국내 콘크리트 구조물의 노후화가 진행됨에 따라 안전관리를 위한 효과적인 보수 및 보강이 요구되고 있다. 특히, 교량 바닥판은 교통하중과 염화물 침투 등 다양한 유해환경에 직접 노출되어 지속적인 열화가 발생하고 있다. 국내외에서는 교량 바닥판 유지보수 의사결정을 위해 비파괴 조사 방법 중 하나인 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사가 주로 활용되고 있다. 차량형 다채널 GPR 장비를 통해 취득된 방대한 양의 탐사자료는 해석하는 데 많은 시간이 소요되며 분석가의 주관이나 숙련도에 따라 해석결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 GPR 자료해석 기법들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 교량 바닥판 상태 평가 작업 효율 향상 을 위해 딥러닝 기반 GPR 자료해석 기법을 적용하였다. 현장자료 예제로는 영동대교 정밀안전진단 과업에서 교량 바닥 판 상태조사를 위해 취득한 GPR 자료를 사용하였으며 딥러닝 기법 적용 결과를 분석가의 해석결과와 비교하여 예측 성 능을 평가하였다.

Recently, the floor construction method of buildings is rapidly being replaced by the steel deck construction method of factory products from the past cast-in-place formwork method in order to shorten construction period, reduce labor costs, and improve constructability. In this study, the bending capacity of a newly developed lattice integrated rib-type deck plate that is economical and constructible was evaluated through a simple beam test. As a result of the experiment, the lattice integrated rib-type deck installed by adding rib to the existing flat deck had excellent initial rigidity and maximum load-bearing ability, confirming the feasibility of practical use. In addition, the test specimen in which the tensile rebar is not integrated with the lattice and deck has very low initial stiffness, which is insufficient to support the load at the construction stage, and new details need to be developed to overcome this.

PURPOSES : This study aimed to perform real-time on-site construction volume management by using Internet of things (IoT) technology consisting of 3D scanning, image acquisition, wireless communication systems, and mobile apps for new and maintenance construction of concrete bridge deck overlays. METHODS : LiDAR was used to scan the overlay before and after construction to check the overlay volume. An enhanced inductively coupled plasma (ICP) method was applied to merge the LiDAR data scanned from multiple locations to reduce noise, and an anisotropic filter was applied for efficient three-dimensional shape modeling of the merged LiDAR data. The construction volume counter of the mobile mixer was directly photographed using an IP camera, and the data were transmitted to a central server via the LTE network. The video images were transmitted to the central server and optical character recognition (OCR) was used to recognize the counter number and store it. The system was built such that the stored information could be checked in real time in the field or at the office. RESULTS : As a result of using LiDAR to check the amount of overlay construction, the error from the planned amount was 0.6%. By photographing the counter of the mobile mixer using an IP camera and identifying the number on the counter using OCR to check the quantity, the results showed that there was a 2% difference from the planned quantity. CONCLUSIONS : Although the method for checking the amount of construction on site using LiDAR remains limited, it has the advantage of storing and managing the geometric information of the site more accurately. Through the IoT-based on-site production management system, we were able to identify the amount of concrete used in real time with relative accuracy.

현재 국내 복공판 관련 규정에는 장지간 복공판에 대한 규정이 부족하고, 복공판의 피로에 대한 별도의 규정도 없는 실정이 다. 장지간 복공판의 성능검증은 피로하중에 대한 구조성능 및 사용성에 대한 검증이 필요하다. 본 연구는 복공판의 장지간화를 위한 연구의 일환으로 수행된 실험적 연구로 피로하중을 받는 장지간 복공판의 단면형상 차이와 하중 재하조건 차이에 따른 응력분 포 특성을 파악하는데 목적이 있다. 실험 결과, 200만회 피로실험 후에도 처짐은 허용처짐의 1.22∼1.45배, 응력은 허용응력의 1.55∼1.56배 범위에 분포하고 있는 것을 확인하였다.

선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유 입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문 제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇 을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동 로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지 는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스 마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.

레일장대화는 무도상교량의 소음, 진동, 충격 등의 문제점을 해결할 수 있는 경제적인 방안 중 하나이며, 최근 연동식 침목고정장치 를 이용한 SSF 공법이 개발된 바 있다. 이 연구에서는 연동식 침목고정장치 적용 시 레일 높이 조정 및 열차 통과 시의 충격 흡수를 목 적으로 교량침목 하부에 삽입되는 침목패드의 최적 연직강성을 결정하는 과정을 제시하였다. 침목패드의 최적 연직강성 결정을 위하 여 관련 기존 기준을 검토하였으며, 유연다물체동적해석을 통하여 침목패드의 연직강성 변화에 따른 주행안전성, 승차감 및 궤도의 안전성에 대한 지표들과 교량 응답 변화를 검토하였다. 유연다물체동적해석은 상용프로그램인 ABAQUS와 VI-Rail을 이용하여 수행 하였다. 수치해석은 30m 상로판형교에 대한 교량모델을 이용하여 수행하였으며, 침목패드의 연직강성이 7.5kN/mm ~ 240kN/mm로 변화할 때 ITX 새마을, KTX 및 화차 통과 시의 응답을 산정하였다. 수치해석에 적용된 궤도구성품 조건에서 침목패드의 최적 강성은 100kN/mm로 산정되었다.