In this study, to prevent accidents in underground facilities during excavation, we developed a Lv.3 automated control system that can be configured as an electronic control system without changing the existing hydraulic system in a general excavator and utilized digital map information of underground facilities. We aimed to develop a strategy to prevent accidents caused by operator error. To implement this, a real-time excavator bucket end position recognition and control system was developed through angle measurement of the boom, arm, and bucket using an electronic joystick, RTK-GPS, and angle sensors. In addition, excavators are large, machine-based equipment, and it is difficult to control overshoot due to inertia with feedback control using position recognition information of the bucket tip. Therefore, feed-forward control is used to calculate the moving speed of the bucket tip in real-time to determine the target position. We developed a technology that can converge and verified the performance of the developed system through actual vehicle installation and field tests.
20세기에 이룩된 지질학 업적들이 옛부터 인정되어 온 지질학에 관한 우리의 이해와 개념에 혁명을 일으켰다. 그 대표가 된 예가 20세기 초에 제안된 대륙이동설을 1960년대부터 발달한 해저확장설과 판구조론으로 설명한 것이다. 20세기가 지구내부구조뿐만 아니라 지각과 해양과 대기를 구성하는 물질의 성분과 거동에 관한 이해가 깊어진 시기였다. 방사성 동위원소와 안정 동위원소를 이용한 지구화학의 발달과 생물층서학과 순차층서학이 퇴적분지와 어떤 지역의 지질을 판구조론과 퇴적과정의 관점에서 설명할 수 있게 했다. 지진 토모그래피(seismic tomography)와 지자기측정과 컴퓨터의 발달로 지구의내부를 완전히 새로이 알게 되었다. 심해저와 대륙연변부에서 관찰되는 지질학관점에서 본 대부분의 특징과 현상들이 지구내부에서 솟아나는 슈퍼플룸(superplume)과 지판의 상대 운동으로 설명된다. 고지자기와 기타자료를 모아 선캠브리아기에 발달되었던 로디니아(Rodinia)와 판노시아(Pannotia)와 네나(Nena)초대륙을 복원하기에 이르렀다. 1950년대에 시작된 우주연구가 천체지질학과 천체생물학과 천체고생물학의 새로운 가능성을 열고 있다. 1960년대에 시작된 심해굴착연구(Deep Sea Drilling Project)와 1980년에 계속된 대양굴착연구(Ocean Drilling Project)가 고생물학과 지구물리학과 지구화학 같은 지질학과 관련된 분야가 복합된 연구활동을 가능하게 했다. 1980년대에 이리듐과 기타 현상의 발견에 바탕을 둔 외계 천체의 충돌론이 퀴비에의 격변설을 다시 일으켜 지구역사상 기록된 생물체의 멸종에 대한 새로운 설명이 되고 있다. 너무나 길어 인간의 눈으로는 이해하기 힘든 지질시간과 지질과정을 이해학 된 것이 주로 20세기에 이룩된 지질과학의 발달 덕분이다.
도로의 가드레일 지주 근입깊이의 부족에 의한 자동차의 전락사고 이 후, 일본의 국토교통성 등의 관계자들이 그 대책 세우기에 부심해 왔으나, 기설 지주의 근입깊이를 측정할 수 있는 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 현재로서는 작업의 전 과정을 비디오로 촬영하여 그 기록을 남기도록 되어있다. 그러나 그것은 상당히 비효율적인 작업으로 엄밀한 감시기능을 다하지 못하고 있으며, 감독자와 시공자의 양자로부터 계측 도구의 개발이 절실히 요구되고 있다. 일부의 초음파 측정기 업자가 가드레일 지주의 근입깊이를 측정할 수 있다고 주장하고 있으나, 시장에는 아직 나타나지 않고 있으며, 그 측정시스템의 측정여부와 성능의 검증이 이루어지지 않고 있는 상황이다. 지금까지 충격탄성파법 또는 초음파법을 이용하여, 매설된 가드레일 지주의 근입깊이를 측정한 성공사례가 정식으로 보고된 바는 없으며, 같은 강관주인 눈사태 방지책의 지주 파이프에 대한 근입깊이의 측정은 본 연구그룹의 의해 행하여진 바가 있다. 검사봉이나 해머 등으로 대상물을 두드려서 탄성파를 발생시키고, 그것을 가속도계 또는 속도계의 진동센서로 감지하여 그 파형을 분석함으로써 대상물의 치수 등을 측정하는 충격탄성파법은, 특히 콘크리트를 대상으로 공동 및 매설물 등의 탐사, 균열깊이의 측정 등에 폭 넓게 사용되고 있다. 하지만 이 측정방법을 가드레일의 지주의 근입깊이 측정에 적용할 경우, 일반적으로 행하여지는 방법, 즉 진동센서를 대상물의 상단부(캡)에 설치하는 방법으로는 접합부에 의한 탄성파의 손실과 캡의 휨 진동에 의한 노이즈 등을 해결하기가 곤란해진다. 또한 지반의 존재로 인한 진동 모드의 변화와 진동에너지의 감소 등의 문제점을 해결하지 않으면 안 된다. 본 연구는 충격탄성파법을 이용하여 지반에 설치된 눈사태 방지책이나 가드레일의 지주와 같은 강관 구조물의 근입깊이를 측정하고자 하는 연구이다. 이를 위해 진동센서를 캡이 아닌 측면부에 취부장치를 이용하여 설치함으로써 길이방향의 탄성파를 측정할 수 있도록 하고, 실제 구조물에 대해 측정을 실시하여 그 측정시스템의 성능과 유용성을 검토하고자 한다. 또한 다양한 길이의 실험용 강관 파이프를 매설하고 측정실험을 실시하여 측정시스템의 적용성에 대해서도 검토하였다. 본 연구를 통하여, 수신센서를 파이프의 측면에 선접촉하게 함으로서 종파를 감지하여 근입깊이를 포함한 파이프의 전 길이를 측정하는 본 측정시스템은 매설된 강관 구조물의 길이 측정에 기본적으로 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 특히 오거 굴착으로 시공된 경우에는 높은 정도의 측정성능을 보여주었다. 또한 항타관입 파이프에 대해서는 지반의 영향을 고려함으로써 길이의 측정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 오거 굴착 또는 항타 관입 등 시공방법에 따라 측정결과에 대한 지반의 영향 정도가 달라지며 파형 분석 및 길이 산정시 그 영향을 고려하여야 함을 확인하였다.
터널의 갱구부는 터널에서 3차원 거동을 가장 뚜렷하게 보이는 부분이며 대체로 풍화가 진행되어 거의 토사화되어 있는 취약한 암반에 시공됨에 따라 비탈면은 잠재적인 활동체가 되게 된다. 터널 갱구부 비탈면에서 안정에 위해되는 요인이 발생했을 경우 파괴가 급속히 진행되어 대형사고로 이어질수 있으므로 특별한 안정화 대책이 필요하여 경제적으로 큰 부담이 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 갱구부 비탈면을 수평 아치형으로 굴착하게 되면 굴착량이 줄어서 경제적이고 자연훼손이 줄어들며 보다 안전하고 아름다운 형상을 기대할 수 있다. 그러나 인식부족으로 인하여 이와 같은 시도는 거의 이루어지지 않고 있어서 면벽식 갱구부가 보편화 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 아치형 갱구부 비탈면의 이점을 알아보기 위하여 3차원 수치해석을 ㄷ형과 아치형 비탈면에 대하여 각각 수행하여 그 결과를 서로 비교하였으며 터널 굴진과 암반강성에 따른 갱구부 비탈면의 안정성은 비탈면에서 발생되는 최대전단변형율과 막장면에서 터널굴진에 따른 소성접근도를 분석하여 검토하였다.
흙막이 공사는 지하굴착을 수행하는 건설공사에서 필수적으로 적용되는 공사 기법으로, 공사 규모와 관계없이 흙막이의 계측관리는 필수적이다. 그러나 굴착깊이 10m 미만에 해당되는 소규모 건축현장(총 공사비 20억 내외)의 경우에는 1) 시공업체의 영세성, 2) 현장관리자의 역량 부족, 3) 계측기기 설치·해체 및 변위분석의 복잡성 등의 문제점으로 인해 흙막이의 계측 관리가 제대로 수행되고 있지 않는 실정이다. 상기 문제점을 해결하는 선행연구 분석 결과, 대부분의 선행연구에서는 값비싼 3D 스캐너를 활용하거나 다수의 계측기기를 설치해야 되는 문제점이 있어 소규모 건설현장에 이를 적용하는 것은 어려운 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 하나의 계측기기를 활용하여 흙막이 구조체의 변위를 파악할 수 있는 레이저 센서 기반 흙막이 구조체 변위 계측 시스템의 개념 디자인을 제안하고 개념 디자인에 적용된 요소기술의 변위 인식 성능을 검증하는 것이다. 요소기술은 2D 레이저 스캐너가 선정되었으며, 선정된 2D 레이저 스캐너를 활용하여 개념디자인이 제안되었다. 2D 레이저 스캐너의 변위 인식 검증 결과, 15mm의 변위는 충분히 파악 가능한 것으로 분석되었다. 추후, 제안된 개념디자인이 개발되고 현장에 적용될 경우 소규모 건설현장의 안전사고 저감에 기여할 것으로 분석된다.
지하수면하의 터널 굴착은 물로 인한 많은 지반공학적 문제가 나타나며, 해저터널의 경우 높은 투수성과 고수압을 나타내는 파쇄대 근처에서의 안전율 감소로 인한 침수사고를 유발될 수 있다. 이 연구에서는 유한한 폭의 투수성이 높은 구간(문제구간) 에서 터널 안전성에 대한 수압의 영향에 대하여 분석하였다. advance core 개념에 따라 막장전방의 가상 실린더에 작용하는 침투력을 모사 하였으며, 3차원 정상류 침투수 해석을 통하여 막장전방 지반의 수리적 거동에 주안점을 두고 침투력과 막장면의 안정성에 대한 문제구간의 영향을 분석하였다. 그 결과 막장면으로부터 터널의 막장면 안정성에 영향을 주는 가상 실린더의 경계면까지의 거리는 터널 반경의 약 5배 정도인 것으로 추정된다. 이 연구의 적용된 가정의 제한성에도 불구하고 문제구간의 위험성을 고려할 할 때 이 연구결과가 시사하는 바가 크다.
서울지하철 7, 9호선에 적용한 쉴드TBM은 소음 및 진동, 막장면의 안정성 확보 측면에서 발파공법에 비해 매우 안전한 공법이다. 또한, 쉴드TBM은 지반조건이 연약한 경우 효과적이다. 그러나 지반조건과 토피, 지하수 등의 여건에 적합하지 않은 장비를 적용할 경우 장비고장, 잦은 굴진중단, 특히 예상치 못한 불량한 지반을 통과하게 될 경우 터널 굴진 중 트러블이 발생할 수 있다. 본 논문은 일본 쉴드TBM 굴착중의 사고 및 트러블에 대한 사례를 정리하였다. 이중 대표적인 트러블 사례를 이용하여 지반변위 형상에 대한 실제발생 경향을 파악하였으며 수치해석을 통해 역해석결과와 상호비교하였다. 이를 토대로 막장 지보압을 산정할 경우 수치해석 적용시의 오차를 줄이는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 배면의 지반 변형을 감지하기 위해 보도블럭 프로파일링과 균열을 동시에 검출하는 온라인 기법을 제안한다. 제안 기법은 2D 선레이저를 활용하여 이격 및 깊이 정보를 포함한 보도블럭 프로파일링이 가능하다. 특히 런타임에 수집된 선레이저의 데이터를 전처리하여 균열과 포트홀 탐지가 가능하도록 설계하였다. 실험을 위해 Gocator를 통해 실제 데이터를 수집하였고 Faster R-CNN를 활용하여 학습을 수행하였다. 성능평가 결과, 정밀도 및 재현율 기준 90% 이상을 보이며 프로파일링이 가능함을 보인다. 제안 기법은 대규모 지반붕괴 사고가 발생하기 이전에 굴착 위험도 수준을 정량적으로 감지하기 위한 모니터링 관리에 활용될 수 있다.
도심지에서의 공동구의 활용성 증가에 따라 쉴드 TBM 공법이 적용된 터널식 공동구의 시공 및 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 터널식 공동구는 지하굴착 공사로써 건설안전에 상대적으로 취약하지만, 건설업 재해율 감소를 위한 설계안전성 검토 제도 도입에도 불구하고 터널식 공동구 건설에 적합한 위험요소가 제대로 알려져 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널식 공동구에 적합한 안전 위험요소를 발굴하고 이중에서 중점으로 관리되어야 할 핵심 안전 위험요소를 도출하였다. 도출된 핵심 안전 위험요소는 매트릭스 기법을 적용하여 위험성 평가를 실시함으로써 공동구 계획, 설계 및 시공 단계의 위험성 평가 및 주요 참고 자료로 사용될 수 있도록 하였다.
터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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