• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.259-271
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• 2006

본 연구에서는 시멘트 모르타르계 충전재에서 염화물의 확산에 의해 발생할 수 있는 록볼트의 부식 가능성을 예측하고자 하였다. 장기적인 내구성 측면에서 지하수에 포함된 황산염이나 염화물과 같은 화학적 성분들에 의해 록볼트 성능이 저하될 수 있으며, 특히 록볼트 강봉은 주로 염화물에 의해 부식된다. 이러한 록볼트의 부식은 강봉의 체적 팽창을 야기하여 결국 록볼트 충전재에 균열을 발생시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 염화물에 의한 록볼트의 부식여부를 평가하고 록볼트의 장기 내구성을 예측하기 위한 척도로서, 시멘트 모르타르계 충전재의 염화물 확산계수를 이용하였다. 이때 염화물 확산계수를 측정하기 위하여 전기촉진시험법을 적용하였다.또한 실험실조건에서 록볼트의 인발내력을 보다 쉽게 측정하기 위하여 간단한 인발시험 시스템을 새롭게 제안하였다. 본 연구의 실험결과, 일반적인 콘크리트 재료에서보다 시멘트 모르타르계 충전재에서 염화물의 확산이 더욱 용이 한 것으로 나타났다. 즉, 록볼트가 완전 충전된 경우라 할지라도 부식을 발생시킬 수 있는 화학적 성분의 농도가 높은 경우, 화학적 성분의 확산에 의해서 단기간에 록볼트가 쉽게 부식될 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제10권1호
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• pp.69-79
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• 2008

터널 막장 전방의 암반 물성 변화의 예측은 터널 시공 시 붕괴를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 모형 암반의 위상속도를 예측하는 비파괴 시험법을 제안함으로써 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하고자 한다. 실내 실험에서는 암반을 모사하기 위하여 강도가 각각 틀린 두 층으로 이루어진 석고 모형을 사용하였다. 가진윈은 진동 발생 가능한 주파수 대역이 150 Hz에서 5 kHz인 액츄에이터를 사용하였으며, 감지기는 두 개의 가속도계가 사용되었다. 분산곡선을 계산하기 위하여 웨이블렛 변환 해석을 수행하였다. 실내 실험 결과, 근접장 효과를 없애기 위한 최소 감지기 간격이 탐측 가능 깊이의 3배 이상으로 나타났다. 정규 분포 곡선에 기초한 가중치를 이용한 간단한 역산을 제안하였고, 파장 반영계수가 0.2일 때 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 표면파의 전파 깊이는 파장의 $0.42{\sim}0.63$배로 나타났으며, 분산곡선에서 파장에 따라 위상속도가 변하는 구간이 역산을 통해 계산된 구간과 잘 일치하였다. 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 위상속도의 예측은 기존의 표면파 시험법에 비해 실험 구성 및 실험 방법, 역산과정이 간단하므로 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하는데 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권2호
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• pp.89-97
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• 2017

만곡수로에서의 흐름 구조는 나선형 운동을 갖는 이차 재순환 흐름 그리고 만곡부 측벽으로부터 발생하는 흐름분리로 인한 전단층 등으로 복잡하다. 이 연구에서는 3개의 통계학적 난류모형($k-{\varepsilon}$, RNG $k-{\varepsilon}$, $k-{\omega}$ SST) 그리고 자유수면 변동 해석을 위한 VOF 기법을 적용한 비정상 Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) 계산을 수행하여 고진폭 만곡수로인 키노시타(Kinoshita) 수로에서의 이차류와 편수위를 해석하였다. 2차 정확도의 유한체적법을 이용하여 구한 해석결과를 기존 수리실험 자료와 비교하여 각 난류모형의 적용성을 평가하였다. 비정상 RANS 계산에서 적용한 3개의 통계학적 난류모형의 해석 결과를 분석해 보면 키노시타 수로에서 발생하는 만곡부 편수위는 3개 모형 모두 유사하게 모의하는 한편, 전반적인 이차류 분포는 $k-{\omega}$ SST상대적으로 잘 모의하는 것으로 나타났다. 하류에 위치한 만곡부 흐름에 영향을 미쳐 국부적으로 발생한 이차류와 이전의 만곡부 중앙 수면 부근에서 발생하는 한 쌍의 이차 와류가 존재하는 현상을 관측하였으며, $k-{\omega}$ SST 난류모형은 이러한 복잡한 와류 변화를 양호하게 모의했다. $k-{\varepsilon}$ 모형을 기반으로 개발된 두 모형으로 모의한 결과에서는 실험에서 관측된 중앙 만곡부에 존재하는 두 개의 이차류 중, 시계방향 와류가 재현되지 않는다. VOF기법을 이용해서 계산한 만곡부에서의 편수위 해석결과는 적용한 모든 난류모형에 대해서 전반적으로 실험값을 양호하게 재현하는 것으로 나타났다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.37-43
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• 2011

구조물 내 설치된 파이프시스템은 주로 내부구성원들의 인간생활에 근간이 되는 기반시설로서 현대 도시생활의 생명선과 같은 역할을 한다. 이들 구조물 내 파이프시스템이 만약 지진발생에 의하여 손상될 경우 1차적으로 구조물 내 기능성이 저하되고 구조물 내 많은 정신적, 물질적 피해가 발생할 수 있다. 실제 내진공학에서 지진발생에 따른 비구조재요소의 거동은 크게 중요하게 고려되지 않으나 인적 및 물적 피해와 매우 밀접하게 연관되는 가스 혹은 수계파이프시스템에 대한 비구조적 요소의 거동예측 및 성능평가 연구는 보다 효과적인 구조물 유지관리를 위하여 그 필요성이 크다고 판단된다. 본 연구는 현재 일반적으로 널리 시공되어져 있는 노후 철근콘크리트 빌딩구조물 내 설치된 가스 혹은 수계파이프시스템에 대하여 실제 지진발생이 예측되는 거동을 살펴보고 이들 거동에 따른 성능평가 및 현 설계기준에 대한 검토도 병행하여 수행하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 해석적으로 발생 가능한 총 10회의 지진파에 대하여 현재 실제 건물 내 기설치된 수계파이프시스템 모델링 및 해석을 통하여 그 결과를 검증, 평가하였으며 부가적으로 실제 발생 가능한 파괴유형 분석을 통하여 현 설치된 수계파이프시스템의 설계에 대한 적절한 내진보강방법에 대하여도 제안하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.57-66
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• 2015

지진에 대한 사면 재해도 작성 시 일반적으로 Newmark 활동블록 이론에 기초한 변위 추정식이 사용된다. 하지만 기존에 제안된 추정식들은 활동면에서의 동적 응답을 고려하지 않고 제방, 흙댐, 매립지 등 비교적 완만한 경사의 지반구조물을 대상으로 제안되었으며 산사면과 같이 경사진 기반암에 토사층이 피복된 경우에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 산사면의 지형적 특성을 모사한 2차원 비선형 동적해석을 수행하여 이의 동적 응답 특성을 분석하였다. 지진 시 산사면의 영구변위는 활동면에서 계산된 등가가속도를 Newmark 활동블록 방법에 적용하여 계산하였다. 이와 같이 계산된 영구변위는 본 연구에서 제안된 간편 변위 추정식과 비교하여 정확도를 평가하였다. 검토 결과, 산사면의 기하학적 증폭은 입력 지진의 세기와 주기, 토층의 고유주기에 영향을 크게 받으므로 이를 고려하지 않는 기존의 경험식은 영구변위를 정확하게 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 변위 예측식의 정확도는 최대지반가속도, 최대지반속도, Arias 진도, 평균주기와 토층의 고유주기가 고려될 경우 현격하게 향상되는 것으로 분석되었으며 이를 기반으로 하여 새로운 변위추정식이 제시되었다. 나아가 본 연구에 제안된 변위추정식은 산사태 재해 위험도 예측에 적용되어 정확성이 검증되었다.

• 대한교통학회지
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• 제34권4호
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• pp.291-303
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• 2016

교차로에서 발생한 교통사고건수는 최근 10년간 지속적으로 증가하였고, 2014년 전체 교통사고의 44%를 차지하면서 교차로는 교통안전에 취약한 도로형태로 주목되고 있다. 특히 선정된 사고다발지점 대다수가 신호교차로를 포함하고 있어, 신호교차로의 안전개선 노력이 우선적으로 필요한 실정이다. 이에 정부는 주로 도로안전시설 개선사업을 시행하여 주어진 예산 내에서 단기간에 높은 효과를 얻을 수 있는 안전개선사업을 수행하고자 한다. 이를 위하여 도로안전시설의 사고감소효과를 확인하는 연구가 지속적으로 등장하고 있으나 독립적으로 수행된 연구별 특성은 종합하기 어렵고, 각 연구결과가 대표성을 갖는데 한계가 있기 때문에 여전히 한정된 예산과 불확실한 도로안전시설 설치효과로 인해 선뜻 안전개선사업을 진행하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 메타분석을 통해 기존의 신호교차로 교통사고발생에 영향을 미치는 변인을 활용한 여러 사고예측연구 결과를 종합적으로 검토하고, 각 변인이 대표할 수 있는 개선효과를 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 신호교차로 전체 사고건수를 종속변수로 하는 연구 중 19건의 논문을 선정하고 8개 변인에 대한 34개의 개별효과크기(effect size)를 산출하였다. 메타분석 결과, 도로안전시설 설치와 신호교차로 교통사고의 관계는 좌회전 전용차로를 제외하고는 모두 통계적으로 유의하게 감소한 사고영향을 나타내어, 도로안전시설이 사고감소에 영향을 준다는 통계적인 결과자료를 도출하였다. 그 중 도류화설치의 효과크기가 가장 높았으며, 좌회전차로 가속구간, 조명시설, 횡단보도, 우회전 전용차로, 중앙분리대 순으로 효과가 높은 것으로 나타났다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권4호
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• pp.625-640
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• 2022

Maglev rail joints are vital components serving as connections between the adjacent F-type rail sections in maglev guideway. Damage to maglev rail joints such as bolt looseness may result in rough suspension gap fluctuation, failure of suspension control, and even sudden clash between the electromagnets and F-type rail. The condition monitoring of maglev rail joints is therefore highly desirable to maintain safe operation of maglev. In this connection, an online damage detection approach based on three-dimensional (3D) convolutional neural network (CNN) and time-frequency characterization is developed for simultaneous detection of multiple damage of maglev rail joints in this paper. The training and testing data used for condition evaluation of maglev rail joints consist of two months of acceleration recordings, which were acquired in-situ from different rail joints by an integrated online monitoring system during a maglev train running on a test line. Short-time Fourier transform (STFT) method is applied to transform the raw monitoring data into time-frequency spectrograms (TFS). Three CNN architectures, i.e., small-sized CNN (S-CNN), middle-sized CNN (M-CNN), and large-sized CNN (L-CNN), are configured for trial calculation and the M-CNN model with excellent prediction accuracy and high computational efficiency is finally optioned for multiple damage detection of maglev rail joints. Results show that the rail joints in three different conditions (bolt-looseness-caused rail step, misalignment-caused lateral dislocation, and normal condition) are successfully identified by the proposed approach, even when using data collected from rail joints from which no data were used in the CNN training. The capability of the proposed method is further examined by using the data collected after the loosed bolts have been replaced. In addition, by comparison with the results of CNN using frequency spectrum and traditional neural network using TFS, the proposed TFS-CNN framework is proven more accurate and robust for multiple damage detection of maglev rail joints.

• Steel and Composite Structures
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• 제47권1호
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• pp.91-102
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• 2023

To study the evaluation standard and control limit of mortar filling layer void length, in this paper, the train sub-model was developed by MATLAB and the track-bridge sub-model considering the mortar filling layer void was established by ANSYS. The two sub-models were assembled into a train-track-bridge coupling dynamic model through the wheel-rail contact relationship, and the validity was corroborated by the coupling dynamic model with the literature model. Considering the randomness of fastening stiffness, mortar elastic modulus, length of mortar filling layer void, and pier settlement, the test points were designed by the Box-Behnken method based on Design-Expert software. The coupled dynamic model was calculated, and the support vector regression (SVR) nonlinear mapping model of the wheel-rail system was established. The learning, prediction, and verification were carried out. Finally, the reliable probability of the amplification coefficient distribution of the response index of the train and structure in different ranges was obtained based on the SVR nonlinear mapping model and Latin hypercube sampling method. The limit of the length of the mortar filling layer void was, thus, obtained. The results show that the SVR nonlinear mapping model developed in this paper has a high fitting accuracy of 0.993, and the computational efficiency is significantly improved by 99.86%. It can be used to calculate the dynamic response of the wheel-rail system. The length of the mortar filling layer void significantly affects the wheel-rail vertical force, wheel weight load reduction ratio, rail vertical displacement, and track plate vertical displacement. The dynamic response of the track structure has a more significant effect on the limit value of the length of the mortar filling layer void than the dynamic response of the vehicle, and the rail vertical displacement is the most obvious. At 250 km/h - 350 km/h train running speed, the limit values of grade I, II, and III of the lengths of the mortar filling layer void are 3.932 m, 4.337 m, and 4.766 m, respectively. The results can provide some reference for the long-term service performance reliability of the ballastless track-bridge system of HRS.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.