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한국지반공학회논문집 update

Journal of the Korean Geotechnical Society

  • : 한국지반공학회
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  • : 월간
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수록정보
수록범위 : 15권4호(1999)~35권9호(2019) |수록논문 수 : 2,090
한국지반공학회논문집
35권9호(2019년 09월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1연속 가압 함수특성 시험 평가에 관한 연구

저자 : 박현수 ( Park Hyun-su ) , 이어령 ( Lee Eo-ryeong ) , 김병수 ( Kim Byeong-su ) , 박성완 ( Park Seong-wan )

발행기관 : 한국지반공학회 간행물 : 한국지반공학회논문집 35권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 5-13 (9 pages)

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함수특성 곡선은 불포화 지반의 침투 또는 전단 거동 예측을 위해 필요한 입력 변수 중 하나이며, 불포화 함수특성의 이력현상에 따라 다른 거동을 보이기 때문에 건조과정과 습윤과정이 고려되어야 한다. 보편적으로 단계적 가압식을 이용하여 함수특성 곡선을 획득하지만, 함수특성 곡선의 건조과정과 습윤과정을 모두 측정하기 위해서는 오랜 시간 소요된다는 단점이 있다. 연속 가압시험법은 이러한 단점이 개선되었으며, 기존의 시험 방법보다 측정시간이 크게 단축되는 결과가 나타났다. 하지만, 새롭게 제안된 연속 가압시험법의 결괏값에 대한 검증이 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 연속 가압방법으로 획득한 함수특성 곡선을 기존의 시험법인 단계 가압방법과 증발방법의 결과와 비교하였다. 비교 결과, 서로 다른 시험법으로 획득한 함수특성 곡선과 차이가 거의 존재하지 않았으며, 측정시간이 크게 단축되는 결과를 보였다. 따라서, 연속 가압방법을 통하여 다양한 조건에서의 함수특성 곡선을 빠르고 정확하게 획득할 수 있을 것으로 판단된다.


The soil-water characteristic curve (SWCC) plays an important role in determining the soil suction parameters required to predict the seepage or shear behaviors of unsaturated soils. In addition, path dependency of the SWCC affects the mechanical and hydrologic behaviors. In general, there is a disadvantage that it takes a long time to measure both the drying and wetting paths of the SWCC by a stepwise pressurization method. Thus, the continuous pressurization method as an improved testing method for the SWCC was suggested, and the testing time for two paths of the SWCC was significantly shorter than the conventional methods. For the applicability evaluation of this method, the results of the SWCC obtained by the stepwise pressurization method and the evaporation method in this study were compared to the result obtained from this method. As a result, it was found that the difference among three methods was negligible, and the testing time of the continuous pressurization method was greatly decreased. Therefore, it can be said that it is possible to quickly and accurately measure the SWCC under various conditions by the continuous pressurization method.

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PHC말뚝을 생산하는 17개 중소산업체의 품질 성능 검사 자료, 17개 중소산업체 및 6개 대기업 산업체의 장기허용압축하중 제원 표를 분석하였다. 현 단계의 국내 설계에서는 PHC말뚝의 장기허용압축하중의 평균 약 70% 수준을 반영하고 있고 품질이 우수함에도 불구하고 PHC말뚝의 장기허용압축하중에는 안전율 4.0을 적용하고 있다. 대부분의 품질 검사기준은 KS F 4306에 명시되어 있다. 그러나 원심력으로 다져진 콘크리트 압축강도시험 기준은 KS F 2454에 명시되어 있다. 각 제조사의 품질 시험 자료를 분석한 결과 모든 항목에서 기준값 보다 높은 성능을 보였다. 따라서 PHC말뚝설계 시 PHC말뚝의 지지력을 PHC말뚝의 허용연직압축하중의 최대값까지 사용할 수 있을 것으로 판단되었다.


Long-term allowable compressive Loads of PHC piles were analyzed based on qualification tests results by 17 small and medium PHC pile producing companies and product specifications by 6 major and 17 small and medium PHC pile producing companies. At the present stage, an average long-term allowable compressive load of PHC pile was designed at 70% level from current design data, and safety factor of 4.0 was applied to long-term allowable compressive loads of PHC pile despite of its excellent quality. Most quality standards of PHC pile are specified at KS F 4306. But compressive strength test method of spun concrete is specified at KS F 2454. As a result of analyzing quality test data supplied by each manufacturer, all quality test results showed higher performances than standard values. Therefore, it was considered that the capacity of PHC pile can be used up to the maximum allowable compressive load of PHC pile when PHC pile is designed.

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직경 500mm 및 직경 600mm PHC말뚝 A종의 파괴 압축하중(Pn)은 각각 7.7MN 및 10.6MN으로 계산할 수 있었다. 직경 500mm 및 직경 600mm 매입 PHC말뚝 A종에 대한 압축정재하시험 시 말뚝 두부에 재하된 최대 압축하중은 6.9MN 및 8.8MN으로 측정할 수 있었으며 따라서 이 측정하중은 각각 Pn의 90% 및 83% 수준이었다. 직경 500mm및 직경 600mm PHC말뚝 A종의 장기허용압축하중(Pa)은 각각 1.7MN 및 2.3MN이었다. 모든 사례 매입 PHC말뚝의 양방향재하시험 자료로부터 계산된 지반의 허용지지력은 국내 현행 설계에서 사용하고 있는 극한지지력 산정공식으로 계산한 지반의 허용지지력보다 높은 수준으로 계산되었다. 따라서 매입 PHC말뚝의 설계에서 사용하는 극한지지력 산정공식은 매입 PHC말뚝의 실제 지지력 거동을 모사할 수 있도록 개선하여야 할 것으로 판단되었다.


Axial compressive failure loads (Pn) of diameter 500 mm and diameter 600 mm A type PHC pile were calculated as 7.7 MN and 10.6 MN, respectively. In the static pile load tests, the maximum axial compressive loads of the above 2 kinds of A type pile were measured as 6.9 MN and 8.8 MN respectively, therefore these measured maximum loads were at the level of 90% and 83% of Pn respectively. Long-term allowable axial compressive loads (Pa) of the above 2 kinds of A type pile were 1.7 MN and 2.3 MN respectively. From the bi-directional pile load test data on the prebored PHC piles, it was confirmed that the allowable axial compressive bearing resistance was estimated as 131% of the long-term allowable compressive load of the PHC pile and showed higher than the allowable bearing capacity calculated by the current design method. Therefore, it has been verified that the PHC pile can be used up to the maximum long-term allowable compressive load, and it is suggested that the ultimate pile capacity formula used in the current design for prebored PHC piles should be improved to accommodate the actual capacity.

KCI등재

4CNN 기법을 활용한 터널 암판정 예측기술 개발

저자 : 김하영 ( Kim Hayoung ) , 조래훈 ( Cho Laehun ) , 김규선 ( Kim Kyu-sun )

발행기관 : 한국지반공학회 간행물 : 한국지반공학회논문집 35권 9호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 37-45 (9 pages)

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터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.


Quick identification of the condition of tunnel face and optimized determination of support patterns during tunnel excavation in underground construction projects help engineers prevent tunnel collapse and safely excavate tunnels. This study investigates a CNN technique for quick determination of rock quality classification depending on the condition of tunnel face, and presents the procedure for rock quality classification using a deep learning technique and the improved method for accurate prediction. The VGG16 model developed by tens of thousands prestudied images was used for deep learning, and 1,469 tunnel face images were used to classify the five types of rock quality condition. In this study, the prediction accuracy using this technique was up to 83.9%. It is expected that this technique can be used for an error-minimizing rock quality classification system not depending on experienced professionals in rock quality rating.

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