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- P-ISSN2233-8292
- E-ISSN2287-4747
- KCI
23권 4호
초록
터널구조물의 특성상 터널조명은 일반 도로의 조명과 달리 주간에도 조명이 필요하므로, 터널 유지관리 비용 가운데 터널조명을 위한 전력요금은 가장 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 유지비용 절감 등을 위하여 터널조명을 낮은 소비전력, 장수명 등의 장점이 있는 LED램프로 교체 중에 있다. 본 연구에서는 기존 터널조명이 고압나트륨램프인 10개소 터널을 대상으로 터널조명 광원을 LED램프로 교체 시 효과 분석을 위하여, 광원 교체 전 ‧ 후 터널 조도측정결과 및 1년간의 월별 전력사용량을 조사하였다. 터널조명 광원을 고압나트륨램프에서 LED램프로 교체 후 조도는 27.9~490% 향상되었으나, 터널조명용 전력사용량은 평균 47.1% 감소한 것으로 나타났다.
Abstract
Low-pressure sodium lamps, high-pressure sodium lamps, and fluorescent lamps are mainly used for tunnel lighting in Rep. of Korea, which accounts for the highest percentage in the tunnel maintenance costs. Therefore, tunnel lights are being replaced by LED lamp that have advantages with respect to low power consumption and sustainability. To analyze the effect of replacement high pressure sodium lamp with LED lamp, illumination and monthly power usage per year have been investigated for 10 tunnels. The usage of LED lamp results in illumination improvement from 27.9% to 490% and power saving around average 47.1%.
초록
유지관리에 활용되는 계측 센서들은 교통 수단 통행 및 강우와 같은 다양한 환경적인 요인에 지속적으로 노출됨으로써 손망실 가능성이 점차 증가하게 된다. 관련 연구에 따르면, 국내 지하철 터널 유지관리 계측 센서는 설치 후 약 5~6년이 경과한 상태에서 평균 14.2~14.8%의 손망실율을 보이고, 국외의 경우에는 동일 기준 약 13.9%로 국내외 평균 15%의 유지관리 계측 센서가 5~6년이 지난 후 정상적인 계측 값을 제공하지 못한다는 것을 알 수 있다. 원활한 유지관리를 위해서는 손망실 계측 센서에 대한 보수 및 교체를 통해 해당 계측 데이터를 확보해야 하지만, 일부 손망실된 계측 센서의 경우에는 설치 후 매립되어 유지보수 비용에 단순한 장비 구입만이 아닌 재시공까지 포함되는 등 계측 센서 보수에는 많은 시간 및 비용이 소요되고 이로 인한 지속적인 데이터 손실이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 손망실 계측 센서의 보수 및 교체 기간 동안 일시적으로 손실되는 데이터를 추정치로서 보완하여 끊김 없는 인프라 유지관리를 지원할 수 있는 인접 센서 데이터 추세 분석 기반 손망실 계측 센서 데이터 추정 기법을 제안한다.
Abstract
Most of measurement sensors used for maintenance are continuously exposed to various environmental factors such as transportation and rainfall, so the possibility of breakage increases gradually. The maintenance measurement sensor of domestic subway tunnel shows an average of 14.2% to 14.8% of loss rate after about 5 to 6 yearsfrom installation, and it shows a sensor loss rate of about 13.9% in case of foreign countries. As a result, it can be seen that an average of 15% of maintenance measurement sensors at home and abroad cannot send measuring values after 5~6 years. In order to continuously collect accurate data, measurement data must be recovered by performing repair or replacement of the sensor, but some lost measurement sensors are buried after installation. So, there are many difficulties in repairing sensors, including cost and time. Therefore, in this paper, we propose lost measurement sensor data estimation technology based on data trend analysis using adjacent sensors.
초록
본 논문은 쉴드 TBM 챔버(Chamber) 내 배토처리 효율성 향상을 위한 연구이다. 현재 국내에서는 TBM 공법을 이용한 시공사례가 증가하는 추세이다. TBM 공법 사용의 증가에 따른 디스크 커터(Disc Cutter), 커터 비트(Cutter bit) 및 세그먼트와 같은 TBM 공법의 연구 또한 증가하는 추세를 보인다. 하지만 챔버와 챔버 내 교반 성능에 대한 연구는 미비한 실정이다. 원활한 배토처리와 굴착토의 거동을 개선하기 위하여 챔버 내 효과적인 믹싱 바 배치에 따른 교반 효율 변화에 대한 연구를 수행하였다. 축소모형 실험은 식별의 용이성을 위하여 색이 다른 플라스틱 소재를 사용하여 지반을 조성하였다. 또한 믹싱 바 배치를 상이하게 하여 4가지 Case로 분류하였으며, 입도분포를 단입도와 다입도로 분류하여 총 8가지의 Case로 실험을 진행하였다. 모든 Case의 커터헤드의 회전속도는 5 RPM으로 동일하며, 실험시간 또한 동일한 조건인 1분 30초로 진행하였다. 교반 효율을 확인하기 위하여 각 Case별 상부, 중부(좌 or 우), 하부 위치의 시료를 채취하여 분석하였다. 축소모형실험 결과 실제 사용되는 Case 1과 Case 1-1보다 새로운 배치방법인 Case 4와 Case 4-1의 교반 효율이 증가하는 양상을 보인다. 그에 따라 챔버 내 믹싱 바 배치를 변경하여 교반 효율을 증가시킬 수 있을 것으로 보이며, 교반 효율증가에 따라 공기 절약에 효과적일 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 국내 쉴드 TBM 공법 활용에 있어 큰 지표로써 작용할 것으로 보인다.
Abstract
This paper is a study to improve the efficiency of mixing technology in the shield TBM chamber. Currently, the number of construction cases using the TBM method is increasing in Korea. According to the increasing use of TBM method, research on TBM method such as Disc Cutter, Cutter bit, and Segment also shows an increasingtrend. However, there is little research on the mixing efficiency in chamber and chamber. In order to improve the smooth soil treatment and the behavior of the excavated soil, a study was conducted on the change of the mixing efficiency according to the effective mixing bar arrangement in the chamber. In the scale model experiment,the ground was composed using plastic materials of different colors for ease of identification. In addition, the mixing bar arrangement was different and classified into 4 cases, and the particle size distribution was classified into single particle size and multiple particle size, and the experiment was conducted with a total of 8 cases. The rotation speed of the cutter head of all cases was the same as 5 RPM, and the experiment time was also carried out in the same condition, 1 minute and 30 seconds. In order to check the mixing efficiency, samples at the upper, middle (left or right), and lower positions of each case were collected and analyzed. As a result of the scaled-down model experiment, the mixing efficiency of Case 4 and Case 4-1 increased compared to Case 1 and Case 1-1, which are actually used. Accordingly, it is expected that the mixing efficiency can be increased by changing the arrangement of the mixing bar in the chamber, and it is considered to be effective in saving air as the mixing efficiency increases. Therefore, this study is considered to be an important indicator for the use of shield TBM in Korea.
초록
콘크리트 구조물은 노후화와 외부 환경에 의한 요인으로 훼손된다. 이 같은 훼손은 가장 먼저 균열로 나타나고 향후에는 박락으로도 진행된다. 이러한 콘크리트 손상은 구조물이 갖는 본래의 설계 지지력을 감소시키는 주된 원인으로 작용할 수 있어 구조물의 안정성에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 종류의 손상이 지속되면 안전사고로도 이어질 가능성이 있어 적절한 보수와 보강이 필요하다. 이를 위해서는 구조물에 대한 정확하고 객관적인 상태 점검이 이루어져야 하며 손상 영역을 탐지할 수 있는 센서 기술 또한 필요하다. 따라서 본 논문에서는 박락을 탐지할 수 있는 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 제안했다. 연구 과정에서 298장의 박락 영상을 확보하였으며, 이 가운데 253장을 학습용으로 사용했고, 나머지 45장을 테스트용으로 사용하였다. 아울러 본 논문에서는 탐지 성능을 향상하기 위해 향상된 손실함수와 데이트 증강 기법을 적용하였다. 그 결과 콘크리트 박락의 탐지 성능이 80.19%의 평균 중첩 정확도로 나타났다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 영상 처리 기법을 통해 콘크리트 박락을 탐지하는 기술을 개발했고, 향상된 손실 함수와 데이터 증강 기법으로 성능을 향상시키는 방법을 제안했다. 이 같은 기술은 향후 구조물의 정확한 점검과 진단에 활용될 것으로 기대된다.
Abstract
Concrete structures are damaged by aging and external environmental factors. This type of damage is to appear in the form of cracks, to proceed in the form of spalling. Such concrete damage can act as the main cause of reducing the original design bearing capacity of the structure, and negatively affect the stability of the structure. If such damage continues, it may lead to a safety accident in the future, thus proper repair and reinforcement are required. To this end, an accurate and objective condition inspection of the structure must be performed, and for this inspection, a sensor technology capable of detecting damage area is required. For this reason, we propose a deep learning-based image processing algorithm that can detect spalling. To develop this, 298 spalling images were obtained, of which 253 images were used for training, and the remaining 45 images were used for testing. In addition, an improved loss function and data augmentation technique were applied to improve the detection performance. As a result, the detection performance of concrete spalling showed a mean intersection over union of 80.19%. In conclusion, we developed an algorithm to detect concrete spalling through a deep learning-based image processing technique, with an improved loss function and data augmentation technique. This technology is expected to be utilized for accurate inspection and diagnosis of structures in the future.
초록
도시화로 인한 인구의 집중은 도심지 지하공간 개발을 촉발시켰으며, 그로인해 진동과 소음으로 인한 환경문제 및 민원 이 많은 발파공법보다 진동과 소음에 대한 영향이 없는 TBM공법에 많은 관심을 가지게 되었다. 이런 이유로 TBM에 대한 많은 연구가 진행되었으나 TBM 장비의 커터헤드 개구부가 굴착되는 지반조건에 따라 폐색되는 특성에 대한 연구는 미비한 실정이다. 그렇기 때문에 쉴드 TBM 굴진 시 커터헤드 개구부의 폐색현상을 연구하기 위해 축소모형시험을 진행하였다. 쉴드 TBM 장비의 커터헤드 개구부 폐색현상을 규명하기 위해 점토비(10%, 30%, 50%), 커터헤드 개구율(30%, 50%, 60%), 커터헤드 회전방향(일방향, 양방향) 및 회전속도(3 RPM, 6 RPM)을 변수로 실험조건을 달리하여 36가지의 Case에 대해 축소모형실험을 진행하였다. 쉴드 TBM 폐색현상에 대한 축소모형실험 결과, 점토가 함유된 지반 조건은 양방향 회전이 일방향 회전보다 폐색영향이 증가하고 커터헤드의 회전속도가 낮을수록 폐색영향이 적은 것으로 나타났다. 그에 따라 지반 굴착 시 지반조건을 고려하여 커터헤드 회전 방향, 회전 속도 및 개구율을 산정한다면 폐색영향을 저감할 수 있을 것이다. 폐색영향이 저감됨에 따라 공사기간의 단축에 효과적일 것으로 사료된다. 따라서 본 연구는 해당연구가 전무한 국내 쉴드 TBM 시공 시 그 활용에 있어 중요한 자료가 될 것으로 판단된다.
Abstract
Population density due to urbanization is making people interested in underground space development and much interest in TBM construction with low vibration and noise. This led to a lot of research on TBM. However, research on the characteristics of the cutterhead opening of the TBM equipment being occluded under the ground conditions under which it is excavated is insufficient. Accordingly, a study was conducted to investigate clogging of the cutterhead opening during the shield TBM rolling. To identify the clogging of cutterhead openings in SHIELD TBM equipment, the reduced model experiment was divided into clay rate (10%, 30%, 50%, 60%), cutterhead opening rate (30%, 50%, 60%), and cutterhead rotation direction (one-way, two-way) and rotational speed (3 RPM) and conducted in 36 cases. Results of scale model test on shield TBM clogging, it was analyzed that the ground condition containing clay soil increased the clogging effect in both directions than the unidirectional rotation, and that the lower the rotational speed of the cutterhead, the less the clogging effect. Accordingly, the direction of cutterhead rotation, rotational speed and opening rate are calculated by taking into account ground conditions during ground excavation, the clogging effect can be reduced. It is believed to be effective in saving air as the clogging effect is reduced. Therefore, this study is expected to be an important material for domestic use of shield TBM.