• 터널과지하공간
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• 제16권1호
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• pp.50-57
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• 2006

도로 확충으로 인한 도로 사면 및 터널 시공의 증가, 핵폐기물, 원유, LPG 저장을 위한 지하 저장 비축기지 개발, 지하 발전소의 개발 등이 갈수록 증가하고 있다. 이들 구조물 개발의 증가와 함께 구조물 주위를 구성하고 있는 암반의 상태를 적절하게 판단할 수 있는 방법도 필요하게 되었다. 이러한 목적에 기인하여 작고 가벼우면서 사용이 간편한 탄성파 검층 시스템을 개발하였다. 탄성파 검층법은 다양한 형태의 암반 상태를 평가하기 위하여 사용될 수 있는 검층법 중의 하나로써 원위치에서 비교적 간편하게 정밀한 자료를 수집할 수 있다. 또한 탄성파 검층법은 지보재가 설치되기 전후 구조물의 거동을 평가하는데도 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구를 통하여 얻은 결과에 의하면 첫째, 탄성파 검층법을 이용하여 화약발파로 인한 암반사면 내의 손상 정도를 정량적으로 평가하는 것이 가능하였으며, 암반사면 내의 손상대 범위도 합리적으로 결정할 수 있었다. 둘째, 탄성파 검층의 조사 결과를 이용하면 지보재의 설치 심도를 보다 효과적이고 경제적으로 결정할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로, 탄성파 검층법은 지보재의 설치 전후에 대한 구조물의 안전 관리에도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제24권2호
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• pp.227-237
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• 2017

This paper presents optimization of a long-span portal steel frame under dynamic wind loads using a surrogate-assisted evolutionary algorithm. Long-span portal steel frames are often used in low-rise industrial and commercial buildings. The structure needs be able to resist the wind loads, and at the same time it should be as light as possible in order to be cost-effective. In this work, numerical model of a portal steel frame is constructed using structural analysis program (SAP2000), with the web-heights at five locations of I-sections of the columns and rafters as the decision variables. In order to evaluate the performance of a given design under dynamic wind loading, the equivalent static wind load (ESWL) is obtained from a database of wind pressures measured in wind tunnel tests. A modified formulation of the problem compared to the one available in the literature is also presented, considering additional design constraints for practicality. Evolutionary algorithms (EA) are often used to solve such non-linear, black-box problems, but when each design evaluation is computationally expensive (e.g., in this case a SAP2000 simulation), the time taken for optimization using EAs becomes untenable. To overcome this challenge, we employ a surrogate-assisted evolutionary algorithm (SAEA) to expedite the convergence towards the optimum design. The presented SAEA uses multiple spatially distributed surrogate models to approximate the simulations more accurately in lieu of commonly used single global surrogate models. Through rigorous numerical experiments, improvements in results and time savings obtained using SAEA over EA are demonstrated.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.20-29
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• 2022

지중공동이 존재하는 지반의 거동은 지반함몰의 위험을 평가할 때 반드시 고려해야 하는 사항이다. 지중공동 주변 지반의 전단강도를 알더라도 공동의 크기와 같은 기하학적 요소와 관련된 불확실성으로 인해 정밀한 분석이 어렵다. 본 연구에서는 지반의 강도 및 공동의 기하학적 조건들을 바탕으로 무차원 안정성 상수를 나타내는 도표를 제안하였다. 이를 위해 수치해석이 수행되었으며 안정성 상수는 지반의 강도 정수인 점착력과 마찰각, 그리고 지중 공동의 크기와 심도를 고려한다. 제안도표는 지반 조건을 바탕으로 현장의 안정성을 추정하는 데 도움이 될 수 있다.

• 터널과지하공간
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• 제17권6호
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• pp.475-483
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• 2007

에너지원으로서 LNG 수요뿐 아니라 온실가스인 이산화탄소의 처분에 대한 필요성이 점차 증가되고 있어, 이를 위한 많은 저장시설이 요구된다. 이러한 저장시설은 안전성과 국토의 효율적 이용 등으로 인하여 지하화하는 경향이 있다. 이와 같은 온도특성을 고려해야하는 물질에 대한 지하저장시설의 건설에 있어서, 암석의 열물성은 열역학적 특성과 함께 저장시설의 설계 및 유지관리를 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 암석입자의 크기와 실험온도범위를 고려하여 스트레인 게이지를 이용하여 암석의 열팽창계수를 실험적으로 측정하였다. 실험결과 열팽창계수는 온도가 내려감에 따라 감소하였으며, 국내 대표암석인 화강암에 대한 선열팽창계수의 온도관계식을 제안할 수 있었다. 본 연구에서 수행된 온도변화에 따른 시험결과는 지하저장소의 열역학적 안정성 해석과 열전파 특성을 규명하기 위한 해석에 주요 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.397-410
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• 2022

불연속면 분포, 수정 암질 지수 KURT, 적용성 평가방사성폐기물처분장은 장기간에 걸쳐 그 안전성이 보장되어야 하며, 따라서 정밀한 수준의 안정성 평가가 수행되어야 한다. 처분장 부지의 불연속면 특성 평가는 공학적방벽과 천연방벽을 포함한 처분장의 안전한 설계에 있어 매우 중요한 요소이다. 암반 불연속면은 역학적으로는 연약면으로 작용하며 수리적으로는 지하수 유동의 통로가 되기 때문에 그 분포와 특성에 대한 정밀한 조사가 요구된다. 다양한 불연속면 특성화 방안 중 암질지수(RQD)는 그 편이성으로 인해 널리 적용되어왔으나, 방향성이 있고, 측정 기준 길이의 영향을 받는 등 적용상의 한계가 있기 때문에, 이를 보완한 형태의 수정 암질지수들이 제안되어왔다. 본 논문은 KURT 주변 암반의 불연속면 정보를 활용하여 수정 암질지수들의 적용성을 평가하고, 동시에 해당 암반의 불연속면 특성을 평가하여 향후 연구에 활용할 수 있는 기반자료를 생성하기 위해 작성되었다.

• 터널과지하공간
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• 제12권3호
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• pp.189-197
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• 2002

최근 들어 확률론적 해석 방법이 암반사면공학에서 많이 사용되고 있으며 이는 불연속면과 암반의 지질학적 및 지반공학적 특성에 불확실성이 포함되며 이러한 불확실성에 의해 해석결과에 영향을 미치고 있기 때문이다. 암반사면의 안정성 해석에서 주로 사용되고 있는 전통적인 결정론적인 해석에서는 이러한 불확실성을 해석에 고려하기 어려운 반면 확률론적 해석에서는 불확실성을 수량화하여 해석에 고려할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이러한 확률론적 해석방법으로는 몬테카를로 방법이 주로 사용되고 있으나 방법은 파괴확률을 획득하기 위하여 많은 반복된 계산이 요구되며 따라서 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점을 가지고 이다. 반면 본 연구에서 제안된 점추정법은 확률변수의 통계적 파라미터, 즉, 평균과 표준편차만을 이용하여 단순한 계산을 통해 파괴확률을 구할 수 있는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 점추정법을 이용하여 평면파괴의 파괴확률을 산정하였으며 이를 몬테카를로 방법과 비교해 보았다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.435-450
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• 2022

고준위방사성폐기물 심층처분을 위한 단계별 부지선정에 있어 기본조사부터 심부 시추조사를 통해 부지선정에 필요한 요소들을 획득할 예정이다. 터널이나 유류지하저장소 등과 같은 암반구조물의 지반조사와 달리 고준위방사성폐기물 처분과 관련된 지반조사는 매우 깊은 심도까지 수행될 뿐 아니라 높은 수준의 품질관리가 요구된다. 본 보고에서는 심부 지질특성화에 필요한 요소를 획득하기 위해 수행하였던 750 m급 심부 시추경험을 토대로 심부 시추에 대한 방법론과 심부 시추 전, 시추 중, 시추 후 획득하는 지질학, 지구물리학, 수리화학, 수리지질학, 암반공학 등 다학제적 지구과학적 조사에 대한 절차 등에 대해 간략하게 서술하였다. 암반공학분야의 핵심 평가인자 중 현지응력에 대해서는 고준위방사성폐기물 심층처분관련 국외 사례와 국내 사례를 통하여 심도에 따른 응력변화를 고찰하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.228-243
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• 2023

벤토나이트는 팽윤 능력과 낮은 투수율 등의 유리한 특성으로 인해 고준위방폐물처분장에서 완충재로 널리 인정받고 활용되고 있으며, 낮은 투수율로 인해 방사성 핵종이 주변 암반으로 이동하는 것을 효과적으로 방지하여 방사성 폐기물의 안전한 처분을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 벤토나이트 완충재의 장기적인 성능은 여전히 지속적인 연구의 대상으로 남아 있으며, 주요 우려 사항 중 하나는 벤토나이트의 팽윤과 지하수 흐름에 의한 완충재의 침식이다. 벤토나이트 완충재의 침식은 완충재의 무결성을 손상시키고 지하수를 통한 방사성 핵종의 이동을 촉진할 수 있는 콜로이드 형성을 초래하여, 결과적으로 방사성 핵종 이동 위험을 높임으로써 처분장 안전에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 벤토나이트 완충재의 침식 메커니즘과 침식 정도를 수치 해석적으로 정량화하여 장기적인 벤토나이트 완충재의 성능 및 콜로이드 형성 정도를 평가하는 것이 고준위방폐물처분장의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 기술 보고에서는 동적 벤토나이트 확산 모델을 기반으로 거동이 유사한 영역을 두 개로 분류하여 벤토나이트의 균열 침투 및 콜로이드 형성을 모사할 수 있도록 제안된 모델인 Two-region 모델을 소개하였으며, 이 모델을 이용해 벤토나이트 완충재 침식 정도를 정량적으로 평가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.600-608
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• 2017

제체 내 누수와 관련이 있는 파이핑(piping) 현상은 제방 내에 큰 공동이나 수로를 만들어 제체의 붕괴 및 부등 침하를 일으키고 최종적으로 하천제방의 붕괴를 초래한다. 따라서 파이핑 현상에 의한 제방 붕괴에 적절하게 대응하고, 이에 대한 적절한 대책공법을 마련하기 위해서는 파이핑 현상에 의한 제방 붕괴 메카니즘을 분석할 필요가 있다. 이 연구에서는 축소 모형시험과 대형 모형시험을 수행하여 파이핑에 의한 제방 붕괴 형상 및 메카니즘을 분석하였으며, 침투압 시험을 수행하여 파이핑 대책공법으로 제안된 Hydraulic well의 침투압 분포 특성을 평가하였다. 연구 결과, 축소 모형시험을 통해 파이핑 안전율이 낮을수록 제방 붕괴 형상이 뚜렷하게 나타났으며, 대형 모형시험에서는 파이핑으로 인한 제방의 국부적인 손상 유형을 파악할 수 있었다. 또한 Hydraulic well의 침투압 시험을 통해 well의 중심 아래에서 파이핑 억제 효과가 가장 큰 것으로 평가되었다. 연구 결과의 신뢰성을 향상시키기 위해서 다양하고 연계성이 있는 모형시험 조건을 적용한 추가연구가 필요하지만, 이 연구는 파이핑에 의한 제방 붕괴 메카니즘 분석 및 대책공법 마련에 대한 기초 연구자료로 활용이 가능하다고 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권3호
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• pp.208-217
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• 2024

AI영상 기반 건설현장 안전관리 모니터링 시스템 개발 및 적용하는 추세에 다양한 환경변화에 따른 위험 객체 탐지 딥러닝 모델 개발에 많은 연구적 관심이 쏟아지고 있다. 여러 환경 변화요인 중 저조도 조건에서 객체 검출 모델의 정확도는 현저히 감소하며, 저조도 환경을 고려한 학습을 수행하더라도 일관적인 객체 탐지 정확도를 확보할 수 없다. 이에 따라 저조도 영상을 강화하는 영상 전처리 기술의 필요성이 대두된다. 따라서, 본 논문은 취득된 건설 현장 영상 데이터를 활용하여 다양한 딥러닝 기반 저조도 영상 강화 모델(GLADNet, KinD, LLFlow, Zero-DCE)을 학습하고, 모델별 저조도 영상 강화 성능을 비교 검증실험을 진행하였다. 저조도 강화된 영상을 시각적으로 검증하였고, 영상품질 평가 지수(PSNR, SSIM, Delta-E)를 도입하여 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, GLADNet의 저조도 영상 강화 성능이 정량·정성적 평가에서 우수한 결과를 보여줬으며, 저조도 영상 강화 모델로 적합한 것으로 분석되었다. 향후 딥러닝 기반 객체 검출 모델에 저조도 영상 강화 기법이 전처리 단계로 적용한다면, 저조도 환경에서 일관된 객체 검출 성능을 확보할 것으로 예상된다.