본 연구의 대상은 신축이음장치를 설치하지 않고 상부구조와 교대를 일체화하는 무조인트 교량이다. 무조인트 교량은 국내에 2009년 이후 본격적으로 도입되었다. 공용기간이 짧고 설계, 시공 및 유지관리 경험이 부족하여 장기거동에 대한 신뢰도가 아직은 부족하다. 수치해석을 통해 다수의 교량을 분석하는 경우 수치해석 모델은 안정적인 정확성 유지와 모델 구축의 편의성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 형식을 가진 무조인트 교량의 수치해석 모델을 선정하기 위해 민감도 해석을 수행하였다. 민감도 해석은 상용유한요소 프로그램인 MIDAS Civil과 ABAQUS를 사용하여 수행하였다. solid 요소 기반인 모델을 기준으로 하여 구조모델간 평균 및 최대 상대오차를 분석하였다. 해석결과 beam 요소 기반인 모델은 상대오차가 크게 발생하였고 shell 요소 기반인 모델은 상대오차가 아주 미소하였다. 따라서 무조인트 교량의 최적 수치해석 모델은 상대오차에 의한 변위 형상의 유사성과 정밀도를 유지하면서 실용적인 모델인 shell 요소 기반 모델이 가장 적합한 것으로 판단하였다.
신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구에서는 FRP(fiber reinforced polymer) 합성재료에 의하여 콘크리트를 구속할 시 예상되는 콘크리트의 강도 및 변형 능력의 향상 효과를 알아보기 위하여 섬유 량 혹은 방향, 단부하중조건에 따른 wrap 혹은 튜브형의 구속형태, 반원형 쉘 및 수직 이음부의 유무에 따른 연속 및 불연속 구속 형태 등을 주요 변수로 한 총 36개의 원형단주 시험체에 대하여 단조가력 실험을 수행하였다. 여러 구속 방법에 따른 FRP의 파단변형률에 대하여서도 주의를 가지고 조사하였다. 구속된 콘크리트의 최대 강도 및 변형률을 산정하기 위하여 기존에 제시된 다양한 배경의 예측 식들에 대하여 검토하였으며, 이들에 의한 예측치와 실험치를 비교, 분석하였다. 구속되지 알은 콘크리트와 비교하여, CW 및 CF형은 매우 큰 강도 및 변형능력의 증가를 나타냈으며, 수직 이음부를 갖는 CP형은 폭발적으로 파괴하였으며, 보다 작은 강도 및 변형능력의 증가가 관측되었다. 대체로, 모든 시험체는 2선 선형관계의 응력-변형률 거동을 나타냈으며, 후반부의 변형경화 정도는 구속매체의 강성에 따라 결정되었다. 모든 시험체에서 관측된 FRP의 파단변형률은 인장시험편으로부터 획득한 극한변형률보다 정도에 따라서는 매우 작았다. 대체로, 기존 예측식들은 본 실험의 최대 강도 및 변형률을 과대평가 하였으며, 변형률 예측은 매우 산란된 분포를 나타냈다. 또한, 본 연구의 실험 결과에 근거하여 구속 콘크리트의 최대 강도 및 변형률을 보다 정확하게 예측할 수 있는 설계 목적의 단순식을 제안하였다. 강도식은 모어-쿨롱 파괴 기준을 사용하여 유도하였으며, 변형률식은 비구속 콘크리트를 주요 영향 요소로 포함하여 실험 결과를 fitting하였다./TEX> = 분광광도법으로 측정한 점토함량(%); $x_2$ = 유기물 함량($g{\cdot}kg^{-1})$)이었으며, 상관계수는 $0.984^{**}$로 두 방법사이에 높은 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 여기서 유도된 회귀방정식을 프로그램화하여 컴퓨터나 분석기기에 입력시 시간과 공간을 절약하고 신속하고 정확하게 점토함량을 분석할 수 있을 것으로 판단된다.119>잠118>잠107>잠117>잠113 순이었고, 웅견층중에서는 잠114>잠108>잠120>잠117>잠118>잠107>잠119>잠119>잠113 순이었다. 자견층 비율에서는 광의의 귀전력이 협의의 귀전력보다 컸고, 웅견층 비율에서는 같았다, 견층 비율에서는 일반조합 능력은 크게 나타났으나, 특정조합 능력과 상반조직 능력은 나타나지 않았다. 자견층 비율에서 교배친의 우성효과는 컸다. 자견층 비율에서는 교배친의 우성효과는 적었다. 자웅견층 비율의 잡종 강세는 적게 나타났다. 환경변이와 상가적 작계는 자웅견층 비율에서는 크게 나타났다. 우성의 방향은 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 크게 작용하였으며, 자견층 비율에서는 정의 방향으로 우성 귀전자가 부분적으로 작용하였다. 교배친의 자견층 비율의 우성순서는 잠117>잠114>잠108>잠120>잠118>잠119>잠107>잠113 순이었고, 자견층 비율에서는 잠114>잠117>잠108>잠118>잠107>잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은
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[게시일 2004년 10월 1일]
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