• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-15
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• 2022

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.104-126
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• 2024

완충재 및 뒤채움재는 심지층처분시스템 공학적방벽 구성요소로 고준위방사성폐기물을 안전하게 격리하고 폐기물로부터 유출되는 방사성핵종의 누출을 지연시키는 데 필수적인 역할을 한다. 완충재 및 뒤채움재로는 팽윤특성을 보이는 벤토나이트 혼합물의 사용이 고려되고 있으며 주변 암반으로부터 과도한 지하수의 유입은 이러한 공학적방벽의 안정성과 효율성을 저하시킬 수 있다. 따라서, 심층처분장의 안전성 확보를 위해서는 완충재 및 뒤채움재의 엄격한 품질기준 및 현장관리 방안수립과 유입 지하수를 처리할 수 있는 기술이 요구된다. 본 고에서는 다양한 실험실 시험뿐만 아니라 스웨덴 Äspö Hard Rock Laboratory에서 수행된 처분터널 1/2 규모의 Steel Tunnel Test 사례를 심층 분석하여 완충재 및 뒤재움재의 설계 요구사항을 파악하고 현장실험 사례를 통해 파악된 품질관리 요소 및 방안을 소개하였다. 또한, 완충재 및 뒤채움재의 현장시공 안정성과 효율성을 확보하기 위한 처분갱도에서의 유입 지하수 처리방법에 대해 소개하고 벤토나이트 펠렛 채움 내의 지하수 저장능력과 토목섬유(geotextile) 사용 효과에 대한 검증 결과를 소개하였다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.40-52
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• 2021

DNS (Domain Name System) tunnels almost obscure the true network activities of users, which makes it challenging for the gateway or censorship equipment to identify malicious or unpermitted network behaviors. An efficient way to address this problem is to conduct a temporal-spatial analysis on the tunnel traffic. Nevertheless, current studies on this topic limit the DNS tunnel to those with a single protocol, whereas more than one protocol may be used simultaneously. In this paper, we concentrate on the refined identification of two protocols mixed in a DNS tunnel. A feature set is first derived from DNS query and response flows, which is incorporated with deep neural networks to construct a regression model. We benchmark the proposed method with captured DNS tunnel traffic, the experimental results show that the proposed scheme can achieve identification accuracy of more than 90%. To the best of our knowledge, the proposed scheme is the first to estimate the ratios of two mixed protocols in DNS tunnels.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 터널과지하공간
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• 제5권3호
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• pp.223-229
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• 1995

During excavation works for underground facilities, temporary tieback wall with earth anchor system was investigated for safety's sake. An excavation 9.7 meter deep was monitored by slope inclinometer in twelve measuring points. Instrumented lateral displacements of the wall during 177 days are represented. Especially, lateral displacements of the two positions under completely different condition are compared to investigate the effect of backfilling between soldier pile and the soil behind wall. The deformation behaviors of the wall according to both depth and elasped time are discussed. Finally, a numerical analysis by the program FLAC was performed, and calculated displacements are compared to measured ones.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.435-444
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• 2023

핀란드에서는 고준위방사성폐기물 심층처분시스템 공학적방벽의 구성요소인 뒤채움재에 대해 기존 건설허가 신청 시 적용한 블록/펠렛 방식을 과립형 방식으로 변경하여 운영허가를 신청한 바 있다. 이에 따라 뒤채움에 대한 설계개념 수립을 위해 기존 뒤채움 방식의 문제점 및 대안 설계의 개선점을 확인하여 국내 적용성을 검토할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 우선적으로 핀란드 심층처분시설 인허가 과정에서 처분터널 뒤채움 방식 변경과 관련하여 수행된 주요 연구사례를 검토하여 블록/펠렛 뒤채움 방식 적용 시 예상되는 문제점을 확인하였다. 또한, 이를 바탕으로 뒤채움 방식에 대해 기술적 및 운영적 측면에서 고려되어야 하는 요소항목을 도출한 후 2가지 방식에 대한 비교·평가를 수행하여 설계 변경의 종합적 우위성을 규명하였다. 이와 같은 결과는 향후 국내 고유 심층처분시설 개발과정에서 최적 설계안을 도출하기 위한 기술적 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 단, 뒤채움 방식 선정을 위해 필수적으로 고려되어야 하는 세부 요소항목에 대해 추가 기술자료를 확보하여 적용 가능성을 사전에 검토해야 한다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제13권3호
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• pp.101-122
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• 1997

Spiting reinforcement system은 매회의 터널굴진작업 이전에 막장면 주위를 따라 방사방향 및 굴진방향으로 선지반보강을 목적으로 천공을 실시하고, spite을 설치한 후 시멘트 그라우팅을 시행하여, 원지반 자체의 전단강도 증대를 통한 무지보 자립시간의 향상과 터널 주변지반의 변위 억제 및 지속적인 아칭작용 등을 유도하여 터널자체의 장기적인 안정화 및 지표면 침하억제 등을 도모하는 공법이다. 이와같은 선지반보강 개념의 spiting reinforcement system은 미국등지에서 주로 약한 암반 터널의 장기적인 안정화를 위해 사용되어져 왔으나, 최근의 연구에서는 연약한 토사지반 터널로까지 그 적용성이 점차 확대되는 경향을 보이고 있다. 본 연구의 주된 목적은, spiting reinforcement system을 적용한 약한암반 및 토사지반 터널에 대한 3차원 안정해석체계의 정립이다. 이를 위해 본 논문에서는 일차적으로, 예상파괴면의 형상이 지표면까지 확장되는 얕은 spire-reinforced터널의 경우에 한해, 터널굴착에 따른 막장주변의 3차원적 파괴거동등을 3n FEM 해석을 통해 분석하여 종.횡방향 파괴면등 예상 파괴흙쐐기의 형상을 가정한 다음, 한계평형이론에 근거한 3차원 안경해석체계를 정립하여 터널 막장면에 대란 전체 예상안전율 평가방법을 제시하였고, 이 결과를 기존의 2차원적 해석결과와 서로 비교.분석하였다. 또한 얕은 spilefeinforced 터널과 깊은 spile-reinforced 터널을 구분하기 위한 규준 의 제시가 본 연구를 통해 아울러 이루어졌으며, 본 연구에서 제시한 이와같은 규준에 대한 적합성 확인을 위해 3D FEM 해석결과와 서로 비교가 이루어 졌다. 이외에도 제시된 규준 및 3차원 안정 해석법을 토대로, 설계에 관련된 여러 변수들이 본 spiting reinforcement system이 적용 된 얕은 터널에 미치는 영향등에 대해서도 분석이 이루어졌다. 얻어졌다. 또한 3wt%의 0.76B $i_{2}$ $O_{3}$-0.24NiO가 첨가된 경우 소결온도는 20$0^{\circ}C$ 저하되었고, 비유전율 ($\varepsilon$$_{r}$)과 공진주파수의 온도계수 ($\tau$$_{f}$)는 변하기 않았으나, Qㆍ $f_{0}$값이 38,000에서 25,000으로 저하되었다. 25,000으로 저하되었다.되었다.되었다.되었다.권자와 귀화 시민권자의 구분없이 하나의 집단으로 간주하고 분석해 왔던 것을 볼 때, 앞으로의 연구는 이론적으로나 방법론적으로 시민권의 유무가 주거형태에 끼치는 영향도 함께 고려해야 할 것이다.에 나타난 인도의 영향은 여성복식과 남성복식에 있어서 서로 유사점과 차이점이 보이는데, 인도의 영향이 여성복식에 있어서 그 빈도가 더 높고, 종류가 더 다양함을 볼 수 있다. 여성복식에 있어서는 12가지의 다양한 인도복식스타일이 나타났으며, 그중 가장 많이 보이는 스타일은 Indian Shirt/Blouse/Smock/ Dress이며, 그 뒤를 이어 Madras, Indian lowery등을 볼 수 있다. 남성복식애 나타난 7가지의 스타일 중에는 Madras가 가장 빈도가 높으며 그외의 스타일들은 그 빈도가 매우 낮음을 볼 수 있다. 인도의 영향의 정도 (Attribution Categories) 있어서는 여성과 남성복식 모두에 있어서 인도에서 직접 수입된(originated) item이 각각 전체의 90%와 81%를 차지하여, 인도복식의 영향은 받았으나 미국내에서 제작된(attributed and connotated) item 보다 휠씬 더 많은 수를 보였다. 인도복식스타일이 가장 많이 보여지는 시기(Peak period)는 여성과 남성복식에 있어 모두 1968년에서 1971년 사이로 공통점을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.559-563
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• 2024

현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철 터널 구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 기존 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대평가할 수 있는 기법이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 자동화계측 데이터를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석비법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 터널 구조물의 안전성 평가를 수행하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.40-46
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• 2017

대도심지의 교통 체증 문제로 발생되는 경제적 손실의 해결방안으로 대심도 지하도로 개발이 국내외적으로 대두되고 있으며, 이 중 일부는 시공성 및 경제성이 뛰어난 복층터널로 계획되고 있다. 그러나 복층터널은 하나의 굴착단면에 중간 슬래브를 설치하여 상 하행선으로 사용하는 특수한 구조로 인해 일반 터널보다 층고가 낮게 설치되어 터널내에서 발생되는 화재사고 및 환기 문제에 대해 비교적 취약하다. 따라서, 복층터널의 방재적 약점을 극복하기 위해서는 복층터널에 최적화된 방재 설비구축 연구가 국내에서도 체계적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 복층터널 화재 안전성 향상을 위해 화재발생시 초기 화재 진압 및 확산 방지가 가능한 자동모니터 소화설비를 개발하였으며, 차량화재 진압 실험을 통해 성능시험을 수행하였다. 그 결과로부터 30 m 거리의 차량내부화재 및 10 m 거리의 엔진룸 화재에 대해 화재 확산 방지 및 진압 효과를 확인하였다.