ICP 마그네트론 스퍼터를 이용하여 2.5$\times$2.5 $\textrm{cm}^2$ 넓이의 열산화막이 형성된 실리콘 기판에 총 14개의 동일한 간격으로 NiFe(170 )/CoFe(48 )/Al(13 )-O/CoFe(500 )/Ta(50 ) 구조의 junction을 형성하여 자기저항비의 균일성을 알아보았다. 각 층은 ICP 마그네트론 스퍼터를 이용하여 만들고 특히 절연층은 플라즈마 산화법으로 제작하여 TMR 소자를 만들었다. 완성된 각 소자를 외부자기장을 변화시키면서 4단자 측정법으로 기준저항, 자기저항비, 자화반전자장을 측정하였다. 균일한 박막형성에 적합한 ICP스퍼터라도 같은 공정하에서 자기저항비의 표준편차가 2.72 정도의 분포가 있었으며, 위치에 따른 각 기준저항, 자기저항비, 자화반전자장의 유의차는 없었다. 또한 기준저항이 증가함에따라 자기저항비와 자화반전자장이 증가하는 경향이 있었으며, 이러한 현상은 균일하지 못한 절연막의 형성에 기인하는 것으로 판단되었다. 균일한 성막이 가능한 ICP 스퍼터로도 위치별로 절연막층 상태의 국부적 분산에 따라 표준편차가 기준저항의 경우 64.19, 자기저항비의 경우 2.72의 변화가 발생하여 실제적인 소자의 양산을 위해서는 산화막 형성공정의 개선이나 후열처리 등에 의한 균일화 공정이 필요할 것으로 생각되었다.
본 논문의 목적은 NATM 터널에 적용 가능한 리스크 관리 시스템을 구축하는 것이다. 이를 위해 먼저 NATM 터널 현장의 붕괴 사례를 조사하고, 이를 바탕으로 NATM 터널시공 중 발생 가능한 리스크 사건과 그 발생원인인 리스크 요인을 분석하였다. 리스크 요인은 지질, 설계, 시공 리스크 요인의 세 가지 카테고리로 구분하여 분석하였고, 리스크 사건은 과대변형, 과대변형 및 지표침하, 터널내부 붕락, 붕락 및 지표침하/함몰의 네 가지 유형으로 분석하였다. 또한, 리스크 요인으로부터 리스크 사건이 발생하는 일련의 리스크 시나리오를 리스크 요인별로 식별하였으며, 해당 NATM 터널 리스크 시나리오에 대한 리스크 분석 및 평가 방안을 제시하였다. 평가결과에 따라 리스크 대응이 필요한 시나리오에 대해 최적의 리스크 저감 대책공법을 선정하는 방안을 제시하였고, 일련의 NATM 터널 리스크 관리 프로세스를 효과적으로 수행할 수 있도록 NATM 터널 리스크 등록부 및 대책공법 관리대장을 개발하였다. 또한, 구축한 리스크 관리 시스템을 실제 도로터널 프로젝트에 적용하여 리스크 식별, 분석 및 평가, 대응 과정을 수행함으로써 그 타당성을 검증하였다.
대장균 트립토판 생성효소는 ${\alpha}_2{\beta}_2$ 복합체로 구성되며, 트립토판 생합성에서 최종 2 단계의 반응에 관여한다. 두 개의 소단위체는 분자 터널로 연결되어 있어, 기질 채널링이 일어난다. 활성 부위간 상호 조절하는 정교한 조절 기작에는 ${\alpha}$-루프 L6(${\alpha}L6$), ${\alpha}L2$, ${\alpha}L3$이 관여한다. 본 연구에서는 이 자리의 잔기치환체를 써서 소단위체에 특이적으로 결합하는 리간드의 영향을 조사하여 소단위체간 상호 조절기작에 따른 구조 변화를 살펴보았다. ${\alpha}TS$의 활성부위에 결합하는 D,L-${\alpha}$-glycerophosphate(GP)는 모든 잔기치환체를 야생형 수준으로 회복시켰다. ${\beta}TS$의 기질인 L-Ser는 다양한 효과를 나타낸다. 야생형과 NS104에서는 속도가 감소한 반면, GD51과 PH53에서는 거의 영향이 없었고, PT53와 DG56은 증가하였다. 이는 반응 중간 화학종의 분포의 변화와 연관될 가능성을 제시한다. GP와 L-Ser를 동시에 처리했을 때는 특이하게도 PH53는 가장 안정한 잔기치환체였다. 이는 Pro53가 소단위체간의 조절기작에서 중요한 역할을 하는 것을 시사한다.
국내외 터널공사에서 TBM의 적용사례가 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 도심지터널과 하 해저터널의 시공에서 TBM 굴착 공법은 발파공법에 비해 여러 장점을 가지므로 우선적으로 고려되는 경우가 많다. 도심지와 하 해저 터널에서는 연약지반 혹은 특수지반을 조우할 가능성이 높으며, 이러한 지질특성으로 인한 지반보강과 지반개량을 필수적으로 고려하여야 한다. 터널공사에서 지반 보강 및 개량 공법으로 그라우팅 공법이 널리 활용되고 있다. TBM 공법이 가지는 고속굴진, 굴진안정성, 환경피해 최소화 등 장점을 극대화하기 위해서 특수지반 조우 시 지반조건에 적합한 그라우팅재료와 공법을 선정하는 것이 공사비와 공기의 증가를 줄이는데 매우 중요하다. 하지만 현재까지 국내에서는 특수지반에 대한 보강 체계가 정립되어 있지 않으므로 본 논문에서는 특수지반에서의 효율적인 시공을 위한 기초연구로서, 일반적인 암반 토사 지반조건 이외 특수지반에서 쉴드TBM 굴착 시 적용될 수 있는 그라우팅 공법에 대하여 고찰하였다. 또한 국내외에서 특수지반 쉴드TBM 시공사례로부터 지반조건에 따른 그라우팅 공법의 적용성을 분석하여 정리하였다. 향후 쉴드TBM을 적용한 터널 시공 시 지반조건에 따른 적합한 그라우팅 재료와 공법을 선정하는데 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
흰개미는 목조건축문화재의 주요 손상 원인 중 하나이며, 방제를 위해 살충제가 주로 사용되어 왔다. 흰개미 피해가 심한 국가들은 화학적 방제법의 대안으로 흰개미가 통과하지 못하는 망, 입자 등을 이용한 물리적 방어벽이 사용되고 있다. 본 연구에서는 물리적 방어벽의 적용을 위해 국내 전역에 서식하는 R. speratus kyushuensis의 유입을 차단하는 모래의 적정 입도 범위를 규명하고자 하였다. 0.85~4.00 mm의 입도별 모래로 흰개미 유입 차단성을 평가한 결과 1.00~2.80 mm 입도 조건에서 흰개미의 유입을 효과적으로 차단하였다. 이보다 작은 입도 조건에서는 흰개미들이 모래 입자를 옮겨서 선형에 가까운 흰개미 길(mud tube)을 구축하여 모래층을 관통하였으며, 이보다 큰 입도 조건에서는 흰개미들이 모래 사이의 공극을 지나다니는 방법으로 모래층을 관통하는 양상이 확인되었다.
지하에 공동을 건설하는 터널 공사의 경우 초기 응력의 집중 및 발파와 같은 시공단계에서의 과도한 에너지의 적용으로 인하여 주변 암반에 손상을 발생시킨다. 이러한 손상의 발생은 터널에 작용하는 하중 및 터널 주변 암반의 흐름조건에 상당한 영향을 끼친다. 이러한 이유로 터널 주변에 발생하는 손상구간에 대하여 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 유사암석으로 제작된 공동이 존재하는 절리모델의 이축압축실험을 통하여 공동주변의 손상발생을 연구하였다. 절리면은 수평면과 $30^{\circ}$, $45^{\circ}$, $60^{\circ}$의 조건으로 형성되었으며, 초조강시멘트 재료를 이용하여 유사절리모델을 제작하였다. 이축압축 실험결과 공동주변에서는 절리면에 수직한 방향으로 인장균열의 발생이 관측되었으며, 균열의 진행으로 인하여 암반블록이 형성되었으며, 진행하는 인장균열이 다른 절리면에 도달하여 암반블록이 완전히 형성된 경우 탈락하는 과정을 보였다. 이러한 인장균열의 진전은 절리면의 각도에 따라 상이한데 절리면의 각도가 클수록 안정적이며 진행성의 균열 진전 양상이 관측되었다. 이러한 인장균열의 발달은 절리면으로 구성된 암편을 보로 가정 할 경우 공동의 곡률로 인한 기하학적 형상의 불규칙성으로 인하여 모멘트가 작용하는 것으로 판단된다. 이상의 실험결과를 입자요소해석 방법을 기반으로 하는 PFC 2D를 이용하여 모사하였다. 해석결과 실험에서 관측한 바와 같이 절리면 각도가 작을수록 손상대의 폭은 넓어지며 인장균열의 진행에 의한 암반블록의 형성이 관측되었다. 또한 상호작용이 발생하는 균열을 조사한 결과 수치해석에서도 절리면의 각도가 작은 조건에서 진행성의 파괴가 나타났다.
TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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