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- P-ISSN2233-8292
- E-ISSN2287-4747
- KCI
22권 5호
초록
소규모 설비, 시공 용이성 등 다양한 장점으로 인하여 국내의 건설현장에서 광범위하게 사용되고 있는 그라우팅 관련 기술은 과거에 비해서 비약적으로 발전되었지만 품질의 균질성, 장기 내구성 및 환경공해 등의 문제점에 대한 개선 노력은현재까지도 지속되고 있다. 최근 국내에서는 물유리계 그라우팅 재료가 갖는 낮은 강도와 내구성, 용탈현상 발생 등의 문제점을 개선하기 위하여 자기치유 물질을 이용한 그라우팅공법이 개발되었다. 자기치유 물질을 이용한 그라우팅공법은주입재가 지반 내 물과 반응하여 생성한 결정 성장형 자기치유 물질에 의해서 주입재와 지반이 일체화되기 때문에 지반의 내구성 및 차수성 향상, 용탈방지 및 친환경성 등을 기대할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 △△터널 및 주변지반을 대상으로 자기치유 물질을 이용한 그라우팅공법의 예비시험 및 현장적용(표준관입시험, 현장투수시험, 공내전단시험, 공내재하시험, 지시약반응시험 등)을 실시하였고 시공 전 ‧ 후에 대한 실규모 시공조건에서의 주입범위, 차수및 지반개량 효과 등을 비교, 분석하였다. 예비시험 및 현장적용 결과를 바탕으로 자기치유 물질을 이용한 그라우팅공법의 현장적용성 및 개량효과는 양호한 것으로 파악되었다.
Abstract
Due to various advantages such as small facilities, ease of construction and so on, the grouting technology which is widely used in construction field has developed remarkably compared with the past. However, the efforts to improve the homogeneityof quality, long-term durability and environmental problems have been continued. In recent years, new grouting method has been developed in order to solve problems such as low strength, durability and leaching phenomenon of liquid glass (sodium silicate)grouting material in Korea. A newly developed method integrates the injection material with the ground by the self-healing material of crystallization growth type. For this reason, it is known that improvement of the durability and water quality of the ground, prevention of leaching, and environment friendliness can be expected. The present study applied a newly developed method to test sites and verified its effect such as injection range, improvement effect, waterproofing performance and so on. Standard penetration test, field permeability test, borehole shear test, pressuremetertest and pH test were conducted, and the results were compared between before and after developed method application. As results of tests, the field applicability and improvement effect of developed method were proved to be excellent.
초록
TBM 터널굴착에서 실질적으로 지반을 굴착하는 역할을 하는 부분인 커터헤드 설계 시, 커터 관입깊이와 커터 간격을 달리하여 커터절삭 시험 시 최소 비에너지에서의 커터간격을 반영하고 있으나, 암반 조건에 따라서 동일한 커터 관입깊이에서의 최적 커터간격이 달라지기 때문에 최적 커터간격을 설정하는 연구가 활발히 진행되어야 한다. 이러한 비선형적인 커터 관입깊이와 커터 간격의 관계에서 커터 관입깊이에 따른 최적 커터간격을 예측하기 위해 머신러닝 기법인 의사결정나무 기반 랜덤 포레스트 회귀 모델과 SVM 회귀모델을 이용하여 커터 관입깊이에 따른 최적 커터 간격을 예측하였다. 랜덤 포레스트 분석기법은 SVM 분석기법보다 데이터 개수에 더 큰 영향을 받기 때문에 커터 관입깊이에 따른 최적 커터간격비의 예측에 SVM이 더 정확한 예측을 하였다. 데이터가 많이 축적되면 SVM 회귀모델이 보다 더 정확한 예측값으로 커터헤드 설계 시 커터간격을 설정하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
Abstract
Cutter cutting tests for the cutter placement in the cutter head are being conducted through various studies. Although the cutter spacing at the minimum specific energy is mainly reflected in the cutter head design, since the optimum cutter spacing at the same cutter penetration depth varies depending on the rock conditions, studies on deciding the optimum cutter spacing should be actively conducted. The machine learning techniques such as the decision tree-based regression model and the SVM regression model were applied to predict the optimum cutter spacing ratio for the nonlinear relationship between cutter penetration depth and cutter spacing. Since the decision tree-based methods are greatly influenced by the number of data, SVM regression predicted optimum cutter spacing ratio according to the penetration depth more accurately and it is judged that the SVM regression will be effectively used to decide the cutter spacing when designing the cutter head if a large amount of data of the optimum cutter spacing ratio according to the penetration depth is accumulated.
초록
통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한 점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.
Abstract
Underground concrete structures are usually designed to be used for decades, but in recent years, many of them are nearing their original life expectancy. As a result, it is necessary to promptly inspect and repair the structure, since it can cause lost of fundamental functions and bring unexpected problems. Therefore, personnel-based inspections and repairs have been underway for maintenance of underground structures, but nowadays, objective inspection technologies have been actively developed through the fusion of deep learning and image process. In particular, various researches have been conducted on developing a concrete crack detection algorithm based on supervised learning. Most of these studies requires a large amount of image data, especially, label images. In order to secure those images, it takes a lot of time and labor in reality. To resolve this problem, we introduce a method to increase the accuracy of crack area detection, improved by 0.25% on average by applying adversarial learning in this paper. The adversarial learning consists of a segmentation neural network and a discriminator neural network, and it is an algorithm that improves recognition performance by generating a virtual label image in a competitive
초록
기계화터널시공의 대표적인 장비인 TBM의 커터헤드는 타 장비에 비해 굴착 중 발생하는 하중이 매우 크며, 마모가 발생하여 단면이 손실되는 작업환경을 가지고 있어 피로파괴에 의한 설계검토가 필요하지만, TBM커터헤드에 대한 피로해석을 수행한 사례는 찾기 어렵다. 본 연구에서는 직경 8.2 m인 커터헤드를 대상으로 안전수명설계 개념으로 S-N커브를 이용하여 응력-수명 설계 검토를 수행하였다. 또한 건설장비의 피로설계방법과 피로손상도를 평가하는 방법에 대해 소개하고 직경 8.2 m의 TBM 커터헤드를 대상으로 피로해석을 수행한 결과를 설명하였다. S-N curve는 피로 설계를 하는 데에 있어서 핵심적인 역할을 하는 것을 알 수 있었으며, 피로 하중을 받고 있는 구조물이 현재 시점에서 어느 정도의 피로 손상을 받고 있는지를 평가하는 데에도 사용될 수 있다. 앞으로 건설장비에서도 장비를 사용하는 동안 어떤 시점에서 피로문제가 발생하는지와 장비의 안전점검은 언제 실시하는 것이 효과적인지 등에 대한 정보를 파악하는 안전수명설계 개념을 도입하는 것이 필요하다.
Abstract
Although TBM’s cutterhead requires design review for fatigue failure due to wearinduced section loss as well as heavy load during excavation, it is difficult to find a case of fatigue analysis for TBM cutterhead at present. In this study, a stress-life design review was conducted on cutter heads with a diameter of 8.2 m using S-N curves as a safety life design concept. Also, we introduced the fatigue design method of construction equipment and the method of assessing fatigue damage and explained the results of the fatigue analysis on the TBM cutter head with a diameter of 8.2 m. TheS-N curve has been shown to play a key role in fatigue design and can also be used to assess how much fatigue damage a structure is suffering from at this point in time. Inthe future, it is necessary to find out when fatigue problems occur during using theequipment and when it is good to conduct safety inspections of the equipment.
초록
본 논문은 터널 강지보 지지구조의 효과에 대한 연구 결과이다. 터널 굴착에 있어 상 ‧ 하 반단면 굴착 공법은 상반굴착 후지반이 불량한 경우, 강지보재의 지지력 부족으로 강지보재의 침하가 발생한다. 상반 굴착부에 설치된 강지보재 기초부가 하반을 굴착함에 따라 자체 하중, 측압 등 여러 영향으로 강지보재의 침하가 발생된다. 이로 인하여 터널 내공유지 곤란 및 안전성에 문제가 발생하게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 강지보재 지지구조체를 개발하였다. 이를 검증하기 위해 Terzaghi 이론식을 이용한 하중 및 하반 굴착으로 발생하는 ΔP를 구해 수치해석을 통한 구조검토 및 검증, 숏크리트 및 강지보재의 재료상사를 통한 축소모형 실험으로 지지구조체 유 ‧ 무에 따른 거동특성을 분석하였다. 그 결과, 풍화토~연암 각 지반의 경우 토피고 10~40 m 구간에 대해 20.100~198.423 kN의 지지구조가 필요한 것으로 나타났다. 또한 축소모형 실험 결과 강지보재 지지구조체 설치 시 강지보재의 침하는 미설치시의 50% 수준으로 나타났다. 본 연구를통하여 강지보재 지지구조체의 설치로 시공 시 발생하는 불확실성 및 여러 문제점을 보완할 수 있을 것으로 보여진다. 또한 강지보재 지지구조체 설치로 안정성, 경제성 및 공기 단축등과 같은 여러 효과로 적용성 또한 클 것으로 판단된다.
Abstract
This paper is the result of the study on the effect of the support structure of the tunnel steel rib. In tunnel excavation, the top and bottom half excavation methods result in subsidence of steel rib reinforcement due to insufficient support of steel rib reinforcement when the ground is poor after excavation. The foundation of the steel rib installed in the upper half excavates the bottom part of the base, causing the subsidence to occur due to various effects such as internal load and lateral pressure. As a result, the tunnel is difficult to maintain and its safety is problematic. To solve these problems, steel rib support structures have been developed. For the purpose of verification, the behavior of the supporting structure is verified by model experiments reduced to shotcrete and steel rib material similarity, the numerical analysis of ΔP and ΔP generated by bottom excavation by Terzaghi theoretical equation. As a result, it was found that the support structure of 20.100~198.423 kN is required for the 10~40 m section of the depth for each soil of weathered soil~soft rock. In addition, as a resultof the reduced model experiment, a fixed level of 50% steel rib deposit of steel rib support structure was installed. The study shows that the installation of steel rib support structures will compensate for uncertainties and various problems during construction. It is also thought that the installation of steel rib support structure will have many effects such as stability, economy, and air reduction.
초록
현재 도로터널과 철도터널에서는 화재시 발생한 유독가스 및 연기를 배출하기 위하여 제 ‧ 배연시스템을 구축하고 있다. 다양한 제 ‧ 배연 시스템 중 횡류식 제 ‧ 배연시스템은 풍도의 중간을 구획하여 급기 또는 배기를 수행함에 따라 터널 본선 전단면에 급기 또는 배기가 되는 것이 아니라 터널 본선의 절반 부분만 급기 또는 배기가 수행되는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 횡류식 제 ‧ 배연시스템의 한계점을 개선한 조닝방식에 대하여 수치해석과 모형시험을 통해 제 ‧ 배연 효과를 분석하였다. 모형시험의 결과 제 ‧ 배연이 이루어지지 않은 상태를 기준으로 횡류식 제 ‧ 배연시스템은 25.6%의 배연율을 나타내었고, 조닝을 통한 제 ‧ 배연시스템은 40.8%의 배연율을 나타내었다. 또한 수치해석결과 횡류식 제 ‧배연시스템은 본선터널에서 확산되는 화재연기를 차단하지 못하고 지속적으로 확산 되는 양상을 보이는 것으로 나타났다. 한편, 조닝방법을 통한 제 ‧ 배연시스템은 에어커튼 효과 및 배연 효과로 인하여 화재연기가 일정구간 내에 제연 되는것으로 나타났다.
Abstract
Currently, road tunnels and railroad tunnels are building smoke control systems to emit toxic gases and smoke from fires. Among the various smoke control systems, the transverse smoke control system has the disadvantage that air supply or exhaust is performed on only half of the cross-section, rather than air supply or exhaust on the entire cross-section of the tunnel as air is supplied or exhausted by partitioning the wind path. Therefore, this study analyzed the effect of exhaustion through numerical analysis and scaled model tests on the zoning smoke control system, which improved the limitations of the transverse smoke control system. As a result of the scaled model test, the transverse ventilation system exhibited a 25.6% smoke control rate based on the state where no smoke was controled, and zoning smoke control system showed asmoke control rate of 40.8%. In addition, as a result of numerical analysis, it was found that transverse ventilation system did not control fire smoke spreading from the tunnel and continued to spread. On the other hand, zoning smoke control system was found to be smoke controled within a certain section due to the air curtain effect and the flue gas effect.
초록
최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.
Abstract
In recent years, Shield TBM construction has been continuously increasing in domestic tunnels. The main excavation tool in the shield TBM construction is a disccutter which naturally wears during the excavation process and significantly degrades the excavation efficiency. Therefore, it is important to know the appropriate time ofthe disc cutter replacement. In this study, it is proposed a predictive model that can determine yes/no of disc cutter replacement using machine learning algorithm. To dothis, the shield TBM machine data which is highly correlated to the disc cutter wears and the disc cutter replacement from the shield TBM field which is already constructedare used as the input data in the model. Also, the algorithms used in the study were the support vector machine, k-nearest neighbor algorithm, and decision tree algorithm areall classification methods used in machine learning. In order to construct an optimal predictive model and to evaluate the performance of the model, the classificationperformance evaluation index was compared and analyzed.
초록
활성탄(Activated carbon) 및 이산화티탄(TiO2)이 혼합된 콘크리트는 질소산화물(NOx) 저감에 있어 우수한 성능을 나타내기 때문에 지하공간 및 터널 내부의 미세먼지 저감 목적으로 활용되고 있다. 환경 및 구조물 노후 영향으로 터널 내부에 설치된 미세먼지 저감 콘크리트 표면에서 손상이 발생된다. 따라서 미세먼지 저감 콘크리트의 성능 유지를 위해 손상(박리) 유무평가가 필요하다. 본 연구에서는 전기비저항 특성을 이용하여 콘크리트 박리 유무 평가를 위한 기초연구를수행하였다. 활성탄(0~15%) 및 TiO2 (0~25%) 혼합비(시멘트 중량 기준)가 증가함에 따라 전기비저항 값은 감소하였다. 건조 조건에서 활성탄 및 TiO2가 혼합된 시멘트 경화시편은 일반 시멘트 경화시편보다 전기비저항 값이 최대 2.3배 감소되었다. 또한, 포화 조건(포화도 = 85~98%)에서 활성탄만 혼합된 경화시편은 일반 시멘트 경화시편보다 전기비저항 값이 최대 3.5배 감소하는 결과를 보였다. 시편 상태(건조 또는 포화)와 관계없이 활성탄(15%) 및 TiO2 (25%)가 혼합된 미세먼지 저감 시편의 경우, 일반 시멘트 시편과 비교하여 전기비저항 값은 약2.3~2.8배 차이를 보였다. 본 연구결과는 전기비저항을 이용하여 터널 내 미세먼지 저감 콘크리트의 박리를 평가하기 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
Concrete with activated carbon and titanium dioxide (TiO2) has been used to reduce the particulate matter (PM) in underground structures (e.g., tunnels) due to the high performance of nitrogen oxides (NOx) abatement. Damage (e.g. crack, spalling, or detachment) can be caused by the environmental and ageing effects on the surface of the particulate matter reduction concrete, installed on the tunnel lining. Therefore, it is important to evaluate the existence of spalling on the concrete surface for maintaining performance of NOx reduction. In this study, a basic research was performed for feasibility of spalling evaluation using electrical resistivity characteristics. Given the test results, the electrical resistivity was decreased as the ratios of activated carbon (0~15%) and TiO2 (0~25%) were increased for specimens. Under a dry condition, electrical resistivity of cement specimens, mixed with activated carbon and TiO2, was decreased up to 2.3 times, compared with the normal cement specimen. In addition, under saturation conditions (degree of saturation: 85~98%), electrical resistivity of cement specimens with activated carbon, was decreased up to 3.5 times, compared with the normal cement specimen. Regardless of the condition (dry or saturated), the difference of electrical resistivity values shows the range of 2.3~2.8 times between the mixing specimen (with activated carbon (15%) and TiO2 (25%)) and the normal cement specimen. This study can help to provide basic knowledge for spalling evaluation using the electrical resistivity on the surface of the particulate matter reduction concrete in tunnels.