본 연구에서는 산업부산물인 인산석고와 EPS 조각을 기존의 성토용 토사에 혼합하여 지반응력을 감소시킴으로써 고함수비로 준설매립된 공유수면 내 초연약지반의 침하, 활동파괴, 측방유동 등의 문제를 해결할 수 있는 경량혼합토를 개발하였다. 개발된 경량혼합토는 공유수면 매립지역에서 대량이용이 가능한 도로 및 교대의 성토재료, 각종 뒤채움재로의 사용에 대한 적용성을 평가하기 위하여 기본물성시험, 다짐시험, CBR시험, 전단강도시험 등 일련의 실내시험을 수행하였고 지반공학적 특성을 검토하였다. 시험결과, 경량혼합토의 최대건조단위중량은 $14.32{\sim}15.79kN/m^3$, 최적함수비는 21.91~24.23%로 일반 화강풍화토와 비교할 때 9.4~19.3%의 하중감소 효과가 있으며, 수정 CBR값은 10.4~18.4%로 국내 도로노상 및 뒤채움재에 대한 규정을 만족하는 것으로 나타났다. 또한 전단강도정수는 점착력 10.79~18.64kPa, 내부마찰각 $35.4{\sim}37.2^{\circ}$로 각각 나타나 국내에서 일반적으로 사용되는 성토재료 및 뒤채움재 범위를 충족시키는 것으로 평가되어 실제 성토재료 및 뒤채움재로 연약지반에서 효과적으로 활용이 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구를 통하여 개발된 인산석고 경량혼합토는 하중감소 효과가 있으면서도 전단강도와 지지력면에서 큰 문제가 없어서 연약한 임해매립지반의 도로 노상토 및 뒤채움재로 사용될 수 있어 인산석고의 대량 재활용방안이 될 것으로 판단된다.
연구목적: 본 연구는 도로함몰 예방을 위하여 공동탐사시 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동관련 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID(Radio Frequency Identification) 시스템의 현장 적용성을 검토하는 것이다. 연구방법: RFID 시스템에 의한 공동 인식거리, 인식 여부와 인식율, 태그 성능과 태그 종류, 리더기 간섭, 통신, 지하 매설물 영향, 중복 인식 등에 대하여 현장 적용성을 위한 기초실험을 수행하였다. 연구결과: 태그와 리더기 인식 심도, 태그 정보 입력 및 리더기 인식 여부 결과, 기초 실험에 적용된 전자태그칩과 리더기는 도로 공동이 위치한 현장 환경에서 효과적으로 적용성이 있는 것으로 판단된다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.
연구목적:서울시는 공동관리 등급 기준에 따라 공동의 규모, 아스팔트포장 두께, 포장면의 균열깊이를 고려하여 긴급, 우선, 일반, 관찰등급으로 공동의 위험도를 분류하고 있다. 본 연구에서는 2019년 서울시 공동조사용역에서 발견된 265개소의 공동의 상부 포장상태를 확인하여 포장균열이 확인된 17개소에 대하여 균열깊이를 측정하였다. 연구방법: 1차에서는 확인된 공동의 균열 확인을 위하여 버니어 캘리퍼스, 테이퍼 게이지, 깊이 게이지를 활용하여 균열 폭 및 깊이를 측정하였다. 2차에서는 상부 노면에서 가장 크게 균열이 발생한 위치를 확인하여 아스콘을 천공 후 균열 깊이를 추가로 측정하였다. 연구결과:확인된 시험공동 17개소 중 9개소에서 공동 관리 등급이 상향 조정되었다. 따라서, 긴급복구와 우선복구의 경우에는 포장 균열 깊이와 잔여 아스팔트 콘크리트 포장 두께에 따라 등급 조정이 필요하다. 결론:공동 상부에 균열이 발생한 경우는 천공을 통하여 균열 진행 상태를 파악하고 잔여 아스팔트 콘크리트 두께를 확인하여 공동등급을 결정해야한다.
도심지 지하시설물 노후화가 진행되고, 도로 굴착 안전사고에 불안이 형성되고 있는 가운데, 국토교통부에서는 「지반침하 예방대책」과 지하공간의 효율적 활용방안의 일환으로 2015년부터 지하공간통합지도를 구축하기 시작하여 그 범위를 매년 확산하고 있다. 현행 지하공간통합지도 정보는 웹기반으로 데스크탑 환경에서 운용되고 있는 바, 굴착 공사장과 같은 현장 환경에서의 활용에는 제한되는 부분이 있는 것이 사실이다. 웹기반 환경에서 구축 운영되고 있는 지하공간통합지도는 대용량 3차원 데이터이다. 따라서 데이터를 현장으로 지체 없이 전송하여 서비스하기 위해서는 지하공간통합지도 데이터를 가볍게 할 방안이 필요하다. 또한 현재 지하공간통합지도는 3DS, COLLADA등 데이터포맷이 일원화 되어있지 않으며, 좌표체계 방식도 상대좌표, 절대좌표 등으로 상이하다. 본 연구에서는 국내외 선행연구와 기술적용 사례를 분석하여 모바일용 지하공간통합지도 데이터포맷 및 경량화 방법을 제시하고, 제시된 포맷의 모바일용 지하공간통합지도를 생성할 수 있는 기술 개발을 실시하였다. 또한 현장에서 빠르게 데이터를 전송받을 수 있도록 3차원 데이터 압축기술을 적용하여 경량화율을 테스트해 보았으며, 현장에서 압축된 3D 데이터를 해제하여 활용할 수 있는 기술개발을 하였다. 아울러 향후 본 연구에서 실험적으로 개발한 기술을 보완하고 추가 연구실시하여 굴착현장에서 활용할 수 있는 소프트웨어로 제작하여 활용에 쓰이는 것을 목표로 한다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.
도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.
경주 및 포항지진으로 인한 지하매설배관의 파열 및 누수가 발생하여 내진 안전성 확보의 중요성이 증대되고 있다. 배관시스템의 내진 확보를 위해 금속 벨로우즈 신축관이음이 적용되고 있다. 금속 벨로우즈는 일련의 주름 형상으로 제작되어 비교적 낮은 강성으로 유연하게 변형으로부터 대응한다. 금속 벨로우즈의 목적에 따라 다양한 주름 형상과 겹 수로 제작되고 이와 관련한 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 산높이가 복합적인 벨로우즈의 전단 거동에 대한 내진성능을 평가한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 복합적인 산 높이로 구현된 벨로우즈의 전단 내진성능을 분석하기 위한 단조하중실험, 점증반복하중실험 및 피로반복실험을 수행하였다. 실험은 한 겹 및 세 겹으로 제작된 벨로우즈를 대상으로 수행하였으며, 한 겹 보다 세 겹으로 제작된 벨로우즈의 최대 변형 및 피로 수명이 높은 것으로 평가되었다. 하지만 세 겹의 벨로우즈는 내압에 비해 높은 강성으로 주름산의 변형이 더 낮은 변위에서 발생하며, 복합적인 주름산의 높이와 관련하여 특정 조건에서는 누수가 빠르게 발생하였다. 피로 수명은 낮은 변형률에서 많은 겹 수의 벨로우즈가 높게 평가되었고, 높은 변형률에서는 동일한 피로 수명으로 수렴하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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