최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존 연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
도로터널내의 피난연락갱은 화재시 터널내 통행자의 안전성 확보를 위한 방재시설 중 하나이며 국내의 경우 500 m이상 터널에서는 250 m 간격 이하로 설치하도록 규정하고 있다. 그러나 이러한 일괄적인 피난연락갱 간격 산정은 터널내 풍속이나 구배, 화재강도 및 터널의 내공단면적 등 터널의 특성에 대한 고려가 되지 않기 때문에 과대 및 과소 설비가 될 우려가 발생한다. 본 연구에서는 터널 내 풍속 및 구배의 영향을 고려한 피난연락갱 적정간격 산정 방식을 제시하여 터널 설계시 피난연락갱의 효율적인 적용을 목표로 한다. 결과로 터널내 풍속이 0 m/s와 1.0 m/s의 경우 구배에 의한 영향이 뚜렷한 것으로 분석되었으나 2.0 m/s 이상의 경우 터널내 구배에 의한 연기의 이동은 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 터널 내부 기류속도 및 터널 구배에 따른 적정 피난연락갱 간격이 상이하게 나타나 250 m 간격인 기존의 일괄적인 피난연락갱 간격 산정이 아닌 터널 내 풍속이나 구배, 화재강도 및 터널의 내공단면적 등 터널의 특성에 대한 고려값을 적용한 적정 피난연락갱 산정이 필요하다.
연구목적: 본 연구에서는 공동 영역의 변화를 규명하기 위해 GPR 탐사장비, 유량계, 천공기, 공내 촬영장비, 공동 형상화 장비 등을 사용하여 공동 체적에 비례한 일정량의 물을 주입하고, 주입한 물이 빠짐에 따라 확대되는 공동 영역 변화를 정량적으로 평가하였다. 연구방법: 지하수 주입에 의한 공동 체적변화를 살펴보기 위해 실험공 2개소에 대한 주입시간-주입유량-체적증가량을 측정하였다. 연구결과: 주입시간이 증가할수록 체적증가량은 감소하고 있으며 1시간 정도 주입하면 더 이상의 체적증가가 없음을 알 수 있었다. 결론: 주입실험을 통해 체적변화 양상을 분석하여 공동생성의 원인이 주변 지중 매설물에 대한 영향 유무를 판단할 수 있었다. 그리고 지하수 주입 시, 공동이 확장되는 과정에서 주변의 이완된 지반이 일부 붕괴되거나 세립토가 주변 지반의 간극을 채우기 때문이며, 지하수 주입 유량이 증가할수록 체적변화가 증가하는 것으로 미루어, 공동의 확장은 지하수 유동에 큰 영향이 있음을 알 수 있었다.
The On Line Electric Vehicles(OLEV) that can pick up inductive power from underground coils on driving with high efficiency have been developed this year, and is now proposed in this paper. The IPS(Inductive Power Supply) system consists of power supply inverters, power supply rails, pick up modules, and a regulator. There are 3 generations of IPS have been developed so far, and the $4^{th}$ generation IPS is being developed. The $1^{st}$ generation has been demonstrated this Feb. 27, which is equipped with mechanically auto tracking pick-up module with 1cm air gap, and showed 80% power efficiency. The $2^{nd}$ generation IPS applied to an 120kW (average)/240kW(peak) motor powered electric bus has 17cm air gap with 72% power efficiency. For the $2^{nd}$ generation IPS, the Power supply inverter has 440V, 3phase input and 200A @ 20kHz output. The test power supply rail of 240m long is segmented by 60m each, where newly developed core structure and power cable are constructed under the road covered with asphalt of 5cm thickness. The pick-up modules which consist of core, winding wire, and rectifiers are fixed to the bottom of the bus which can carry more than 40 passengers and can pick up max. 60kW. To remove parasitic component and to transfer maximum power between them resonant circuit topology is applied to the primary and secondary sides. The EMF level is below 62.5mG at 1.75m from the center of the road to meet the regulation. Several effective ways of reducing EMF levels have been developed. In addition, effective ways to solve problems related high frequency power cables buried in ground and it's proof from soil have been studied also. This development shows that the IPS system is capable of supplying enough power to the pick-up of OLEV and can reduce battery size, weight and cost, which means the IPS with OLEV is one of the best candidate for EV.
연약지반 공사는 설계단계에서 고려하지 못한 변수들이 시공단계에서 발생되어 구조물의 안정성과 설계변경에 따른 공사비 증가의 원인이 된다. 본 연구는 충청북도 오창지역에 조성되는 산업단지 진입도로 조성구간을 연구대상으로 하며, 연약지반 처리공법으로 암버럭을 이용한 치환공법 및 사용하중을 고려한 과재성토를 연약지반 처리대책으로 선정, 구조물의 안정성 및 공기 단축으로 공사비 절감효과 분석에 목적이 있다. 연구구간의 연약지반 두께는 사질토 및 점성토 연약지반으로 2.4~5.5m로 규모가 작으나 지표하 1.5~5.9m의 지층사이에 불균등하게 분포하며, 침하발생은 크지 않으나 장래 부등침하와 단차 발생이 예상되어 연약지반 처리후 현장 계측결과를 분석하여 장래 침하거동을 예측하였다. 또한, 치환재료는 지역특성 및 경제성을 고려하여 양질토사를 암버럭으로 치환하여 안정성 증가, 공기단축 등으로 공사비 29%를 절감하였다. 본 연구를 바탕으로 향후 제체내 간극수압 소산, 지하수위 변동 등의 예측과 실제 계측된 연약지반의 압밀과의 관계 등에 대한 추가적인 연구를 수행할 경우, 다양한 현장조건에서 연약지반 거동을 정확히 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
도시화로 인한 인구집중 및 개발 집중현상으로 하천변 저지대 및 지하공간 사용이 증가하였고, 불투수층이 증가하여 도시유역의 배수체계는 우수관거에 의존하고 있다. 이러한 변화로 인한 우수관거의 저류용량 부족 및 외수위의 영향으로 인한 도심지 역류 현상으로 인한 침수피해가 발생하고 있다. 하지만 기존의 홍수범람에 관한 연구는 대부분 외수범람과 내수침수를 유기적으로 연결하지 못하고 있다. 본 연구에서는 상습침수가 발생하는 도시유역에 대하여 도시유역 유출특성을 고려한 홍수의 정확한 예측을 위해 강우분석 및 외수위를 고려하고, 도시유출모형인 SWMM 모형을 이용하여 하수관거의 월류를 분석하였고, 이 결과를 홍수범람해석 모형과 연계하여 도시유역에서의 집중호우 발생시 침수해석을 실시하여 수방시설물의 홍수배제 효율을 분석하였다. SWMM 모형의 적용결과 외수위영향에 따른 원활한 내수배제가 불가능 한 것으로 나타났고, 관거 월류량이 많아진 것으로 나타났다. 월류된 우수가 지면을 따라 흐를 경우 저지대의 침수가 예상되고, 월류량이 많은 맨홀을 주요맨홀로 선정하였고, 월류수 저감을 위한 방안으로 주요 맨홀의 인근 지역에 저류지를 설치하는 방안과 각 맨홀들을 연결하는 관거를 확대하는 방안을 설정하였다. 월류 저감 시나리오 적용 결과 저류지 설치시 월류량의 45%, 관거 확대시 33~64%의 저감효과를 보였다. SWMM 모형의 결과를 이용하여 홍수범람해석 모형을 모의한 결과 지표경사와 도로를 따라 맨홀 월류수가 모여 침수현상을 발생시키는 것으로 나타났으며, 관거 확대 적용시 침수면적이 19.6%, 60.5% 줄어든 것으로 나타났다.
연구목적: 공동 성장과정 모니터링은 일반 및 관찰등급을 대상으로 공동의 규모 및 토피의 변화를 주기적으로 관찰하여 공동의 크기 변화를 관측하는 것으로서, 일반 및 관찰등급 공동을 비파괴적인 방법으로 평가하여 체계적인 공동관리방안 수립을 위한 것이다. 연구방법: GPR탐사 장비를 활용하여 취득한 노면영상 및 주변현황 영상을 시험 대상 공동조사서에 표기되어 있는 주변 현황과 GPR 탐사 레이더그램에서 해당위치의 심도별 평면과 종단 및 횡단면을 분석한다. 최초 발견 공동의 노면영상에 나타난 거리와 주변 표식을 활용하여 정확한 위치를 선정하고, 해당위치의 레이더그램을 호출하여 시험 공동을 분석한다. 연구결과: 일반 및 관찰등급의 공동 30개소에서 모니터링 시험을 실시한 결과, 9개소가 복구가 완료되었으며, 시험공동 21개소에서 규모의 변화가 나타났고, 13개소에서 규모 및 등급의 변화가 동시에 발생하였다. 결론: 노면하부 공동은 매설관의 손상, 시공불량, 지하수 유출에 의한 토사유출, 폐기물, 지반진동 등의 다양한 원인으로 발생되나, 장기적인 모니터링을 통한 시험 결과, 지하수 및 국지성 호우 등의 환경적 외부 요인이 주된 영향임을 판단 할 수 있다.
도로비탈면관리시스템은 전국 도로 비탈면 현황을 파악하고 위험등급을 산정하여 유지대책 선정 및 사전에 비탈면 붕괴를 차단하여 국민의 안전을 도모하기 위해 만들어졌다. 이를 위해 전국 국도에 위치한 깎기비탈면에 대해 기초·정밀조사를 수행하여 데이터베이스를 구축하고 매년 갱신되고 있다. 수집된 데이터는 수치형과 문자형으로 구성되어 있으며, 사면에 대한 객관적인 정보와 전문가의 판단에 의해 결정된 주관적인 정보로 구성되어 있다. 본 연구에서는 도로비탈면관리시스템에서 관리하는 데이터 활용 가능성을 검토하기 위해, 기계학습인 로지스틱 회귀분석을 이용하여 독립적인 정보를 이용한 주관적 정보 예측 모델을 구축하고 검증하였다. 수행결과, 구축된 확률모델을 이용하여 높은 정확도로 주관적 판단이 필요한 정보들을 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, 구축된 모델을 활용하여 새로 수집된 정보와 모델로부터의 예측값을 비교 ? 검토를 통해 고품질의 데이터를 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
비파괴 물리탐사 방법의 일종인 충격반향법 조사는 터널 구조물의 시공 중 품질관리 및 시공 후 구조물의 건전성을 파악하기 위한 안전진단 분야에 널리 사용되고 있다. 충격반향법은 특히 철근콘크리트로 시공된 라이닝에 대하여 라이닝의 두께나 터널 배면 공동 등 내부 상태를 파악하는데 가장 효과적인 비 파괴탐사 방법이다. 본 연구는 현장적용 사례 연구의 일환으로 철근 콘크리트 라이닝의 도로터널, NATM공법으로 시공된 지하철 터널, 재래식 공법으로 시공된 도로터널 등 구조 및 형식이 다른 여러 가지 터널에 대하여 충격반향법 조사를 실시하였다. 충격반향법 탐사 결과를 기존 설계도서, 코어링 자료 및 다른 탐사자료와 대비하였을 때 서로 잘 일치하였고 충격반향법 탐사결과의 신뢰도를 확인할 수 있었으며, 시간-주파수 분석은 구조물 내부 특성에 대한 추정을 보다 용이하게 하였다. 1차원적인 한 지점에서의 수직하부 정보를 구하는 통상적인 주파수 영역에서의 충격반향법 자료해석과 더불어 2차원적인 심도단면도를 구하는 탐사법 적용은 구조물을 보다 정확하게 영상화할 수 있기 때문에 구조물 내부에 대한 신뢰도 높은 정보 파악이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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