Abstract
The advantage of piezocone penetration test is a guarantee of continuous data, which is a source of reliable interpretation of target soil layer. Many researches have been carried out f3r several decades and several classification charts have been developed to classify in-situ soil from the cone penetration test result. Since most present classification charts or methods were developed based on the data which were compiled over the world except Korea, they should be verified to be feasible for Korean soil. Furthermore, sometimes their charts provide different soil classification results according to the different input parameters. However, unfortunately, revision of those charts is quite difficult or almost impossible. In this research a new soil classification model is proposed by using fuzzy C-mean clustering and neuro-fuzzy theory based on the 5371 CPT results and soil logging results compiled from 17 local sites around Korea. Proposed neuro-fuzzy soil classification model was verified by comparing the classification results f3r new data, which were not used during learning process of neuro-fuzzy model, with real soil log. Efficiency of proposed neuro-fuzzy model was compared with other soft computing classification models and Robertson method for new data.
피에조콘 관입시험의 장점은 연속적인 데이터의 취득이 보장되며 결국 대상지반의 신뢰성 있는 분석이 가능하다는 점이다. 따라서 지난 수십년간 국내외에서 콘 관입시험결과로부터 흙분류를 수행하는 많은 연구가 진행되었으며 차트나 도표 등의 형태로 흙분류 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 차트 또는 방법들은 한국을 제외한 세계 각국의 자료들을 바탕으로 제안되어 국내 지반의 적용성에 대한 검증이 이루어져야 한다. 뿐만 아니라 기존 방법들에서는 사용된 입력자료에 따라 흙분류 결과가 상이한 경우가 있어 적용과 판단에 어려움이 있다. 그러나 불행히도 이러한 차트 형태로 제안된 기존 도표의 경우 지역성 등이 반영되어 수정 또는 보완이 필요하나 수정에 어려움이 있거나 거의 불가능하다. 이에 본 연구에서는 국내 17개 현장에서 수행된 피에조콘 관입시험결과와 채취된 시료에 대한 주상도 및 흙분류결과를 바탕으로 클러스터링 기법과 뉴로-퍼지 이론을 이용한 흙분류 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 검증하기 위해 모델 학습 시 사용되지 않는 새로운 피에조콘 관입시험 데이터에 대한 흙분류 결과를 실제 시추결과와 비교하였다. 또한 기존의 소프트컴퓨팅 모델과 Robertson 방법에 의한 흙분류 결과와 제안된 모델의 흙분류 결과를 비교하여 제안된 모델의 효율성을 검토하였다.
