• 안전기술
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• 88호
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• pp.45-47
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• 2005

• 한국지반공학회지:지반
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• 제39권5호
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• pp.34-45
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• 2023

• 자연, 터널 그리고 지하공간
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• 제24권1호
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• pp.29-35
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• 2022

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.59-60
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• 2022

According to the recent issue regarding the shortage of concrete supply, it is common to appoint various concrete suppliers and allow mixed pouring according to the specification requirements. Moreover, if the concrete is mixed inevitably a strength and property test is carried out for verification. Therefore, in this research, multiple concrete suppliers were selected and each required raw material was collected for the test of all variable mixed design. Through the test, the property of the unhardened and hardened concrete was quantitatively evaluated.

• 주택과사람들
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• 통권222호
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• pp.74-77
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• 2008

지난 2004년부터 해마다 '래미안 스타일'을 발표해 주거 문화 트렌드를 선도해온 삼성물산의 래미안 스타일 발표회가 올해로 5번째를 맞이했다. 소형 풍력 발전, 샘물 타워, 워터지 등 다양한 친환경 기술을 선보인 미래의 새로운 주거 문화 트렌드를 살펴보자.

• 주택과사람들
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• 통권205호
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• pp.24-27
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• 2007

현대건설의 김포 고천, 삼성물산의 용인 동천 등 대형 건설사들이 대단위 도시개발사업에 뛰어들었다. 미니 신도시급 규모인 도시개발사업에 건설업체의 관심이 높다. 건설업체들이 택지난 해소를 위해 지자체와 협의를 거쳐 대단위 도시개발사업에 적극적으로 나서고 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권9호
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• pp.37-45
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• 2019

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.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권9호
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• pp.77-92
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• 2009

본 연구에서는 압밀이 진행중인 싱가포르 지역 연약지반에서 말뚝-그라우팅 슬라브 공법이 적용된 흙 막이 굴착 시 합리적인 말뚝의 인장력 산정을 위한 수치해석 연구를 수행하였다. 선형탄성/Mohr-Coulomb소성 모델을 적용한 2차원 수치해석을 통해 굴착 중 말뚝-그라우팅 슬라브 공법에 의한 보강효과를 살펴보았고 다양한 지반 변수에 대한 매개 변수 해석을 수행하여 말뚝 인장력의 산정과 관련하여 핵심적인 영향 인자를 파악하였다. 이를 바탕으로 해성점토 지반의 압밀 상태를 고려하기 위하여 수정 Cam-Clay 모델을 통해 현장의 비배수 전단강도 분포로부터 현장의 유효응력상태를 역으로 추정하였으며 실내 시험 분석을 통해 추정된 핵심 영향 인자의 범위를 산정하여 합리적으로 말뚝의 인장력을 산정하고자 하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.15-26
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• 2006

말뚝의 지지력과 거동을 예측하기 위하여 다양한 연구들이 수행되었음에도 불구하고, 메커니즘에 대한 전반적인 이해가 아직까지 미흡한 실정이다. 이는 많은 인자들이 서로 복잡한 연관성을 맺으며 말뚝의 거동에 영향을 미치기 때문이다. 따라서 지반조건과 말뚝조건 및 항타조건 등 과 관련된 많은 인자들 가운데 지지력에 중요한 영향을 미치는 인자들을 도출하기 어려우며, 또한 인자들 간의 복잡한 연관성을 지지력 공식에 적합하게 고려하기란 매우 어렵다. 본 연구에서는 항타말뚝들에 대한 동재하시험으로부터 선단 및 주면 지지력을 포함한 지지력을 예측하기 위하여 인공신경망이 적용되었다. 첫째로, 신경망 모델링에 근거한 민감도 분석를 통하여 지지력에 대한 각 영향인자들의 영향이 검토되었다. 둘째로, 지지력 예측을 위한 최적의 인공신경망 모델을 도출하기 위하여 인공신경망과 유전자 알고리즘으로 구성된 설계기법이 적용되었다. 이를 통해 토사지반에 관입된 항타말뚝의 지지력을 산정할 수 있는 최적의 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 사용된 설계기법을 통하여 적합한 입력층 조합, 은닉층 노드수과 각 층 사이의 연결구조를 도출하였다. 도출된 인공신경망 모델을 적용함으로써 항타말뚝의 지지력을 간단하며 신뢰성 있게 예측할 수 있음을 알 수 있다.

• 월간 기계설비
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• 통권139호
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• pp.20-24
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• 2002

21세기 표준화된 정보화 주택의 기준이 마련되었다. 1990년대 중반 이후 국토 및 국민생활의 디지털화를 추진해온 국가정책의 한 과제로 개발을 완료하고 일반에 공개된 $\ulcorner$수요대응형 인텔리전트 아파트 표준모델$\lrcorner$로서, 꿈의 디지털 주거문화를 총결산하고 집대성했다는 인텔리전트 아파트 표준모델은 대한주택공사, 삼성물산, 서울통신기술, 한국통신이 컴소시엄을 구성하여 지난 1999년 11월부터 국책과제로 진행, 결실을 맺게 된 것이다.