초록
공진주 실험은 흙의 전단탄성계수, 재료감쇠비 등을 결정하는 실험으로, 최근 내진해석의 중요성과 더불어 그 사용빈도와 중요성이 증가하고 있다. 공진주 실험은 1960년 이후 널리 활용되어 왔으나, 현재까지의 공진주 실험은 측정장비의 제한성 때문에, 주로 선형스펙트럼 (linear spectrum)의 진폭성분만을 측정하여 왔다. 이는 공진주 실험 시스템의 동적거동을 규명하는 이론에 있어서도 시료의 점성이 고려되지 않았던 것과 동적거동에 대한 이해가 부족했기 때문이기도하다. 최근 조성호 등은 이러한 한계성을 극복할 수 있는 이론적 근거를 제시하였다. 즉, 공진주 실험 시스템의 동적거동에 대한 운동방정식과 그 일반해를 제시함으로써, 이론에 부합하는 공진주 실험의 자료분석 및 해석기법의 기초를 정립하였다. 본 연구에서는 발전된 계측장비와 공진주 실험 시스템의 동적거동에 대한 이론적 모델링을 이용하여 신뢰도가 향상된 공진주 실험의 자료분석 및 해석기법을 제안하였다. 그리고, 유한요소해석에 의한 공진주 실험의 수치실험을 통하여 본 연구에서 제안한 해석기법의 신뢰성과 타당성을 확인하였다. 또한, 주문진 표준사에 대한 공진주 실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 자료분석 및 해석방법의 적용성을 확인하였으며, 기존 해석방법과의 비교를 통하여 기존 방법의 한계성과 문제점을 살펴보았다.
The resonant column testing is a laboratory testing method to determine the shear modulus and material damping factor of soils. The method has been widely used for many applications and its importance has increased. Since the first use of the testing method in 1960's, the low-technology electronic devices fir testing and data acquisition have limited the measurement only to the amplitude of the linear spectrum. The limitations of the testing method are also attributed to the assumption of linear-elastic material in the theory of the resonant column testing and also to the incomplete understanding of the dynamic behaviour of the resonant column testing device. Recently, Joh et al. proposed a theory to overcome the limitations of the resonant column testing by deriving the equation of motion and providing its solution for the resonant column testing device. This study proposed the improved data reduction and analysis method for the resonant column testing, thanks to the advanced data acquisition system and the new theoretical solution for the resonant column testing system. For the verification of the proposed data reduction and analysis method, the numerical simulation of the resonant column testing was performed by the finite element analysis. Also, a series of resonant column testing were performed fir Joomunjin sand, which verified the feasibility of the proposed method and revealed the limitations of the conventional data reduction and analysis method.
