• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.29-38
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• 2021

하천이용시설은 시민들이 휴식과 편의를 위해 이용하는 하천시설로 그 종류에는 친수지구, 자전거도로, 휴게시설, 공원시설 등이 있다. 최근 시민들의 친수시설의 이용도는 증가하고 있지만 빈번한 홍수발생으로 시설물 피해가 증가하고 있어 하천이용시설의 효율적인 유지관리의 중요성이 증가하고 있다. 현재 하천시설은 중점치수시설에 한정되어 점검 및 진단이 이루어지고 있으며, 하천 이용시설의 유지관리에 대한 기준은 미비한 수준이다. 하천이용시설의 관리의 기준이 되는 이용도 조사 역시 직접조사는 인력소모와 경제성 측면에서 비효율적이다. 본 연구는 통신빅데이터를 사용하여 하천 이용도에 대한 등급을 나누고, 수도권 거주자를 대상으로 하천 이용시설의 사용성에 대한 설문조사를 진행하여 사용성능에 대한 경제성 평가식을 도출하였다. 향후 성능평가에 안전성, 사용성, 내구성을 모두 고려한 경제성 기법 체계 구축과 편의시설별 수요분석을 평가한다면, 효율적인 하천이용시설물 유지관리와 하천에 대한 시민들의 이용도가 더욱 증가할 것으로 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.102-113
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• 2021

「시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침(성능평가편)」의 내구성능 평가에서 열화환경 평가항목으로 제시된 제설제 및 비래염분에 의한 염해환경, 동해환경이 국내 국도 상 콘크리트 도로시설물의 염화물 침투특성에 미치는 영향을 살펴보았다. 강원 고성, 서울, 경기 고양, 부산에 위치한 교량 총 4개소, 강원권 방호울타리 4개소, 부산권 방호울타리 3개소 및 옹벽 1개소를 대상 시설물로 선정하였으며, 제설제에 의한 직접·간접적인 염해환경, 해안거리 및 교각 높이별 비래염분에 의한 염해환경에서 염화물 침투특성을 분석하였다. 분석 결과, (1) 제설제 살포일수(강설일수)에 따른 지역별 특성이 명확하게 구분되었고, (2) 바닥판 관통 누수 혹은 신축이음부를 통한 누수 등이 발생한 경우 침투 염화물량이 유의미한 수준까지 증가하였으며, (3) 부산 해안가에 위치한 교량의 경우 높이 20m까지 비래염분의 영향권에 해당함을 확인하였다. 이로부터, 동일한 시설물이라도 노출된 열화환경, 부재의 위치 및 높이, 열화진전상태에 따라 염화물 침투특성이 달라지기 때문에 시설물 점검 시 점검대상 부재 및 위치의 선정이 매우 중요함을 확인하였으며, 국내 지역별 및 부재별 열화환경에서의 염화물 침투특성에 관한 데이터베이스를 구축한다면 콘크리트 시설물에 대한 선제적인 내구성능 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.220-227
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• 2021

비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.188-196
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• 2021

우리 군에서 운용되는 전술차량은 한국의 지형적 특성을 고려하여 허브리덕션 포탈차축이 적용되었다. 허브리덕션은 전술차량의 차체를 높여 차량의 지상고를 확보하고 토크 증대를 통해 비포장, 야지 등 험로에서의 운용능력 향상을 목적으로 개발되었다. 전술차량은 내구도 주행을 포함한 다양한 성능시험을 거쳐 전력화 되었으나 일부 전방부대 운용차량에서 바퀴 파손 문제가 발생되었다. 바퀴 이탈은 운전자의 안전과 생명에 관련된 품질문제로 명확한 원인분석이 수행되어야 한다. 현장방문을 통한 고품분석 결과 허브를 포함한 손상 부품이 많아 조속한 원인규명이 곤란하였다. 이에 손상 부품별 고장발생 메커니즘 분석을 수행하여 문제발생이 허브에서 시작되었음을 규명하였다. 또한 파손의 근본원인이 허브 내부 이물 및 기공에 의한 균열임을 최종 확인하였다. 이를 바탕으로 특성요인도 분석기법을 활용하여 설계 및 제조, 출하단계에 걸친 품질개선안을 도출하였다. 제안된 개선안은 내구해석을 포함한 단품 성능시험 및 실차 내구도 주행시험을 통해 효과성을 검증하고 이를 반영함으로써 한국형 전술차량의 주행 안전성을 확보하였다. 끝으로 본 논문에서 제시한 고장발생 메커니즘 분석기법이 향후 군용차량을 포함한 유사 장비 품질문제 분석에 활용되기를 기대한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.59-67
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• 2022

본 연구에서는 해상교량에서 해수와 직접 접하지 않은 부재로 날아 들어오는 비래염분 분포를 월별, 높이별로 파악하였다. 이를 위하여 한국의 남해안과 서해안의 9개 해상교량을 대상으로 다양한 높이에서 1년 동안 비래염분량을 측정하여 분석하였다. 그 결과, 측정한 월에 따라서는 서해안과 남해안 모두 겨울철 북서 계절풍의 풍향과 강한 풍속의 영향으로 겨울철(11월~2월)의 비래염분량이 크게 증가하였고 그 차이는 서해안이 더 크게 나타났다. 높이별로는 해수면에서 높아질수록 비래염분량이 감소하는 경향을 나타내었으며, 감소 경향에 따라 주탑하단의 비래염분량을 기준으로 총 3개의 구간으로 분류하여 비래염분량 감소식을 도출하였다. 각 구간에 따른 감소 경향 차이는 해역별로, 동일 해역내에서도 국부적인 지형적 특징에 따라 다르게 나타났다. 따라서 해상교량의 유지관리를 위한 비래염분자료 수립을 위해서는 해역별 특징과 함께, 그 주변의 국부적인 지형적 특징도 고려하여야 할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과로서, 해상 교량의 비래염분 염해환경에 대하여 안전한 구간과 열악한 구간을 구분할 수 있을 것으로 판단되며, 시설물 안전 및 유지관리 실시 세부지침[성능평가]_교량편의 열화환경 평가항목의 기반자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.199-212
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• 2021

세병관(국보 제305호)은 통영 삼도수군통제영에 위치하며, 1605년에 창건한 이래 최근까지 수차례의 중건, 중수, 보수 및 복원을 거쳤다. 연구대상인 세병관 초석은 모두 50개로 다양한 표면손상이 나타난다. 이 초석은 총 6개의 암종으로 구성되어 있으며, 대부분은 석영안산암질 래피리 응회암이다. 보수용 대체석 수급을 위한 산지해석 결과, 대부분의 암석은 초석과 산출상태, 기재적, 광물학적 및 전암대자율 등 암석학적으로 높은 동질성을 갖는 것으로 나타났다. 초석의 손상유형 중에는 표면의 박리와 박락이 가장 심한 것으로 나타났으며, 무기오염물 분석을 통한 손상메커니즘으로 볼 때 해풍 및 복합적인 환경에 의한 염풍화가 주된 원인으로 판단된다. 초석의 기계적 내구성으로 보아 현재 물성 저하로 부재의 교체가 필요한 것은 없으나 표면적인 손상을 늦추기 위한 보존처리가 필요할 것으로 보인다. 이 초석은 표면에 발생한 물리적 손상과 내부 결함을 유발하는 암석학적 요인이 복합적으로 작용하였다. 따라서 세병관의 장기적 보존을 위해서는 주기적인 상태 진단과 모니터링이 요구된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.506-513
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• 2021

철근콘크리트 구조물의 내구성 및 안전성은 콘크리트의 균열 및 강도와 더불어 철근의 배근상태나 콘크리트 피복 두께에 크게 의존한다. 콘크리트 내에 매립되어 있는 철근 정보를 정확히 파악하는 방법엔 국부 파괴법과 비파괴 철근 탐사 시험이 있다. 일반적으로 부재 손상을 최소화하기 위해 비파괴 철근 탐사 시험을 통해 파악하며, 비파괴 철근 탐사 시험에는 전자파레이더법, 전자기유도법, 방사선법 등이 있다. 콘크리트의 함수율과 온도는 콘크리트의 전기적 특성인 유전율에 영향을 미쳐 비파괴 철근 탐사 시험 결과에 간섭을 방생시킨다. 따라서 본연구에서는 콘크리트의 표면수율과 온도에 따라 전자파레이더법과 전자기유도법이 받는 영향을 분석하였다. 장비와 기술의 발달로 원리와 상관없이 24℃ 시험체에서는 평균 오차율이 5% 이하로 나타났으며 특히 전자기유도법의 경우 매우 높은 정확성을 갖는 것을 확인하였다. 전자파레이더법은 습윤상태보다 건조상태에서 상대적으로 오차율이 작은 특성을 나타내었으며, 고온에서는 다소 높은 오차율이 나타났다. 탐사 대상의 온도가 낮고 건조한 경우 전자파레이더법을 적용하고, 탐사 대상이 습윤상태이거나 고온에서는 전자기유도법을 사용하여 오차를 감소시킬 수 있음이 확인되었다.

• Composites Research
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• 제35권6호
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• pp.447-455
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• 2022

현재 해양 미세플라스틱에 의한 해양 환경 오염문제가 국제적으로 심각하게 대두되고 있다. 이와 관련하여 본 연구에서는 휴대용 미세플라스틱 수거 장비의 경량화 개발을 위해 대한민국 전국 21개소 해안가에서의 미세플라스틱종류와개수를조사하였고, 미세플라스틱수거장비진공장비의내구성, 내부식성, 경량화를위해 CFRP(Carbon Fiber Reinforced Plastic), GFRP(Glass Fiber Reinforced Plastic), ABS(Acrylonitrile Butadiene Styrene copolymer), aluminum과 같은 다양한 소재를 적용하여 설계 및 해석을 수행하였다. 해안가에서의 시료 채취 및 분류결과 함덕해수욕장에서 미세플라스틱이 가장 많이 분포되어 있는 것을 확인하였고, 주로 폴리스타이렌(Polystyrene)의 미세플라스틱이 분포되어 있는 것으로 나타났다. 해안가 현장 조사를 통한 입자정보 분석과 전산유체해석을 통해 모래 및 불순물 등의 입자 유동속도 및 분포를 분석하였고, 이를 진공 본체 내부의 중요 부품인 싸이클론 장치의 구조해석에 적용하였다. 싸이클론 장치의 모래 및 불순물 흡입 시 발생되는 입자 충격을 고려한 구조해석 결과 CFRP, GFRP, aluminum, ABS의 순으로 구조적 안전성이 우수한 것으로 평가되었다. 경량화 측면으로는 싸이클론 장치에 aluminum 소재를 적용했을 때와 비교하여 CFRP는 53%, GFRP는 47%, ABS는 61%의 경량화가 가능한 것으로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.93-101
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• 2022

국내 RC 슬래브교의 경우 공용연수가 20년 이상인 교량이 전체의 70% 이상을 차지하며, 노후화된 구조물의 수가 증가함에 따라 구조물의 안전 진단 및 유지관리의 중요성이 증가하는 실정이다. 고속도로 교량의 경우 바닥판 균열은 열화현상의 우선적인 원인이 되며, 교량 내구성 및 사용수명 저하에 밀접한 관계가 있다. 또한 신축이음과 교량받침 등의 부재 손상으로 인한 손상 발생 비율이 약 73%로 주부재보다 높다. 따라서 본 연구에서 교량 부재 손상과 바닥판 열화가 결합된 손상 시나리오를 정의하였다. 설계하중으로는 일교차를 고려한 온도 증감과 차랑햐중을 고려하여 개별 단일 손상 및 이종손상 시나리오 발생 시 바닥판 응력 분포와 최대 응력 발생 지점을 비교 분석하였다. 또한 바닥판 열화의 주요한 원인이 되는 균열의 점검 및 진단이력데이터 기반으로 공용연수 별 손상 시나리오에 대한 손상확산 분석 및 상태등급 예측을 수행하였다. 교량부재 손상이 동반되어 발생하는 이종손상의 경우 단일손상 대비 균열 면적율과 손상확산율이 증가되며, 상태등급 C에 도달하는 시기도 매우 빠를 것으로 예측된다. 따라서 교량부재 손상이 발생하였을 때, 신속한 보수 및 교체가 이루어지지 않으면 바닥판의 손상 발생과 손상 확산으로 인한 2차 피해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 따라서 바닥판 응답에 대한 지속적인 관찰과 대응이 필요할 것으로 판단된다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.