콘크리트 표면 차수벽형 석괴댐(CRFD)에서의 표층부기초지반은 콘크리트 차수벽을 균등하게 지지할 수 있는 지지력과 사면안정을 위한 소요강도를 확보하여야 하며, 콘크리트 차수벽의 누수시 세립토의 유실을 억제할 수 있는 차수성을 유지하여야 한다. 본 연구에서는 사면부 표층기초지반에 대하여 시험시공을 실시하여 다짐회수에 대한 제체의 변위량과 현장다짐밀도의 변화, 살수량에 따른 함수비 변화 등을 측정하여 효율적인 다짐관리기준을 마련하고자 하였다. 일련의 현장다짐시험결과 CFRD에서의 표층부기초지반은 층별 포설두께 및 다짐회수에 따라 영향 받고 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 통신에서 혼잡으로 인한 패킷의 손실을 최소화하기 위하여 새로운 버퍼 모델인 적응적인 이중 버퍼 모델을 제안한다. 이는 제약된 메모리 환경에서 송수신 버퍼가 서로의 여유 공간을 공유하여 패킷의 손실을 최대한 줄일 수 있는 버퍼 모델이다. 또한 리스트와 비슷한 성능을 지니는 본 버퍼 모델은 자유 리스트를 사용한 버퍼와 달리 메모리 누수로 인한 버블(bubbles) 현상을 방지하므로 제한된 환경의 네트워크 버퍼에 적용할 수 있으며 배열을 사용하는 경우와 비교 할 때 최대 100% 성능 향상을 기대할 수 있다.
상수관로의 노후화는 단수유발, 수압부족 및 수질악화, 싱크홀 발생 피해와 누수로 인한 경제적 손실 등을 초래한다. 최근 상수관로의 노후화에 의한 피해가 심각해짐에 따라, 환경부에서는 전국적으로 노후관로를 개량 및 교체하는 작업을 시행하고 있다. 다만, 모든 노후관로를 일시에 보수 및 교체하는 것은 불가능하므로, 사용 중인 관로의 노후도를 정량적으로 판단하여 개량우선순위를 결정해야한다. 현재 국내에서는 '상수도 기술진단' 매뉴얼에 따른 관망성능평가 결과를 이용하여 상수관로의 노후화 정도를 평가하고 있다. 이는 평가항목 별로 기준을 나누어 조건값과 가중치를 부여하고, 총 점수를 합산하여 해당 관로의 평가 점수에 따라 등급을 판정하게 되는 점수평가법이다. 본 연구에서는 기존의 점수평가법과의 비교를 통하여, ANN(Artificial Neural Network)-Clustering 기법이 상수관로의 노후도 평가를 위한 새로운 평가방법이 될 수 있음을 제시하였다. 본 연구는 강원도 Y지역의 상수관로를 대상으로 진행하였으며, 기존의 관망성능평가 항목을 이용하여 전체 관로를 세 가지 등급으로 분류하여 노후도를 평가하였다. 또한 ANN-Clustering방법의 적용 가능성을 판단하기 위하여 기존의 점수평가법 결과와 비교분석을 실시하였으며, 전체 대상관로의 노후도 정도를 직관적으로 파악할 수 있도록 계산된 노후도 등급을 관망도에 도시하였다. ANN-Clustering방법은 관로의 다양한 특성값을 손쉽게 변경하여 적용할 수 있으며, 기존의 점수평가법과 더불어 상수관로의 유지관리를 위한 보다 객관적이고 합리적인 관망성능평가법이 될 수 있을 것으로 기대한다.
국내 수도관 보급률이 증가하면서 기존 노후화된 수도관들과 추가로 노후화된 수도관들이 증가하고 있다. 경과년수가 오래된 시설이 증가하는 것은 잠재적인 사고발생 위험을 증가시킨다. 실제 노후화된 상수도 시설물로 인해 단수, 누수, 수질오염, 지반함몰 발생이 증가하는 추세이다. 이러한 현상들은 시민들의 생활과 안전, 경제활동에 직접적인 영향을 끼치기 때문에 이에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 AI를 기반으로 상수도관의 노후도 및 위험도를 예측하는 모델을 설계하고자 하였다. 대상지역을 인천광역시 서구로 선정하여 유량과 수질의 실시간 계측데이터를 수집하였다. 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용하여 데이터를 예측하였고, 결정계수(R2)와 RMSE(Root Mean Square Error)로 학습데이터와 검증데이터의 비율을 정하여 예측도를 평가하였다. 유량과 수질 데이터 중 80%는 학습데이터로 20%는 검증 데이터로 분리하였고, LSTM의 셀과레이어 수를 해석에 적합한 범위로 설정한 결과, 실제값과 예측값이 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났다. 예측된 유량 및 수질의 결과는 상수도 관리에 중요한 정보를 제공하며, 사고 위험도 평가와 관 노후화에 따른 대응력을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.
지난 2019년 인천시, 서울시 문래동, 포항시 등에서 발생한 수질사고로 인해 국민의 상수도에 대한 신뢰도가 최악의 상황에 있으며, 이후로도 깔따구 유충이 발견되는 등 상수도 관망 내 체계적인 수질 관리 및 빠르고 정확한 수질 사고 발생 지점의 추정이 중요해 지고 있는 실정이다. 오염물 유입 추정은 수리학적 사고로 고려되는 누수와는 달리 상대적으로 그 지점 추정이 어렵다. 대게의 경우 수리해석을 진행하여 유량과 유향을 파악한 뒤 계측 지점에서부터 동일 시간대로 역으로 흐름을 거슬러 올라가며 확률상 높은 지점을 추정하는 것이 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 범용 수리해석 프로그램인 EPANET2.2에 내장된 Trace Analysis (이후 trace 분석) 옵션을 사용한 오염물 유입 지점 추정 방법론을 소개한다. 본 연구에서는 방법론의 검증을 위해 오염물 유입지점은 한 곳으로 가정하였다. 해당 방법론은 먼저 절점별 trace 분석을 실시하여 모든 지점에서 수질 관측 지점까지 물이 도달하는데 소요되는 시간을 산정한다. 해당 시간과 오염물 관측 데이터와의 비교를 통해 유입 확률이 높은 지점을 추출한다. 이를 위해 실측 데이터가 필요하며, 결과는 지점별 확률로 나타난다. 모의 결과 1개의 수질 관측 지점으로도 개략적인 지점을 선정할 수 있는 것으로 나타났다. 다만, 수질 관측 지점의 수에 따라 분석 결과의 정확도가 향상한다. 마지막으로 유입 지점 추정 확률이 낮은 경우, 유입 지점 추정 확률을 향상시킬 수 있는 추가 수질 분석 지점을 결정하였다. 본 연구에서 소개한 방법론은 향후 수질 사고 발생 시 최초 확산 방지를 위한 격리 지점 선정에 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대하며, 나아가 수질 관측 지점을 결정 및 대응 방안 수립 가이드라인으로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 지금까지 공동주택 지하주차장 상부 슬래브에 적용하여 누수하자가 발생된 방수공법들의 문제점과 상부 슬래브의 특성을 고려한 요구조건을 검토하고, 이에 적합한 성능(안)을 선정하여 복합형 폴리우레아 공법을 대상으로 그 적합성 여부를 판단하고자 하였다. 검토결과, 공동주택 지하주차장 상부슬래브에는 (1) 균열 및 거동 대응성, (2) 바탕면 일체성, (3) 수직부 수밀 안정성, (4) 누름층 시공 용이성, (5) 충격 및 누름 대응성, (6) 차량 이동하중에 대한 대응성 등의 성능검토가 필요하겠다. 연질, 경질의 복합형 폴리우레아를 대상으로 요구조건에 해당하는 5가지 항목에 대한 평가를 진행한 결과 모두 조건에 부합하는 것으로 확인되었으며, 단일 공법으로 적용함에 있어 문제점이 있던 재료들을 복합화 함으로서 각 재료의 장단점을 보완하여 효과적으로 적용할 수 있음을 확인하였다. 단, 실제 현장에 적용하기 위해서는 향후 Mock-up 평가 등 현장 적용성에 대한 추가적인 평가가 이루어져야 할 것이며, 복합화에 따른 경제성 및 유지관리성 측면에서의 검토를 통해 실제 시장 적용성 여부에 대한 후속적인 연구가 필요하겠다.
방콕(태국) 등 동남아시아 도시 홍수의 경우 열악한 배수시설로 포장된 도로를 따라 광대한 도심지역이 저수위 홍수에 침수되고 있다. 모래가 부족한 도심지의 경우 모래주머니 등 기존 침수방지 방법은 유효하지 않으므로 인공적인 침수방어 구조물을 설치할 필요가 있다. 이와 관련하여 유럽 및 북미 일부 선진국을 중심으로 개발된 침수 월류방어장비들은 고가에 복잡한 시공성을 가지고 있어 동남아시아 지역에 저변을 확대하기 어려운 상황이다. 따라서 저가 및 단순 고기능형 도심형 홍수임시차수시스템(FRDS)을 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 FRDS의 개요 고찰, 국내외 개발 동향 분석, 개발 니즈 및 방향 제시 등을 통해 동남아시아에 적용할 수 있는 FRDS를 개발하였다. 개발한 시스템은 한국건설생활시험연구원 서산 옥외실증시험센터에서 누수율변형 시험 및 내충격성 시험에 관한 KS 성능평가를 실시하였으며, KS F 2639(누수율 변형 시험)과 KS F2236(내충격성 시험) 기준을 통과하였다. 본 연구결과는 홍수재난과 관련하여 동남아국가 도시홍수에 적용할 뿐만 아니라, 국내 홍수빈발지역 및 주요시설 등에 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 도시홍수와 관련하여 주요지자체 및 시설물 관리기관의 과학적 능동적 대응을 유도할 수 있을 것이다.
1995년 시설물의 안전관리에 관한 특별법 제정 이후 주기적으로 시설물을 점검 및 진단하고 그 결과에 따라 보수·보강 등 안전조치를 의무화하였다. 이와 같이 점검 및 진단이 법에 의해 체계적으로 수행된 지 22년이 지났지만 그 결과만 물리적으로 쌓일 뿐 아직까지 이를 통한 데이터기반의 통계분석은 시행되지 못한 현실이다. 이에 본 연구에서는 도로터널 점검 및 진단 결과를 DB화하고 이를 통해 구조형식별(NATM, ASSM) 취약요소를 발굴하고 효율적인 개선방안을 도출하고자 하였다. 본 연구대상 시설물은 45개의 1종 도로터널 시설물의 76회 정밀안전진단 보고서를 분석하였다. 취약요소를 도출하기 위한 DB 항목은 준공연도, 공법 등 기본현황과 정밀안전진단 세부지침 상의 손상항목으로 구분하여 선정하였다. 또한, 해당분야 전문가를 통해 AHP분석을 별도로 실시하여 손상간 상관분석을 실시하였다. 손상의 빈도와 정도, AHP(Analytic Hierarchy Process)분석결과의 가중치를 반영한 취약요소 우선순위 산정결과, ASSM 및 NATM의 주요 취약요소는 라이닝 두께부족, 배면공동, 균열, 누수로 분석되었다. NATM은 박락, 철근노출이 취약요소이며, ASSM은 재료분리, 망상균열이 취약요소로 분석되었다. 또한, NATM의 경우 각 요소간의 상관성이 낮은 반면 ASSM의 경우 요소 간의 상호 상관성이 높고 유기적으로 연결되어 있는 것으로 분석되었다.
사회의 발전과 함께 사회 기반을 구성하는 시설물들의 관리에 대한 연구가 지속되고 있으며, 사회 각 분야에서는 다양한 아이디어를 바탕으로 새로운 시스템을 구축하여 왔다. 그 중 상수도 관망 관리를 위해서 현재 시공되어 운영되고 있는 RTD-1000은 누수 및 파손 등을 원격으로 감지하는 기기로써, PC 기반의 시스템 형태를 가지고 있다. 하지만 PC 기반에서 오는 리소스 소비, 발열, 소비전력이 크다는 취약점이었다. 본 논문에서는 RTD-1000의 취약점을 보완한 개량된 시스템인 RTD-2000을 제안한다. 이 시스템은 WinCE 기반의 ARM9 개발 킷과 LCD가 제거된 TDR만으로 설계 및 구현되었다. RTD-1000에 탑재되었던 윈도우 기반의 각종 감지 프로그램들은 ARM9 기반의 전용 임베디드 S/W로 대체하였고, 성능 비교를 위하여 시뮬레이션 및 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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