Abstract
Recently, tunneling under the seabed is becoming increasingly common in many countries. In Korea, there are proposals to tunnel from the mainland to Jeju Island. Safe construction requires geologic structures such as faults to be characterized during the design and construction phase; however, unlike on land, such structures are difficult to survey seabed. This study aims to develop an algorithm that uses geostatistics to automatically derive large-scale geological structures on the seabed. The most important considerations in this method are the optimal size of the moving window, the optimal type of spatial statistics, and determination of the optimal percentile standard. Finally, the optimal analysis algorithm was developed using the R program, which comprehensibly presents variations in spatial statistics. The program allows the type and percentile standard of spatial statistics to be specified by the user, thus enabling an analysis of the geological structure according to variations in spatial statistics. The geotechnical defense-training algorithm shows that a large, linear geological lineament is best visualized using a $3{\times}3$ moving window and a 10% upper standard based on the moving variance value and fractile. In particular, setting the fractile criterion to the upper 0.5% almost entirely eliminates the error values from the contour image.
최근 전 세계적으로 해저터널 건설이 활발하게 진행되고 있으며, 국내에서도 본토와 제주도를 연결하기 위한 해저터널 건설에 관심이 집중되고 있다. 해저터널의 안전한 건설을 위해서는 설계 및 시공 단계에서 단층과 같은 지질구조의 파악이 매우 중요하다. 그러나 해저터널의 경우 육상터널과는 다르게 지반조사의 한계로 인하여 지질구조의 분포에 대한 정보를 취득하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 지구통계학적 방법을 이용하여 해저지반에 발달하는 대규모 지질구조를 자동으로 도출하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서 가장 중요한 것은 최적 이동창의 크기, 최적 공간통계량 종류, 최적 백분위수 기준의 결정이다. 최종적으로 도출된 최적 분석 알고리즘으로 R을 이용하여 사용자 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램은 다양한 공간통계량의 변화를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 공간통계량의 종류와 백분위 기준을 손쉽게 지정할 수 있도록 하여 공간통계량의 변화에 따른 지질구조 분석을 용이하게 하였다. 따라서, 지질구조선 도출 알고리즘에서 공간통계량은 이동 분산값, 분위수 기준은 상위 10%, 이동창의 크기는 $3{\times}3$ 일 때 대규모 지질구조선의 선형적인 형태가 시각적으로 가장 잘 나타나는 것을 확인할 수 있다. 특히 분위수 기준을 상위 0.5%로 할 경우 등고선 그림에서 오류값들이 거의 제거가 되는 양상을 보여준다.
