• 한국지리정보학회지
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• 제12권4호
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• pp.48-58
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• 2009

최근 들어, 건설시공에 있어서 현장 내 작업자의 안전관리는 중요하게 인식되고 있다. 특히, 터널, 공동구 등 지하구조물에서는 건설 중 붕괴사고가 빈번하게 발생하고 있어 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 하지만, 지하구조물의 특성상 유 무선 통신환경의 구현이 매우 어렵기 때문에 위험사고 발생 시 구조를 위한 현장투입요원과 구조자의 위치추적 및 음성통신이 어려워 구조작업에 많은 어려움이 발생하고 있다. 본 연구에서는 지하구조물 시공시 건설시공의 열악한 환경에 적합하고 작업자의 3차원 위치추적 및 통신 연락이 가능한 무선통신 및 위치인식 통합기술 기반의 지하구조물 현장지원시스템에 대한 최적의 요소기술을 도출하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.142-147
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• 2018

Private electrical facilities are judged whether it is suitable for the insulation aging condition of their incoming underground cables using DC leakage current test method. In the case where the service point of utility is the secondary side of cut out switch installed in the electric pole, there is a problem that it is difficult to separate the lightning arresters(LA) because of their high position of the pole. Therefore, the field test voltage is applied at value lower than DC 30 kV, which are stated in the inspection guideline. However, this test could reduced the insulation performance of the LA by accelerating the electrical stress of the metal oxide varistor element in the pre-breakdown region. In this study, we analyzed the relationship between the DC test voltage and the leakage current using the non-destructive DC high voltage equipment with leakage current measurement function. The results show that the leakage current increases sharply above the specified test voltage. As a consequence, it could be contributed to improve insulation aging inspection method by selecting the possible test area on the VI characteristic curve of the pre-breakdown area of the LA.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.281-301
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• 2024

송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.