In this study, pre-postprocessing toolbox is developed to perform elasto-plastic analyze of underground structures with transient ground water flow. This toolbox is composed of three modules. The first is the data input processor for the structural analysis. The preprocessing Is using GUI (Graphic User Interface), which is consist of dialog box, pull down, and short-cut icon, etc. The second is the structural analysis module. The analysis is based on the elasto-plastic finite element method involving additional options such as ground excavation effect, transient ground water flow, and rock bolts behavior. The last is the postprocessing module. The postprocessing is able to verify the result of the structural analysis by the graphical simulation which visualizes the element mesh, the node displacements, the element stress states, the stress contour, the ground water surface, and the rock bolt stresses. Since various options are considered separately in this toolbox, it is easy to modify the module of each processing, and to update other functional modules for the given analysis conditions.
In this study, multivariate analysis based on domestic data(958 EA) of road tunnel, and suggest the easy prediction equation of Q-system. We generate applicable Q-value to numerical analysis method with using the equation and investigate the behavior as variable Q-value of rock mass induced excavation with discontinuum numerical analysis method, UDEC. In the result of the experiment, we research the application range of Q-value to apply the continuum model to discontinuous rock mass is below 0.7 and we testify the applicability of continuum model as researched Q-value with continuum numerical analysis method, FLAC.
This study summarizes the research methods, subjects, research processes, and achievements of major researchers by analyzing previous research results on Korean food history. The goal of the current study aimed to seek the methodology and direction of 'food history research'. Literature data from 1945 to 2022 were examined. Results of excavation research on ancient food literature were divided into the following stages: the 1980s, when the foundation for 'cataloging' was laid, and the 2000s, when 'digitization' was achieved. Achievements of each period were collected, and the achievements and limitations were analyzed. Next, the research results were classified into 'Food technology history', 'Recipe change history', and 'Food culture and dietary history'. We observed that around the 2000s, anthropology and folklore research perspectives were reflected, and the research on 'history of diet' reached a turning point. Our results indicate the possibility that food history can develop as a special historical area. This could be achieved by establishing an exchange system with other disciplines and creating a systematic curriculum.
The design of tunnels in rock masses often demands more informations on geologic features and rock mass properties than acquired by usual field survey and laboratory testings. In practice, the situation that a perfect set of geological and mechanical input data is given to geomechanics design engineer is rare, while the engineers are asked to achieve a high level of reliability in their design products. This study presents an artificial neural network which is developed to resolve the difficulties encountered in conventional design techniques, particulary the problem of deteriorating the confidence of existing numerical techniques such as the finite element, boundary element and distinct element methods due to the incomplete adn vague input data. The neural network has inferring capabilities to identify the possible failure modes, support requirements and its timing for underground openings, from previous case histories. Use of the neural network has resulted in a better estimate of the correlation between systems of rock mass classifications such as the RMR and Q systems. A back propagation learning algorithm together with a multi-layer network structure is adopted to enhance the inferential accuracy and efficiency of the neural network. A series of experiments comparing the results of the neural network with the actual field observations are performed to demonstrate the abilities of the artificial neural network as a new tunnel design assistance system.
The most widely accepted method for understanding the deformation mechanism of rock is from the use of computer simulation. However, if the changes in rock properties after excavation are significant this will prevent the computer simulation kent predicting the deformation with acceptable accuracy. If the deformations are, however, carefully measured in situ, the resulting data can be more useful far predicting the deformational behavior of underground openings, since the effect of the parameters which influence the deformational behavior are included in the measurement. In this study, extensive data analyses were carried out using the deformation measurements from the Waste Isolation Pilot Plant (WIPP), which is a permanent nuclear waste repository The results from computer simulations were compared with field measurements to evaluate the assumptions used in the computer simulations, For better description of the deformational behavior around underground excavations, several techniques were developed, namely: (a) the calculation of the zero strain boundary; (b) the evaluation of the influence of adjacent excavations on the deformational behavior of pre-excavated openings; (c) the description of the deformational behavior using in situ measurements; (d) the calculation of the shear stress distribution; and (e) the application of a Neural Network for the prediction of opening deformation.
Kim, Mincheol;Inakazu, Toyono;Koizumi, Akira;Koo, Jayong
Environmental Engineering Research
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제18권1호
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pp.37-43
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2013
Water distribution pipes installed underground have potential risks of pipe failure and burst. After years of use, pipe walls tend to be corroded due to aggressive soil environments where they are located. The present study aims to assess the degree of external corrosion of a distribution pipe network. In situ data obtained through test pit excavation and direct sampling are carefully collated and assessed. A statistical approach is useful to predict severity of pipe corrosion at present and in future. First, criteria functions defined by discriminant function analysis are formulated to judge whether the pipes are seriously corroded. Data utilized in the analyses are those related to soil property, i.e., soil resistivity, pH, water content, and chloride ion. Secondly, corrosion factors that significantly affect pipe wall pitting (vertical) and spread (horizontal) on the pipe surface are identified with a view to quantifying a degree of the pipe corrosion. Finally, a most reliable model represented in the form of a multiple regression equation is developed for this purpose. From these analyses, it can be concluded that our proposed model is effective to predict the severity and rate of pipe corrosion utilizing selected factors that reflect the fuzzy soil environment.
In the era of the 4th industrial revolution, smart construction is actively researched, in the domestic construction field, and one of the key elements in this field is Building Information Modeling(BIM). In Korea, smart construction is being implemented through BIM-based digitization and intelligence. The geotechnical engineering field should also prepare for the introduction of BIM. In this study, the concept and application status of GeoBIM were identified, and the direction of future research was presented. This study is a part of the study "Establishment of GeoBIM-based Digital Twin Maintenance System" in the current "Technology Development for Establishment of Jeju Ground Collapse Response System for Safe Road Operation". The subject and scope of the study is continuous excavation at caves located under roads in Jeju Island, and initial research is being conducted on Jaeamcheon-gul and Jeonggusu-gul. This study aims to build a digital twin through individual data construction and integration processes such as cave shape modeling using laser scanners, 3D stratum modeling using borehole information and geophysical exploration data, and modeling of surrounding conditions using drones.
This study was prepared to understand the changes in the stylobate and the characteristics of contrasting with the wooden pagoda of Hwangnyongsa Temple, which occupies an important position in ancient architecture. Literature data related to the wooden pagoda of Hwangnyongsa Temple, excavation data, and newly identified stylobate stone were examined.The reconstruction period of the wooden pagoda of Hwangnyongsa Temple, the size and form of the stylobate, the plan of the stylobate, the height plan, and the elevation plan were reviewed one after another.Since its foundation in 646, the wooden pagoda of Hwangnyongsa Temple has been rebuilt during the reign of King Gyeongmun in 873 and a stylobate has been rebuilt. Through the analysis of similar cases with the wooden pagoda's face stone members, the elevation of the stylobate was proved. It is estimated that the size and format of the wooden pagoda stylobate were similar to those of the reconstruction stylobate. It seems that the Sumijwa style stylobate was first introduced to the foundation of the wooden pagoda of Hwangnyongsa Temple. This is of great significance in that it provided a fundamental motif for the stylobate of architecture and stone architecture of the Unified Silla period.
토공작업은 자연지반을 정지하거나 터파기를 통해서 구조물을 설치하기 위한 공간을 제공한다. 대규모 건설공사의 경우 토공작업은 굴삭기, 도저, 덤프트럭 등 대형장비가 투입되며, 장비와 장비간 그리고 토공작업에 투입되는 관리자간 인터페이스(interface)가 발생된다. 따라서 토공작업의 효과를 높이기 위해서는 건설장비 조종원간 커뮤니케이션(communication)이 필요하며, 토공작업의 프로세스를 분석하여 커뮤니케이션을 향상시켜야 한다. 본 연구는 건설공사의 토공작업 프로세스를 분석하고, 스마트 글래스 기술을 적용하여 커뮤니케이션 효과를 높이는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 프로세스 다이어그램을 사용하여 토공작업을 모델링 했으며, 토공작업 프로세스 상에서 생성되는 데이터에 대한 클래스 다이어그램을 작성했다. 또한 토공작업에서 생성되는 데이터를 저장하고 재사용하기 위해서 데이터베이스가 구축되었다. 최종적으로 스마트 글래스 기술을 적용하여 토공작업 중 데이터 인터페이스 효과를 높이기 위한 프로토타입이 개발됐다. 프로토타입 개발 결과 스마트 글래스는 수신호, 경적소리 등 단순한 데이터 전달방식을 벗어나서 토공작업에 참여하는 관리자와 건설장비 조종원간 지속적인 의사소통이 가능하게 할 것으로 평가된다.
본 논문에서는 관로를 자동으로 검출하는 지하 관로 자동 탐색 시스템을 제안한다. 시간에 따른 지반변화, 관로 시공 불일치 등 여러 가지 요인으로 실제 관로의 위치가 지하 관로 도면과 일치하지 않는다. 이로 인하여 굴착공사나 관로 노후화에 의한 여러 사고가 발생한다. 사고를 방지하기 위해 GPR(지표 투과 레이더, Ground Penetrating Radar) 탐사를 통해 지하시설물을 찾아내는 작업이 이루어지고 있지만, 분석을 담당할 수 있는 전문가의 수가 부족하다. GPR 데이터는 매우 방대하며 분석과정에도 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 이에 본 논문에서는 3D GPR 데이터를 자동으로 분석하기 위해 딥 러닝 기술인 3D 이미지 분할을 사용하고, 이에 적합한 데이터 생성 알고리즘을 제안한다. 또한 GPR 데이터 특성에 맞는 데이터 증강 기법, 데이터 전처리 모듈을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템은 F1 Score 40.4%의 성능을 보였으며 이를 통해 이미지 분할을 이용한 관로 분석의 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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