• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제2권2호
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• pp.50-61
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• 2000

터널의 갱구부는 터널에서 3차원 거동을 가장 뚜렷하게 보이는 부분이며 대체로 풍화가 진행되어 거의 토사화되어 있는 취약한 암반에 시공됨에 따라 비탈면은 잠재적인 활동체가 되게 된다. 터널 갱구부 비탈면에서 안정에 위해되는 요인이 발생했을 경우 파괴가 급속히 진행되어 대형사고로 이어질수 있으므로 특별한 안정화 대책이 필요하여 경제적으로 큰 부담이 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 갱구부 비탈면을 수평 아치형으로 굴착하게 되면 굴착량이 줄어서 경제적이고 자연훼손이 줄어들며 보다 안전하고 아름다운 형상을 기대할 수 있다. 그러나 인식부족으로 인하여 이와 같은 시도는 거의 이루어지지 않고 있어서 면벽식 갱구부가 보편화 되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 아치형 갱구부 비탈면의 이점을 알아보기 위하여 3차원 수치해석을 ㄷ형과 아치형 비탈면에 대하여 각각 수행하여 그 결과를 서로 비교하였으며 터널 굴진과 암반강성에 따른 갱구부 비탈면의 안정성은 비탈면에서 발생되는 최대전단변형율과 막장면에서 터널굴진에 따른 소성접근도를 분석하여 검토하였다.

• 지질공학
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• 제23권3호
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• pp.283-292
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• 2013

석회암 사면에서 터널 출입구를 시공하기 위하여 진입로를 개설하던 중 사면붕괴가 발생되었다. 사면의 붕괴원인을 조사하기 위하여 현장조사, 실내시험 및 수치해석을 수행하였다. 수치해석결과에 따르면 터널 출입구 진입로 개설이전 사면안전율은 1.0이하이며, 진입로 개설이후 사면안전율은 더 저하되는 것으로 나타났다. 그리고 진입로 개설이후 전단변형률 및 소성영역은 사면상부에서 하부로 전이되므로 사면활동영역이 증가되어 사면안정성을 저하시키는 것으로 해석되었다. 터널 출입구 시공을 위해서는 해당사면에 대한 안정성을 확보하여야 하므로, 대상현장의 조건을 고려하여 록볼트, 록앵커 및 FRP 그라우팅을 사면에 보강하는 것으로 결정하였다. 적용된 사면보강공법의 효과를 확인하기 위하여 현장계측을 수행하였다. 현장계측결과 사면지반의 수평변위는 매우 미소하며, 대부분 발생된 이후 다시 회복되는 탄성거동을 보였다. 그리고 록볼트 및 앵커축력은 터널굴착작업 및 장마기간에 의한 영향보다는 사면굴착작업시 영향을 가장 크게 받으며, 터널굴착작업이후 수렴하는 경향을 보이므로 대상사면은 안정한 상태임을 확인할 수 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.331-339
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• 2020

본 연구에서는 케이슨 방파제 바닥판 단부 지지력 저감방안에 대해서 고찰하였다. 단부 지지력에 영향을 미치는 핵심변수로 설치수심, 마루높이, 설계파고 및 주기, 방파제 상부구조의 무게중심 위치 등을 선정하여, 이 핵심변수의 변화에 따라 단부 지지력이 어떻게 변하는지를 해석적으로 살펴보았다. 설계파력은 설계기준에서 제시하고 있는 파력식을 적용하여 산정하였으며, 설계파력에 대해 활동과 전도에 대해 안전율 1.2를 갖도록 상부구조 안정중량과 케이슨 최소 폭을 결정하여 적용하였다. 해석결과, 단부 지지력은 수심 증가에 따라 빠르게 증가하여, 일정 수심 이상(해석조건 내에서는 20 m)이 되면 허용지반지지력을 상회할 수 있고, 마루높이가 증가하면 단부 지지력이 완만히 선형적으로 증가하지만, 파고와 주기의 증가에 따라서는 감소함을 확인하였다. 또한, 이러한 단부 지지력은 상부구조 무게중심을 외해측으로 이동시켜 상당 수준 완화(해석조건 내에서는 케이슨 폭의 5% 이동시키면 20% 이상 저감 가능)시킬 수 있음을 확인하였다. 이번 해석결과와 최근에 수행된 연구결과에 기초하여 설계 시 사용할 수 있는 단부 지지력 저감방안을 제시하고 그 적용성을 평가하였다.

• 한국의류학회지
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• 제18권2호
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• pp.252-262
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• 1994

성인 남자 목부위의 연령별 형태 변화를 슬라이딩 게이지법에 의하여 측정하고자 하였으며,피험자는 20대 청년층 15명, 40대 중년층 11명, 60대 노년층 11명으로 하였다. 측정 부위는 후두융기점, 목뒷점, 목앞점, 어깨점을 지나는 목부위의 수평단면형태로 하였으며, 목부위의 측면형태, 각 수평단면의 둘레, 수평단면의 전후$\cdot$좌우길이에 대하여 연령별 특징을 파악하였다. 실험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 목뒷점에서 수평으로 인체의 전방을 향하여 그으진 수평선에 대한 후두융기점의 위치로서 목의 측면 형태를 분석하였으며, 20대에서는 피험자 15명중 14명이 자세I과 자세II에 속하므로서 경부 자세가 바른 체형을 보여 주었으며, 40대에서는 피험자 11명중 자세II에 속하는 피험자가 3명이었으며 나머지 8명은 경부 자세가 앞으로 수그러진 체형인 자세III에 속하였다. 60대에서는 피험자 11명 모두가 자세III에 속하였다. 2. 후두융기점, 목뒷점, 목앞점, 어깨점을 지나는 각 수평 단면도의 특징에 대하여 보면,목뒷점 수평단면의 형태는 젊은층은 원형을, 중년층과 노년층으로 갈수록 타원형의 모양으로 변화하는것을 볼 수 있었다. 또한, 후두융기점의 위치가 앞으로 수그러지면서 후두융기점 을 지나는 수평단면도의 형태 역시 나이가 들수록 청년층에 비하여 뒷목 부위가 크게 되어지는 경향을 볼수 있었다. 목앞점을 지나는 수평단면은 나이가 들수록 청년층에 비하여 단면의 전후$\cdot$좌우길이가 커지는 경향을 볼 수있었으며 40대가 최대치를 나타내었다. 어깨점을 지나는 수평단면의 특징은 나이가 들수록 전후길이(두께)는 증가하고 좌우길이(너비)는 감소하는 경향을 보였다.

• 지질공학
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• 제11권3호
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• pp.303-313
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• 2001

연구지역은 경기도 남양주시 화도읍 구암리 부근 절개면으로 2000년 8월 28일 400mm이상의 집중호우시 붕괴가 발생한 곳이다. 붕괴절개면은 경사가 40$^{\circ}$ (1:1.2)로 도로설계기준을 충분히 만족함에도 불구하고, 구성암석 내에 발달하는 불연속면을 따라 암괴가 이동되어 붕괴된 현장이다. 본 연구목적은 당 절개면의 붕괴원인 규명을 위한 불연속면 자료수집 과정에서 발생하는 불연속면의 조사방법에 따른 상관성에 대한 비교검토로서, 현장조사에 의하여 절개면 법면에 나타나는 불연속면의 육안관찰 및 구성암석의 지질학적인 특성을 조사하고, 절개면 붕괴와 관련되는 불연속면의 방향성을 분석하였다. 광역적 범위에서 취할 수 있는 선구조는 항공사진을 통하여 자료를 추출하였으며, 방향성을 분석하였다. 광역적 범위에서 취할 수 있는 선구조는 항공사진을 통하여 자료를 추출하였으며, 지표면 하에 불연속면 자료는 시추조사 및 시추공영상촬열(Borehole Image Processing System, BIPS)에 의해 나타난 불연속면 방향성을 수집하였다. 조사방법에 따라 불연속면의 상관관계에 대하여는 스피어맨 순위상관관계를 이용하여 상관성을 도출하였으며, 그 결과 상관계수는 ${\gamma}_s$ = 0.91에 해당되어 상관성이 있는 것으로 나타났다. 또한, 분석된 불연속면의 방향성을 토대로 하반구 등면적 투영망을 통한 안정성 해석을 실시한 결과, 평면파괴에 대하여 불안정한 상태에 해당되는 것으로 나타났다. 본 절개면에 대하여는 절개면 안정화에 대한 대책으로 기존의 경사도 완화뿐만 아니라 불연속면의 방향성에 대한 근본적인 대책이 마련되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.251-260
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• 2002

지오텍스타일 튜브공법은 고강도 토목섬유인 지오텍스타일을 튜브모양으로 봉합하여 수리학적 방법이나 기계적인 방법으로 내부에 토사를 채워 구조물을 형성하는 공법으로, 지오텍스타일 튜브구조물은 지오텍스타일에 구속된 토사 체로 구성되며, 지오텍스타일과 토사의 복합거동 특성을 나타낸다. 또한, 구조물의 활용분야가 해안 및 호안 침식방지 구조물이나 방파제, 제방 등에 적용되어지므로 설계 및 안정해석 시, 지반공학적 검토와 파도에 의한 수리동역학적 검토가 필요하다. 본 연구에서는 지오텍스타일 튜브의 효율적인 안정해석방법에 대하여 분석하기 위하여, 방파제 (Breakwater), 이안제(Detached breakwater), 돌제(Groin)등과 같은 해안구조물의 경험 및 2차원 평형해석방법을 검토 및 적용하였으며, 해석결과의 실험적 분석을 위하여 이안제형태의 지오텍스타일 튜브에 대한 수리모형시험을 실시하였다. 본 연구에서 수행한 경험식 및 2차원 평형해석 분석은 기존의 수리모형시험을 통하여 도출된 경험식과 파도의 작용을 외력으로 한 2차원 평형해석이론을 적용.검토하였다. 또한, 수리모형시험을 통한 안정해석은 지오텍스타일 튜브의 형태(채움비율 변화), 유의파고(Significant wave height), 천단고(구조물 상부수심)의 확보유무 등의 해석변수조건을 적용하였다. 2차원 평형해석에 의한 지오텍스타일 튜브의 안정해석결과, 활동 및 전도에 대한 안정성은 튜브형태, 접지면적, 유의파고, 투영면적 등의 복합상관관계로 비선형적인 변화를 나타내었으며, 수리모형시험을 통한 안정성 검토결과, 경험식 및 2차원 평형해석결과와 근접한 결과를 나타내었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.367-378
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• 2018

연구목적: 본 연구는 국내 도심지 굴착시 흔히 마주치는 암반을 포함한 다층토 지반에서 앵커지지 흙막이 구조물의 합리적인 안전관리방법에 대해 서술하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 흙막이 굴착공사의 붕괴사례 현장으로부터 수집한 현장 계측자료를 바탕으로 깊은 굴착시 앵커지지 흙막이벽체의 수평변위속도 관점에서 흙막이 구조물의 안전관리방법에 대해 접근하였다. 연구결과: 붕괴구간의 흙막이벽체 평균 최대수평변위속도는 굴토완료 이후에 뚜렷하게 증가하는 추세를 보였다. 특히, 암반 불연속면을 따라 발생하는 슬라이딩에 의한 흙막이 구조물 붕괴는 비교적 짧은 시간에 상당히 큰 변위속도를 나타냈다. 결론: 본 연구를 통해 굴착공사중 흙막이 구조물 붕괴 사고를 사전에 예측하고 예방하기 위해 국내 현장에서 일반적으로 적용되어온 수평변위에 의한 정량적인 관리기준보다는 수평 변위속도에 의한 안전관리기준의 활용은 흙막이 굴착공사의 안전성을 판단하는데 훨씬 합리적인 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.1-9
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• 2022

이 연구에서는 Hwang et al.(2021a, 2021b)가 제시한 강봉 트러스 시스템과 FRP 시트로 보강된 조적벽체의 면내·외 내진성능을 비교평가하였다. 면내·외 가력에서 FRP 시트로 보강된 조적벽체의 최대 내력은 각각 무보강 조적벽체의 71% 및 85% 수준으로 순수 조적벽체의 내력을 발휘하지 못하고 더 낮은 내진 성능을 보였다. 강봉 트러스 시스템으로 보강된 조적벽체의 최대 내력은 무보강 조적벽체에 비해 약 1.8배 높았다. 강봉 트러스 시스템은 FRP 시트 부착 공법에 비해 최대 내력, 강성, 에너지 소산능력 향상에 뛰어났다. 하지만, FRP 시트로 보강된 조적벽체의 경우, FRP시트를 조적벽체의 전체에 보강함으로써 조적벽체가 과보강되었고, 실험체가 미끄러짐 파괴가 발생 강성발현 증가효과가 미미한 것으로 판단된다. 추후, FRP 시트를 조적벽체의 일부분만 보강한 실험체와 강봉 트러스 시스템으로 보강한 실험체의 내진성능을 비교하는 후속연구가 필요하다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.