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- 저자 : 김정수 ( Jeongsoo Kim ) (검색결과 106 건)
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풍력 구조물의 진동 특성 분석을 위한 지반-구조물 상호작용 모델의 비교 연구
김정수,Kim, Jeongsoo 한국전산구조공학회 2020 한국전산구조공학회논문집 Vol.33 No.4
본 논문은 모노파일 풍력 지지구조물에 대한 공진 안전성 평가에서 여러 말뚝-구조물 상호작용(PSI) 모델을 사용하여 고유진동수를 비교하였다. PSI 재현을 위한 유한요소모델은 기저 스프링 모델, 분산 스프링 모델, 3차원 고체-쉘 모델을 사용하였다. PSI 모델이 고유주파수에 미치는 영향을 분석하기 위해 기저 스프링과 분산 스프링 모델 적용을 위한 강성행렬 산정법과 Winkler 보 모델을 각각 논문에 나타내고 이들 모델로부터 도출된 서로 다른 기하 및 지반조건을 갖는 모노파일의 고유진동수를 조사하였다. 해석결과는 또한 3차원 고체-쉘 모델의 고유진동수와도 비교되었다. 해석결과는 소구경 모노파일이 견고한 지반 및 암반에 관입된 경우 각 해석모델로부터 얻어진 고유진동수의 차이가 거의 없음을 보여준다. 반면 연약 지반에 설치된 대구경 모노파일에 대해 분산스프링 모델은 고유진동수를 과대평가할 수 있다. 따라서 고유진동수 평가 시 구조물 규모와 지반 조건을 고려해 적합한 PSI모델이 적용되어야 한다. In this study, natural frequencies are compared using several pile-soil interaction (PSI) models to evaluate the effects of each model on resonance safety checks for a monopile type of wind turbine structure. Base spring, distributed spring, and three-dimensional brick-shell models represented the PSIs in the finite element model. To analyze the effects of the PSI models on a natural frequency, after a stiffness matrix calculation and Winkler-based beam model for base spring and distributed spring models were presented, respectively; natural frequencies from these models were investigated for monopiles with different geometries and soil properties. These results were compared with those from the brick-shell model. The results show that differences in the first natural frequency of the monopiles from each model are small when the small diameter of monopile penetrates hard soil and rock, while the distributed spring model can over-estimate the natural frequency for large monopiles installed in weak soil. Thus, an appropriate PSI model for natural frequency analyses should be adopted by considering soil conditions and structure scale.
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거문도 암반조간대의 먹이망구조와 애기삿갓조개의 섭식변화
김정수(Jeongsoo Kim),이인옥(Inok Lee),노준성(Junsung Noh),김종성(Jong Seong Khim) 한국해양환경·에너지학회 2021 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
암반조간대는 육상과 해상의 에너지 흐름의 경로, 높은 생물 다양성으로 생태적 가치가 높은 지역이지만 이와 관련된 저서생태계 기능 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 안정동위원소비 (δ<SUP>13</SUP>C, δ<SUP>15</SUP>N) 분석을 통해 거문도 암반조간대의 저서먹이망 구조와 애기삿갓조개를 포함한 대형저서동물들 및 잠재적 먹이원(조간대: 부착미세조류; 조하대: 해조류; 표영생태계: 부유성유기 입자)의 기여도를 분석하였다. 거문도 내 저서생태계의 영양단계는 상대적으로 짧았고(3.0) 대부분의 대형저서동물들은 해조류, 부착저서미세조류, 부유성유기입자를 골고루 섭식하였다. 거문도 암반조간대 내 저서생태계에서는 인근 조하대 및 표영생태계와 강한 영양연결을 하고 있는 것으로 나타났다. 특히, 비교적 작은 애기삿갓조개 (<20 mm) 는 주로 해조류 (50%) 를 섭식하였고 큰 애기삿갓조개 (>20 mm) 는 부착미세조류 (42~52%) 를 섭식하는 변동을 보였다. 애기삿갓조개 섭식 변동은 애기삿갓조개가 조하대 저서생태계와 조간대 생태계의 영양연결자임을 나타낸다. 본 연구는 국내 암반조간대 내 저서먹이망과 에너지흐름을 확인하고 나아가 생태계 기능을 파악하기 위한 유용한 정보를 제공한다. Rocky shores have high ecological value due to their biodiversity and the link in the transfer energy between terrestrial and marine ecosystems. However studies of trophic function in rocky shore ecosystem are insufficient. This research analyzed the stable isotope ratio (δ<SUP>13</SUP>C and δ<SUP>15</SUP>N) of macrofaunas, including Cellana toreuma, potential food sources (epilithic algae, macroalgae, particulate organic matter) and diet contribution. The trophic level of benthic ecosystem in Geomundo is relatively short (3.0), and most macrofauna fed on macroalgae, epilithic algae, and particulate organic matters homogeneously. In particular, the relatviely small size (< 20 mm), mainly fed on macroalgae (50%), and large size mainly fed on epilithic algae. The dietary shift of the small size to large size indicates that limpets are trophic linkage between subtidal and intertidal zone. Overall, this study provides useful information for identifying benthic food web and energy flows in the Korean rocky shore and further understanding the trophic function.
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수치해석을 이용한 이중 강-콘크리트 합성말뚝 연직지지력 평가
김정수(Jeongsoo Kim),구정민(Jeongmin Goo),김문옥(Moonok Kim),정충열(Chungryul Jeong),추연욱(Yunwook Choo) 한국지반환경공학회 2022 한국지반환경공학회논문집 Vol.23 No.12
이중 강-콘크리트 합성말뚝의 설계를 위한 지지력 평가 방법이 정립되지 않아 기존 강관말뚝 설계 지지력식이 활용되고 있다. 그러나 이들 설계식 간 지지력 예측 결과가 상이할 뿐만 아니라 일반적으로 가장 보수적인 결과를 채택하게 된다. 이러한 말뚝 지지력 평가방법은 설계의 신뢰성 및 경제성을 낮추게 된다. 본 논문은 수직하중을 받는 이중 강관 내 콘크리트 채움된 신형식 합성단면(DSCT) 말뚝의 역학적 거동을 수치해석적으로 조사하고, 여러 DSCT 말뚝 조건변화에 따른 연직지지력을 분석하였다. DSCT 말뚝 및 인접지반에 대한 축대칭 유한요소모델을 생성하였고, 이를 활용해 근입깊이, 말뚝 선단 채움재 강성, 말뚝 선단 채움재 높이, 기반암층 종류 변화에 따른 영향을 분석하였다. 또한 해석결과를 말뚝 설계 실무에서 주로 사용하는 선단 지지력 평가식과 비교하여 합성말뚝에 대한 기존 강관말뚝 지지력 산정식의 활용 가능성을 검토하였다. Conventionally, because evaluation methods of the bearing capacity for double steel pipe-concrete composite pile design have not been established, the conventional vertical bearing capacity equations for steel hollow pile are used. However, there are severe differences between the predictions from these equations, and the most conservative one among vertical bearing capacity predictions are conventionally adopted as a design value. Consequently, the current prediction method for vertical bearing capacity of composite pile prediction composite pile causes design reliability and economical feasibility to be low. This paper investigated mechanical behaviors of a new composite pile, with a cross-section composed of double steel pipes filled with concrete (DSCT), vertical bearing capacities were analyzed for several DSCT pile conditions. Axisymmetric finite element models for DSCT pile and surrounding ground were created and they were used to analyze effects on behaviors of DSCT pile pile by embedding depth, stiffness of plugging material at pile tip, height of plugging material at pile tip, and rockbed material. Additionally, results from conventional design prediction equations for vertical bearing capacity at steel hollow pile tip were compared with that from numerical results, and the use of the conventional equations for steel hollow pile was examined to apply to that for DSCT pile.
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세그멘테이션과 객체 감지 모델의 콘크리트 균열 검출 성능 비교
김정수(Jeongsoo Kim) 한국산학기술학회 2023 한국산학기술학회논문지 Vol.24 No.4
콘크리트 시설물의 효율적 유지관리 지원을 위해 이미지 기반 자동 균열 인식 기술 개발이 이뤄져 왔으며, 딥러닝 기법을 균열 인식 문제에 적용하여 범용적인 환경에서의 균열 검출 성능을 높이고자 하는 연구가 늘어나고 있다. 본 연구는 서로 다른 유형의 딥러닝 모델을 균열 검출에 적용해 모델 간 성능을 비교한다. 동일한 조건에서의 객체 감지 및 개체형 세그멘테이션 모델의 성능 비교를 위해 YOLOv7을 사용하였다. 각 유형별 모델 학습 및 성능평가를 위해 약 4천 개의 공개 균열 이미지 데이터를 활용하였으며, 이를 활용해 각 유형별 딥러닝 모델의 학습, 검증, 시험을 수행하고 성능을 조사하였다. 학습을 통해 얻어진 객체 감지 및 개체 세그멘테이션 모델은 평균 정밀도 0.6 내외 (임계값 0.5~0.95 기준) 성능을 보였으며, 객체 감지 모델의 성능 지표는 세그멘테이션 모델의 성능 지표보다 작고, 수렴 속도 또한 느렸다. 그러나 두 모델 간 성능지표와 수렴속도 차이가 작고 학습이 진행됨에 따라 객체 감지 모델의 성능은 세그멘테이션 모델 성능에 거의 근사하였다. 검출 이미지를 시각적으로 분석한 결과, 두 모델 모두 미세균열 및 어두운 배경조건의 균열에 대해 검출이 어려웠으며, 균열 검출에 대해 두 모델 간 유의미한 성능 우위는 확인할 수 없었다. Image-based automated crack detection techniques have been developed to support the efficient maintenance of concrete structures, and studies in which deep learning techniques into crack detection are applied to enhance the detection performances under general conditions have increased. This study compared the performances of crack detection between different types of deep learning models. To conduct a fair comparison of each model, open crack image data of approximately 4,000 were used to train, validate, and test the object detection and instance segmentation models of YOLOv7 and then investigate each model performance. After training both object detection and instance segmentation models, the models have a mean average precision (mAP) of approximately 0.6 (at 0.5-0.95 threshold); the object detection model has a slightly smaller mAP than the segmentation and slower convergence rates than the segmentation. On the other hand, the differences between both models for metric and convergence rate are small, and the metric of the object detection model almost approaches that of the segmentation as training epochs increase. In addition, analyzing crack detection images visually, the models found were hard to detect micro-cracks or cracks on a dark background, and the meaningful superiority of detection performance between each model was not confirmed.
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