| 연구목표 |
국내 대형 SOC 시설물은 2030년 이후 30년 이상 시설물이 전체 시설물의 약 37%에 달할 정도로 노후화가 빠르게 진행되고 있다. 이에 따라 현재 상태를 기준으로 하는 안전성 평가에서 미래 노후도 수준 예측을 기반으로 하는 성능 중심 예방적·선제적·경제적 유지 관리로 패러다임이 전환되고 있다. 다양한 조건 하에서 다양한 유형의 시설물에서 발생하는 열화... |
| 연구내용 |
콘크리트궤도의 침하를 산정하기 위해 해석적(혹은 연역적) 방법을 적용할 경우, 궤도의 침하에 영향을 주는 인자를 분석하고, 재료, 구조, 토질 역학의 작용 원리를 정확하게 파악하여야 한다. 구조적 관점으로 볼 때, 콘크리트궤도는 원지반, 토공 노반 (성토체), HSB, TCL 등 다양한 부재로 구성되며, 각 부재의 강성, 시공법, 재료 및 시공 품질 등은 ... |
| 기대효과 |
현재 다양한 토목 구조물에 센서가 설치되어 데이터를 양산하고 있음에도 불구하고 토목 분야에서는 이러한 데이터를 활용하여 향후 거동을 예측하는 모델에 대한 연구가 미진하다고 판단된다. 본 연구에서는 지반 구조물의 침하 계측 데이터에 머신러닝 기술을 접목하여 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 예측하는 모델을 개발하고자 하며, 이는 구조물 스마트 유지관리 분야의 ... |
| 키워드 |
장기 침하 예측,머신러닝,콘크리트궤도, 철도노반, 스마트 유지관리 |