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.
동절기, 야간 등 도로에서 결빙으로 인한 연쇄 추돌 사고는 교통 체증 및 2차 사고의 위험으로 이어진다. 도로 중 결빙 발생 다발 지역인 지방도로, 터널 출입구, 교량 구간, 산기슭 도로, 그늘진 곡선 도로를 대상으로 C-ITS 관점 안전운전 결빙 주의보 애플리케이션을 제공하여 결빙으로 발생하는 사고를 미리 예방하고자 한다. 노면/기상 상태를 아두이노, 기상 api로 측정, 차량 운전자용 앱(GIS/맵 기반) 구현을 통해 앱 사용 운전자 간 양방향 V2V, 운전자와 아두이노 센서 간 V2I 통신으로 결빙으로부터 운전자를 보호함에 있다.
수소연료는 환경오염문제를 해소하고 에너지 불균형 및 비용을 절감할 수 있다는 점에서는 화석연료를 대체하는 에너지원으로 부각되고 있다. 수소는 친환경적이나 폭발성이 강하기 때문에 수소연료차의 화재, 폭발 사고에 대한 우려가 매우 높은 실정이다. 연구결과에서 수소사고는 일반적인 화재의 경우 비교적 안전하나, 폭발이 발생하면 매우 위험한 것으로 인식되고 있다. 특히, 터널과 같은 반밀폐공간에서는 위험도가 보다 증가할 것으로 예측되기에 이에 대한 예측방법 및 대책을 마련하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 터널에서 수소폭발시 안전성을 평가하기 위해서 등가 TNT모델의 적용성과 수치해석 방법에 대한 검토를 수행하였다. 6개의 등가 TNT모델과 Weyandt의 실험결과의 폭발압력을 비교·검토하여 모델의 적용성을 평가한 결과, Henrych식이 13.6%의 편차로 가장 근접하는 것으로 나타났다. 수치해석을 이용하여 수소탱크 용량(52, 72, 156 L)과 터널 단면적(40.5, 54, 72, 95 m2)이 폭발압력에 미치는 영향에 대한 검토한 결과, 터널에서 폭발 압력파는 초기에는 대기중에서와 마찬가지로 반구형 형태로 전파되나 벽체에 도달하면 반사파가 형성되며, 일정 거리 이상에서는 평면파로 변형되어 아주 완만한 감쇄율로 전파하는 것으로 나타났다. 등가 TNT모델인 Henrych식은 폭발압력이 급격하게 감소하는 구간에서는 수치해석 결과와 잘 일치하나 폭발압력파가 변형된 이후에는 큰 폭으로 과소평가하는 것으로 나타났다. 수소탱크용량이 동일한 경우에는 터널 단면적이 증가할수록 폭발압력이 감소하며, 단면적이 동일한 경우에는 수소탱크 용량이 52 L에서 156 L로 증가하면 폭발압력은 약 2.5배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 인체에 영향을 미치는 한계거리에 대한 평가결과, 수소탱크용량이 52 L인 경우 사망에 이르는 한계거리는 약 3 m, 중상에 이르는 거리는 단면적별로 차이가 있으나 28.5~35.8 m로 나타났다.
경제규모가 확장됨에 따라 급격히 증가한 폭발성 인화물질과 같은 위험물질 운송차량 사고로 터널과 같이 폐쇄적인 공간에서 피해사례가 증가하고 있다. 특히 도로터널의 경우, 장대화 추세와 도심부 환경를 보호측면에서 도심부 통과사례가 증가하고 터널통과 중 폭발과 같은 예상치 못한 극한 재난에 대한 구조물의 안전 확보는 매우 시급하다. 이와 같은 이유로 선진국에서는 이미 내폭에 대한 검토를 수행하고 있지만, 국내에서는 폭발 위험도에 대한 평가 및 대응책이 거의 전무하다. 따라서 본 연구에서는 도로터널의 폭발 안전성을 평가하기 위하여 도로를 운행하는 차량 가운데 폭발 하중이 가장 크다고 판단되는 비등액체팽창증기폭발(BLEVE)을 기준 폭발원으로 정하고, 폭발 시뮬레이션을 위해 등가TNT 폭발하중으로 전환하는 방법을 제시하였다. 또한, 도출된 폭발하중을 적용하여 터널에 대하여 다양한 변수를 가정하여 동적거동 시뮬레이션을 수행하여 터널의 폭발 안전성을 분석하였다.
대단면 터널 입구부의 대절토 사면은 불안정한 응력분포 및 소성변형 가능성으로 인해 잠재적 취약부로 인식되고 있다. 본 사례연구에는 대단면 터널 갱구부 대절토 사면의 강우 후 유실사고 및 원인규명, 복구공법을 분석하여 제시하였다. 대상 현장은 46 mm의 강우 후 암반의 불연속면을 따라 대규모 평면파괴가 발생하였으며, 상부 절토사면의 불안정을 야기하였다. 지질조사 및 매핑 자료 분석 결과, 붕괴 원인은 풍화된 암반의 불연속면에 협재된 충전물과 지반 포화로 인한 절리면 연화(softening)로 판단되었다. 알칼리 장석이 풍부한 화강편마암은 풍화에 취약한 것으로 나타났다. 침하량 계측자료 분석 결과, 붕괴 직전에 급격한 변위량 증가를 관찰하였으며, 향후 사면 계측관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 응급복구 대책으로 콘크리트 공동충전 및 외부로부터 압성토 채움을 성공적으로 시행하였다. 항구복구 대책으로 사면부에는 격자블럭 및 지중 앵커 시스템을, 터널 측벽부에는 추가 락볼트 보강 및 그라우팅 공법을 성공적으로 적용하였다. 한계평형해석과 평사투영해석을 통해 원 사면의 불안정성과 보강방법의 유효성을 확인하였다. 본 사례연구는 향후 유사한 대절토 사면에 귀중한 참고자료로 활용될 것으로 기대된다.
최근 국내 빈번하게 발생되고 있는 지반함몰 현상의 원인, 현황, 대책에 대하여 지반공학적인 접근 방법으로 조사하였다. 국내 발생된 지반함몰은 대부분 터널 굴착 공사와 지중매설관의 손상에 의한 것으로 나타났다. 용산역과 석촌 지하차도 지반함몰 사례와 같이, 굴착 공사 중 지반함몰은 지하수와 토사의 과다 유출이 주된 원인으로 나타났다. 특히, 충적층과 같은 연약지반에서의 기계식 굴착 시, TBM 굴착이 멈춘 지점에서 지반함몰 위험이 큰 것으로 나타났다. 서울시에서 발생된 지중매설관 손상으로 인한 지반함몰 사고를 종합하였을 때, 시공 시의 부주의, 노후화, 연약지반에서의 관의 부등침하 등이 지반함몰의 원인으로 나타났다. 터널 굴착 공사에 의한 지반함몰은 공사 시 발생되는 지하수, 토사의 이동에 대한 모니터링을 통해 대비할 수 있다. 지중매설관 손상으로 인한 지반함몰은 지중매설관의 생애주기 분석 및 유지관리 혹은 관 상부의 토압 분산 및 토압 지지력 증대를 통하여 대비할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 국내 터널공사에서 낙반사고의 위험성이 낮고 진동과 소음이 적은 쉴드 TBM을 이용한 기계화 터널공법이 많이 적용되는 추세이며, 이러한 쉴드 TBM으로 터널 굴착 시 적절한 굴착속도를 설계하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\sim}{\bigcirc}{\bigcirc}$ 고속철도 쉴드 TBM 공사구간에 대하여 지반조사 결과와 TBM 굴진데이터를 분석하고 이를 기존 연구자들에 의해 제안된 경험적 굴착속도 예측방법에 적용하였다. 또한, 현장 굴진데이터 중 커터 당 추력과 지반 일축압축강도와의 상관관계를 분석하고 이를 통해 TBM 터널 설계 시 커터 당 추력과 일축압축강도를 변수로 굴착속도를 예측할 수 있는 간편 모델을 도출하였다. 기존 해외의 여러 굴착속도 예측 모델들을 해당 TBM 현장에 적용한 결과 예측치와 측정된 굴착속도는 약 50~500%의 비교적 큰 오차를 보인 반면, 본 연구에서 도출된 굴착속도 예측모델은 평균 약 15%의 오차율을 나타내어 추후 유사한 지반조건을 가진 쉴드 TBM 현장에 대해서 적용성이 높을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년 이상을 넘어가고 있어, 10년 내 노후화가 급속도로 진행될 것으로 예상되면서 시설물의 선제적 유지관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 유지관리 분야에도 스마트 점검 기술을 도입하기 위한 연구가 다수 수행되고 있다. 하지만 현재 시설물 유지관리는 인력위주의 안전점검 및 진단에 맞춰 제도가 마련되어 있어, 실제 현장에서 육안조사에 의존하여 조사가 이뤄지고 있는 실정이다. 인력점검의 경우 점검시간이 과다 소요되고 결과 분석 시에 주관적인 오류 등이 발생할 수 있으며, 터널의 경우 일부 구간 차단으로 사회간접비용 손실 등이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 스마트 안전점검을 제도적으로 도입하기 위해서는 첨단 장비 사용, 전문가 자격 변경 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다. 또한 제도적 변경에 앞서 첨단 장비를 통한 안전점검 결과에 대한 확인 및 검증이 필요하므로, 국가차원의 공식적인 연구나 검증 기관 운영 등이 필요하다. 이를 통해 유지관리 분야에 스마트 점검 기술이 도입되면, 터널 등 SOC 시설물의 일상적인 점검이 가능해질 것으로 예상된다. 결과적으로 시설물 상태변화에 의한 안전사고를 미리 인지하고 선제적으로 대응할 수 있는 유지관리 기술이 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
터널 내에서의 사고 유발 요소는 CCTV 카메라를 이용하여 검출하여 조기에 대응함으로써 차량의 정체뿐만 아니라 인적 물적 피해를 최소화하기 위하여 영상인식시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 터널 내에서 여러 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Adaboost 알고리즘을 이용하여 차량을 검출하고 검출된 차량(객체)에 대하여 템플릿 매칭 기법을 이용하여 차량을 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 여러 차량을 추적하는데 유용한 것을 확인 하였다.
본 연구는 준설선을 이용하여 가덕수도를 횡단하며 준설공사를 하는 동안의 선박들의 안전한 통항방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 부산${\sim}$거제간 연결도로 건설공사 중 가덕수도의 해저로 횡단하는 침매터널을 건설하기 위해서는 준설작업이 필요하다. 이에 따라 불가피하게 준설선이 가덕수도 항로를 횡단하며 준설을 해야 한다. 이는 상대적으로 가덕수도를 통항하는 선박들의 잠재적인 위험상황으로 충돌 등의 해난사고가 발생할 가능성이 있다. 따라서 이에 대한 선박의 안전통항방안을 모색하고 대책을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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