본 논문은 보강토옹벽의 곡선부 거동을 수치해석으로 분석한 내용을 다루고 있다. 보강토옹벽은 토목섬유의 발전과 함께 발달해왔다. 기존의 콘크리트 옹벽과 달리 성토 높이에 제약을 받지 않고 안정성을 확보할 수 있다는 장점이 있으며, 현재 산업 및 주거단지를 형성하는데 많이 사용되고 있다. 이러한 보강토옹벽의 설계는 현재 다른 형식의 옹벽 설계와 동일하게 내 외적 안정성 검토 및 보강재의 인장력에 대한 검토를 활용하여 이루어지고 있으며, 주로 2차원 수치해석을 바탕으로 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구결과에 따르면, 보강토옹벽의 취약부는 곡선부로 보고되고 있으며, 이는 실내모형시험 및 피해사례에 대한 연구에서 언급된 바 있다. 보강토옹벽의 곡선부 거동을 파악하기 위한 2차원 수치해석은 그 한계점을 분명히 드러내고 있으며, 실내모형시험 및 현장시험 또한 그 거동과 파괴메커니즘을 이해하기에는 그 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 보강토옹벽의 곡선부의 거동을 이해하기 위해 3차원 수치해석을 수행하였으며, 수치해석에서의 직선부와 곡선부의 결과를 비교 분석하였다. 뿐만 아니라, 상재하중의 고려 여부 및 성토체의 다짐도를 달리하여 각각의 조건에서의 거동특성을 비교 분석하였다.
최근들어 고속철도 및 도로 설계속도 향상과 더불어 터널건설공사가 차지하는 비중이 비례하여 높아지고 있다. 특히, 우리 나라 지형특성인 산악지가 많으므로 장대터널공사가 급증하고 있다. 이와같이 터널 장대화 추세로 단층대 구간을 회피하여 터널 설계 및 시공이 어려운 것이 현실이고 산악지에 터널건설은 설계 시에도 지반조사가 지형조건상 어려운 경우가 많아서 정밀한 지반 조사가 어렵고 이로 인하여 터널시공 중에 터널 주변 지반에 풍화 취약구간인 단층대들이 존재하는 경우에는 단층대 분포와 강도특성, 지하수 분포범위에 따라 굴착 중 터널 안정성에 직접적인 영향을 주게된다. 특히 본 연구대상 터널과 같이 터널 천정부에 일정 간격 이격되어 터널 상부에 단층대가 분포하고 있어 설계 시 지반조사에서 파악이 안된 경우에는 굴착 시간이 경과 후 터널바닥부 변형이 발생하게 되어 막장면 관찰을 통해 변위 발생 여부를 분석하는데는 한계가 있다. 따라서 유사사례 분석을 통해 변형 등이 발생하였을 때 적절한 보강방안에 대한 분석이 필요하다.
철근콘크리트 깊은 보(deep beam)는 균열 후의 구조 및 재료적 비선형성으로 인하여 아직까지 명확한 이론적인 해석 방법과 설계 방법이 정립되어 있지 않은 상태이다. 현재 내하력 평가는 주로 교량 상부 구조물에 대하여 수행되어 왔고, 그 평가 방법에 대한 적용성과 결과에 많은 불합리성을 포함하고 있다. 이 연구에서는 철근콘크리트 릴은 보의 복잡한 전단거동 특성 및 전단강도를 해석적으로 평가하고, 이를 신뢰성 이론을 바탕으로 적절하고 합리적인 내하력 평가를 수행할 수 있는 방안을 제공하는데 그 목적이 있다. 정확하고 올바른 평가를 하기 위하여 비선형유한요소해석 프로그램 RCAHEST를 사용하였다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 속에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 이에 대한 콘크리트의 균열 모델로서는 분산균열모델을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 해석 기법과 재료적 비선형성을 고려한 해석모델을 신뢰성 있는 연구자의 실험 결과와 비교하여 그 타당성을 검증하였다. 이러한 결과를 바탕으로, Euro Code기준으로부터 철근콘크리트 깊은 보의 파괴에 대한 목표신뢰도지수를 설정하였다. 신뢰성 해석을 통하여 파괴에 대한 목표신뢰도 지수를 만족하도록 하는 감소계수를 산정하였다. 이 연구에서 제안된 철근콘크리트 깊은 보의 내하력 평가 방안을 콘크리트 구조설계기준에 의한 평가 결과와의 비교 및 분석을 통하여 타당성을 검증하였다.
코딩 교육용 드론은 비행의 기초 원리를 체험하는 것뿐 아니라, 주로 아두이노(Arduino) 기반의 프로그래밍을 통해 드론을 제어하고 조종할 수 있도록 개발된 드론이다. 교육용 드론의 특성상 주 사용자는 드론 조종에 미숙한 학생들이기 때문에 드론과 외부 물체와의 충돌이 빈번하게 발생하여 드론 기체의 손상 비율이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 교육용 드론 기체에 대한 구조 동역학 기반의 충돌 시뮬레이션 방법을 통해 드론의 구조적 안정성을 평가하였다. 약 240,000개의 4면체 요소를 갖는 해석 모델을 사용하여 $0^{\circ}$, $+15^{\circ}$, $-15^{\circ}$의 충돌 각도에 따른 3가지 케이스에 대해 충돌 시뮬레이션을 수행하였다. 3차원 구조물의 동적 거동 시뮬레이션에 탁월한 기능을 제공하는 ANSYS LS-DYNA를 활용하여 드론이 4 m/s의 속도로 벽에 충돌했을 때 주요 관심 부분인 드론 상 하부, 링 조립체에 발생하는 응력 분포 및 변형률을 분석하였다. 주요 관심 부분의 등가 응력에 따른 안전율은 0.72~2.64, 항복 변형률 기준 안전율은 1.72~26.67의 범위로 도출되었다. 이러한 안전율을 기준으로 재료 물성에 따른 항복 변형률과 종국 변형률을 초과하는 응력이 발생하는 부분에 대한 구조 안정성 확보를 위해 설계 보강이 필요한 부분을 제시한다.
PHC 말뚝은 우수한 축하중 저항 능력에 비해 상대적으로 전단 및 휨 저항 성능이 낮은 단점을 가지고 있다. 이 연구의 목적은 기존 PHC 말뚝의 단점을 개선할 목적으로 개발된 중공부에 내부충전 콘크리트, 축방향 철근과 전단 철근으로 보강한 합성 PHC 말뚝(ICP 말뚝)의 휨성능을 평가하는 것이다. 이를 위하여 기존의 교대 설계사례로 부터 말뚝에 발생하는 축력과 휨모멘트를 조사한 후, ICP 말뚝 계산을 위하여 개발한 축력-휨모멘트 상관관계 프로그램을 이용하여 허용 축력과 휨모멘트가 발생하는 부재력을 만족하도록 ICP 말뚝을 설계하였다. 설계에 따라 ICP 말뚝을 제작하였으며, 휨실험을 수행하였다. 실험 결과 ICP 말뚝은 PHC 말뚝에 비하여 약 45% 큰 휨내력을 나타내었다. 또한 계산에 의해 예측한 ICP 말뚝 휨강도의 25%를 허용 휨모멘트로 취할 경우, 약 4.5의 안전율을 갖는 것으로 평가되었다.
본 연구는 신임 119구급대원의 출동경험을 바탕으로 응급구조학 교육의 현장 적용 및 효용성을 파악한 후 대학교육의 한계점과 개선점 및 발전방향을 도출해내고자 한 질적 연구이다. 연구대상자는 응급구조학과를 졸업한 119 구급대원으로 구급활동을 시작한 지 3년 이내의 신임구급 대원 6명이다. 내러티브 인터뷰(narrative interview)방식으로 심층면담을 진행한 후 현상학적 방법 중 하나인 Colaizzi방법으로 분석하였다. 의미있는 진술에서 82개의 구성된 의미가 도출되었다. 구성된 의미로 부터 23개의 theme, 4개의 theme cluster, 2개의 category가 확인되었다. 4개의 주제모음은 '대학교육의 효용성', '대학교육의 한계점', '교육방법론에서의 개선방향', '교육내용에서의 개선방향'으로 신임구급대원들은 대학교육이 전반적으로는 도움이 되었으나 소방 현장보다는 병원 쪽에 치우친 이론교육이 주입식 강의로 이루어진 한계점을 지적하였다. 이에 신임대원들은 사례중심의 학습, 현장사례리뷰, 역할극방식 교육, 시뮬레이션 교육의 확대와 함께 실습위주로 장비를 활용한 술기교육을 강화할 것을 제안하였다. 또한 신임대원들은 대학교육과 현장사이에서 이론과 실제사이의 괴리감을 토로하며 소방현장에 맞는 교육의 도입을 제안하고 다양한 시각을 위한 다양한 지도를 언급하였다. 응급구조학 대학교육은 전반적으로 도움이 되었으나 제한점이 동시에 관찰되므로 교육방법론과 교육내용의 개선을 통해 발전해가야 한다.
본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.
콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.
연구목적: 본 연구의 목적은 화재가 발생한 교량의 지속적인 사용가능 여부를 결정하고 보수·보강에 대한 근거자료를 제공하기 위해 교량의 화재 손상여부를 정확하게 분석하는 것이다. 연구방법: 구조물에 전달된 화재온도를 추정하기 위하여 콘크리트의 XRD, SEM 및 EDS 분석 등을 실시하였으며, PSCI Beam 및 바닥판 콘크리트 표면으로부터의 깊이별, 구역별로 분석하였다. 연구결과: 화재구간 콘크리트에 대한 시험결과 G12,11은 깊이 60mm까지 열에 의한 영향이 미친 것으로 확인되었고 수열온도는 최대 1000℃ 이상인 것으로 나타났다. 그리고 G10,9,8 거더는 G12,11에 비해 상대적으로 약한 피해를 입었으며 피해 정도는 최대 40mm 깊이까지 열에 의한 영향을 받은 것으로 확인되었다. 결론: 분석된 자료를 근거로 보수·보강과 정기적인 점검을 시행한다면 본 교량은 화재에 의한 손상을 감안하더라도 충분한 안전성을 확보할 수 있을 것으로 사료된다.
확대머리 SD600 고강도 인장철근으로 단부 정착된 SFRC 깊은보의 전단성능을 평가하기 위해 전단 실험을 수행하였다. 실험 변수는 주인장 철근의 단부 정착방법(확대머리 철근, 일자형 철근), 단부 정착길이, 전단보강근 유무 등이다. 전단경간비는 1을 가지는 실험체에 대한 전단실험결과, 모든 실험체는 초기 휨 균열이 발생한 후 경사균열이 진행되면서 최종적으로 압축전단파괴되었다. 확대머리 철근으로 기계적 정착된 실험체들이 일자형 철근 정착에 비하여 5.6~22.4% 더 큰 전단강도를 나타내었다. 확대머리 철근으로 기계적 정착된 실험체들에 대하여 최대하중의 75%까지는 지압응력이 전체 정착응력의 0.9~17.2%에 도달하였으나, 최대하중 시점에서 지압응력이 전체 정착응력의 22.4%~46%에 도달하여 큰 응력 부담률을 나타내었다. 이를 통하여 확대머리 지압응력에 의한 정착응력 증가가 전단강도에 큰 영향을 미침을 알 수 있다. 실험 전단강도가 실용식에 의한 전단강도의 2.68~4.65 배로 평가되어, 실용식이 전단내력을 안전측으로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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