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무선 센서 네트워크 시스템을 이용한 실시간 저수지 댐의 상태평가 시스템

Real-time Reservoir Dam Status Evaluation System Using Wireless Sensor Network System

  • 투고 : 2018.10.08
  • 심사 : 2018.11.19
  • 발행 : 2018.12.01

초록

무선 센서 네트워크 시스템은 종래의 계측기술이 가지는 한계인 집중계측방법이 가지는 단점을 보완하여 시설물 전체의 거동을 확인할 수 있다는 장점으로 구조물의 안전진단 및 계측, 물 관리 시스템 그리고 댐 구조물에 대한 관리시스템에 까지 폭넓게 제안되고 있다. 그러나 계측과 동시에 시설물의 상태평가가 가능한 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 기존의 기술적 단점을 개선하기 위하여 시설물의 거동을 파악함과 동시에 안전 등에 대한 상태평가가 가능하도록 무선 센서 네트워크 시스템을 제안하였다. 저수지 댐 시설에 대한 지반공학적 위험인자를 사전에 평가하고, 시설물의 파괴를 유발하는 인자에 대한 한계값을 설정함으로써 위험인자를 측정함과 동시에 인자별로 한계상태를 즉시 평가할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 저수지댐에 대한 표준단면을 이용하여 침투 및 비탈면 활동에 대한 수치해석을 수행하였고, 응력-간극수압 연동 유한차분 수치해석을 수행하여 저수지 댐 구조물에 대한 한계변위를 설정함으로써 즉시 상태평가가 가능하고 측정값을 이용해 회귀분석 함으로써 한계값에 도달하는 시간을 예측할 수 있음으로써 재난, 재해를 사전에 인지할 수 있는 시스템을 제안하였다.

The wireless sensor network system has the advantage of confirming the behavior of the entire facility by improving the disadvantages of conventional monitoring system. As a result, it is widely proposed as safety diagnosis and measurement of structures, water management systems, and management systems for dam structures. However, there is a lack of research that can evaluate the condition of facilities such as safety at the same time as monitoring. In this study, it is proposed a wireless sensor network system which can evaluate the behavior characteristics of facilities and evaluate the safety status for improving the technical disadvantages on conventional monitoring system. The geotechnical risk factors for the reservoir dam facility were evaluated and the limit values for the risk factors causing the failure of the facility were set. In other words, the system was set up so that the risk factors can be measured and the limit status can be evaluated immediately for each factor. In this study, numerical analysis is carried out for seepage and slope stability analysis using the typical cross section for reservoir dams. The stress-porewater coupling finite difference numerical analysis is performed for establishing the limit displacement for reservoir dam structures. It is developed a system that can estimate the time to reach the critical value by regression analysis using the measured datas.

키워드

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Fig. 1. Wireless sensor network system

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Fig. 2. Panorama and typical cross section of reservoir dam (fill dam)

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Fig. 3 Numerical analysis results

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Fig. 4. Seepage table, pore pressure and factor of safety curves by numerical analysis

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Fig. 5. System algorism for real time system assessment and prediction hazard

Table 1. Risk factor and measuring sensors on reservoir dam

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참고문헌

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