Consideration about existing contours as much as possible -Adaptation of Scotish design trend -Various holes' configuration -Consideration toward surrounding landscapes -Reducing grass areas -Giving buffer zones -Adapting computer methods in the process of site analysis and design (3) Eco-friendly considerations in constructing and managing golf courses -Protection of wildlife -Reuse of existing forests and preservation of topsoil -Renovation of old-fashioned courses -Reducing grass areas -Purification of water -Standization of management -Strict regulations against chemicals -Recycling organic materials -Through separation of the water inside golf courses and out of bounds -Getting proper construction works done in a due time 4.Eco-friendly considerations from a viewpoint of cultural environment 1) Well-matched landscape design and events planning 2) Implement of identifications and awarding systerns 3)Acknowledgement of superintendents' qualitications in the maintenance of golf courses 4)Increasing public golf courses and keeping good relationships with the neighbors near golf courses Key words: Pro-environmental development, Golf course.
본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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