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- P-ISSN2233-8292
- E-ISSN2287-4747
- KCI
최신 논문
26권 4호
5개 논문이 있습니다.
초록
쉴드 TBM (tunnel boring machine) 시공은 일반적으로 세그먼트 설치를 위해 규칙적으로 굴진을 멈추는 것이 요구되어, TBM 굴착과 세그먼트 설치를 병행하는 연속굴착형 쉴드 TBM의 개발에 대한 연구가 국내외에 추진되고 있다. 하지만, 연속굴착형 쉴드 TBM은 기존 쉴드 TBM과 다른 굴착 공정과 이에 따른 특별한 장비 및 유압 시스템이 요구된다. 또한, 연속굴착형 쉴드 TBM 설계 및 시공 사례가 적으므로 연속굴착형 쉴드 TBM 시공을 위한 사전 리스크 평가가 반드시 수행되어야 한다. 본 논문에서는 연속굴착형 쉴드 TBM에 특화된 4가지 사건과 8가지 요인 간의 인과관계를 규명하였다. 이를 기반으로 전문가 설문조사와 리스크 매트릭스를 이용하여 최종적으로 리스크 등급을 도출하였다. 리스크 평가 결과, 붕괴/지표침하의 영향도와 TBM 선형이탈 관련 인과조합의 발생확률이 높게 평가되었다. 또한, 연속적으로 수행되어야 하는 테일보이드(tail void) 뒷채움 미흡과 추진 잭 손상으로 인한 붕괴/지표침하를 방지하기 위한 리스크 저감 조치가 사전에 적용해야 함을 알 수 있었다. 이에 따라, 리스크 저감 조치로서 나선형 세그먼트를 따라 배면 전 범위 탐지가 가능한 비파괴탐사 기술 개발과 순차적 추진 잭 가력 방식 고안 및 최적 페데스탈 각도 선정을 제안하였다.
Abstract
Recently, the consecutive shield tunnel boring machine (TBM) has gained attention for its potential to enhance TBM penetration rates. However, its development requires a thorough risk assessment due to the unconventional nature of its equipment and hydraulic systems, coupled with the absence of design or construction precedents. This study investigated the causal relationships between four accidents and eight relevant sources associated with the consecutive shield TBM. Subsequently, risk levels were determined based on expert surveys and a risk matrix technique. The findings highlighted significant impacts associated with collapses or surface settlements and the likelihood of causal combinations leading to misalignment. Specifically, this study emphasized the importance of proactive mitigation measures to address collapses or surface settlements caused by inadequate continuous tail void backfill or damaged thrust jacks. Furthermore, it is recommended to develop advanced non-destructive testing technology capable of comprehensive range detection across helical segments, to design a sequential thrust jack propulsion system, and to determine an optimal pedestal angle.
초록
본 연구에서는 터널 붕괴 위험도를 종합적이고 다각적인 관점에서 평가하기 위해 델파이 기법과 AHP (analytic hierarchy process) 기법을 사용하였다. 영향인자 정립은 문헌 조사, 선행 연구 및 전문가 집단의 브레인스토밍 과정을 통해 총 5개의 상위분류체계를 구축하였다. 21명의 전문가 패널을 구성하여 총 3차의 델파이 조사 과정을 통해 전문가 판단과정에서 오류 및 편향을 방지하여 신뢰성을 향상시켰다. 최종적으로 전문가 답변에 대한 CVR (content validity ration) 및 COV (coefficient of variation) 분석을 수행하여 총 14개의 영향인자를 도출하였다. 이후 AHP 기법을 적용하여 각 영향인자의 상대적 중요도를 평가하고 최종 복합 가중치를 산정하였다. 지보 및 보강 시행시기가 가장 높은 우선 순위를 가지며, 지하수 유입량, 절리면 상태, 지보패턴수준, 보조공법이 그 뒤를 이었다. 이러한 연구 결과를 통해 터널 붕괴 위험에 영향을 미치는 주요 요인들을 파악하고, 이를 토대로 터널 안전성을 향상시키는 전략을 수립하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
Abstract
In this study, the Delphi method and AHP (analytic hierarchy process) were used to evaluate tunnel collapse risk from a comprehensive and multifaceted perspective. Influence factors were established through literature reviews, previous studies, and brainstorming sessions with expert groups, resulting in the construction of five mainclassification systems. A panel of 21 experts was formed, and three rounds of Delphi surveys were conducted to prevent errors and biases in the expert judgment process,thereby enhancing reliability. Ultimately, 14 influence factors were identified through CVR (content validity ratio) and COV (coefficient of variation) analyses of the experts’responses. Subsequently, the AHP method was applied to assess the relative importance of each influence factor and calculate the final composite weights. The timing ofsupport and reinforcement had the highest priority, followed by groundwater inflow, joint conditions, support pattern levels, and auxiliary methods. These findings helpidentify the key factors affecting tunnel collapse risk and provide a foundation for developing strategies to improve tunnel safety.
초록
일반적인 터널 설계 및 해석 시 암반을 등방성으로 가정하나, 등방성 조건에서는 재료 특성이 모든 방향에서 균일하므로 터널의 안정성이 높게 평가되는 경향이 있다. 그러나 실제 암반은 절리, 층리, 단층 등 불연속면이 존재하며 방향에 따라 재료의 특성이 다른 이방성 특징을 가진다. 이러한 암반의 이방성은 터널 굴착 시 발생하는 응력 분포에 큰 영향을 미쳐, 불균일한 터널 변형을 유발하고 손상 위험을 증가시키기 때문에 사전에 철저한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 암반의 이방성에 따라 굴착 과정에서 발생하는 막장면과 터널이 굴착된 후 수렴된 위치에서 발생하는 변형과 응력 변화에 초점을 두었다. 탄성계수의 비율()에 따른 이방성 지수()와 경사각을 변수로 선정하여 3차원 수치해석을 수행하였다. 결과적으로 이방성 지수가 증가할수록 터널에서 발생하는 변위가 증가하고 응력집중 현상이 크게 발생하였으며, 경사면이 터널과 접하는 부분에서 최대 변위가 발생하고 전단응력이 가장 크게 발생하는 것을 확인하였다.
Abstract
In general tunnel design and analysis, rock masses are often assumed to be isotropic. Under isotropic conditions, material properties are uniform in all directions, leading to a higher evaluation of tunnel stability. However, actual rock masses exhibit anisotropic characteristics due to discontinuities such as joints, bedding planes, and faults, which cause material properties to vary with direction. This anisotropy significantly affects the stress distribution during tunnel excavation, leading to non-uniform deformation and increased risk of damage. Therefore, thorough pre-analysis is essential. This study analyzes the displacement and stress changes occurring during tunnel excavation based on rock anisotropy. A three-dimensional numerical analysis was performed, selecting anisotropy index and dip angles as variables. The results showed that as the anisotropy index increased, the displacement in the tunnel increased, and stress concentration became more pronounced. The maximum displacement and shear stress were observed where the dip planes met the tunnel.
초록
강관보강그라우팅 공법은 터널 시공 중 막장면 천단의 보강과 차수를 목적으로 시공현장에서 널리 적용되고 있다. 가장 보편적인 강관다단그라우팅 공법은 주입재의 역류를 막기 위해 강관과 보어홀 사이에 실링재를 주입하도록 규정되어 있으며 이 공정에서 긴 시간이 요구되는 실정이다. 따라서 실링 주입 공정을 제거한 강관보강그라우팅 공법이 여러 종류 제안되었으며, 대표적으로 구획을 나누어 동시에 주입하는 공법과 외부 패커를 활용해 다단으로 주입하는 공법이 있다. 시공 기간과 장비 면에서 이러한 대체 공법들의 장단점이 논의된 바 있으나 실제 지반에 각 주입 방법 별로 얼마나 주입 범위를 확보할 수 있는지에 대해서는 정량적으로 검토된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 실제 주입 공정에 기반하여 그라우트 주입 방법에 따른 주입 범위를 평가하고자 한다. 우선 그라우트의 점도를 실내 실험을 통해 계측하였다. 그리고 전산유체역학 상용 프로그램을 사용하여 수치해석 모델링을 구성하였다. 수치해석 모델링에 측정된 그라우트 물성과 현장에서의 주입 절차를 반영하여 매개변수 해석을 수행하였으며, 그 결과 주입 방식에 따라 주입 범위와 거동이 크게 달라지며 특히 비균질한 지반에서 더 두드러짐을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 확인한 주입 방법과 지반 종류, 그리고 그라우트 종류에 따른 주입 범위를 기반으로 효과적인 주입공법의 선정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Steel pipe reinforced grouting method has been widely used to strengthen the crown of tunnel face and prevent groundwater leakage during tunnel excavation. Various injection procedures without sealing have recently been suggested to enhance efficiency. There are two representative injection methods. One is simultaneous injection in segmented batches, and the other is multiple injection using the external packer. The pros and cons of each method were discussed in terms of construction duration and equipment. However, it has yet to be discussed how the injection procedure affects the grout diffusion range in the ground. This study aims to evaluate the grout diffusion range quantitatively by considering the practical grouting sequences. The grout viscosity was measured by laboratory testing. Then, the numerical modeling was structured using the commercial computational fluid dynamics software. Finally, the grout diffusion range affected by the injection procedure and ground conditions was evaluated by performing the numerical parametric study. The results showed that the injection method highly affected the grout diffusion range, especially for inhomogeneous soil. Consequently, it is anticipated that the proper method of steel pipe reinforced grouting will be suggested.
초록
인력기반의 점검보다 안전하고 효율적인 자동화 점검을 위하여 스캐닝 기술 개발이 가속화되고 있다. 컴퓨터비전 기술을 활용하여 수집된 이미지로부터 시설물 손상을 자동으로 검출하는 연구도 증가하고 있다. 이미지의 픽셀 크기, 품질 및 수량은 손상 자동 검출을 위한 딥러닝이나 이미지 처리 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 딥러닝기반 손상 자동 검출을 위한 이동식 터널 스캐닝 시스템의 카메라 성능과 고품질의 원시 이미지 데이터 취득을 위한 기초연구로, 이미지의 품질을 정량적으로 평가하기 위한 기법을 제안하려고 한다. 40 km/h의 이동속도 모사가 가능한 패널 장치에 테스트차트를 부착하고 국제표준 ISO 12233방법으로 실내시험을 수행하였다. 기존의 이미지 품질 평가기법들을 적용하여 실내실험에서 얻어진 이미지의 품질을 평가하였다. 카메라의 셔터스피드는 이미지에 발생하는 모션블러와 밀접한 관련이 있는 것으로 판단되었다. 이미지 품질 평가 기법 중 하나인 modulation transfer function (MTF)는 이미지 품질을 객관적으로 평가할 수 있으며, 시각적 관찰과 일치하는 것으로 판단되었다.
Abstract
The development of scanning technology is accelerating for safer and more efficient automated inspection than human-based inspection. Research on automatically detecting facility damage from images collected using computer vision technology is also increasing. The pixel size, quality, and quantity of an image can affect the performance of deep learning or image processing for automatic damage detection. This study is a basic to acquire high-quality raw image data and camera performance of a mobile tunnel scanning system for automatic detection of damage based on deep learning, and proposes a method to quantitatively evaluate image quality. A test chart was attached to a panel device capable of simulating a moving speed of 40 km/h, and an indoor test was performed using the international standard ISO 12233 method. Existing image quality evaluation methods were applied to evaluate the quality of images obtained in indoor experiments. It was determined that the shutter speed of the camera is closely related to the motion blur that occurs in the image. Modulation transfer function (MTF), one of the image quality evaluation method, can objectively evaluate image quality and was judged to be consistent with visual observation.
공지사항
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