Physical Characterization of Domestic Aggregate

국내 골재의 물리적 특성 분석

Abstract

Aggregates from 84 cities and counties in Korea were tested for quality to allow analysis of the physical characteristics of aggregates from river, land, and forest environments. River and land aggregates were analyzed for 18 test items, and forest aggregates for 12 test items. They were classified according to watershed and geology, respectively. The observed physical characteristics of the river aggregates by basin were as follows: aggregates from the Geum River basin passed through 2.5, 1.2, 0.6, 0.3, 0.15, and 0.08 mm sieves; clay lumps constituted the Nakdong River basin material; aggregates from the Seomjin River basin passed through 10, 5, and 2.5 mm sieves; those from the Youngsang River basin passed through 1.2, 0.6, 0.3, 0.15, and 0.08 mm sieves; and aggregates from the Han River basin passed through 10, 5, 2.5, 1.2, 0.6, 0.3, and 0.08 mm sieves, Stability; Standard errors were analyzed for the average amount passing through 10, 0.6, and 0.08 mm silver sieves, and performance rate showed different distribution patterns from other physical characteristics. Analysis of variance found that 16 of the 18 items, excluding the absorption rate and the performance rate, had statistically significant differences in their averages by region. Considering land aggregates by basin, those from the Nakdong River basin excluding the Geum River basin had clay lumps, those from the Seomjin River basin had 10 and 5 mm sieve passage, aggregates from the Youngsang River basin had 0.08 mm sieve passage, and those from the Han River basin had 10, 0.6, and 0.08 mm sieve passage. The standard error of the mean of the quantity showed a different distribution pattern from the other physical characteristics. Analysis of variance found a statistically significant difference in the average of all 18 items by region. Analyzing forest aggregates by geology showed distributions of porosity patterns different from those of other physical characteristics in metamorphic rocks (but not igneous rocks), and distributions of wear rate and porosity were different from those of sedimentary rocks. There were statistically significant differences in the average volume mass, water absorption rate, wear rate, and Sc/Rc items by lipid.

골재자원조사를 통해 수집된 84개 시‧군의 품질시험을 바탕으로 하천/육상/산림 골재의 물리적 특성값을 분석하였다. 하천/육상골재는 18개 시험 항목과 산림 골재는 12개 시험 항목에 대해 각각 유역과 지질에 따라 분류하였다. 물리적 특성으로 유역별 하천골재는 금강 유역이 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량과 낙동강유역은 점토덩어리와, 섬진강유역은 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량, 안정성과, 영산강유역은 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.08체 통과량과, 한강유역은 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량, 실적율이 평균의 표준오차가 다른 물리적 특성과는 다른 분포 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석은 18개 항목 중 흡수율과 실적율을 제외한 16개 항목이 권역별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다. 또한, 유역별 육상골재는 금강유역을 제외한 낙동강유역이 점토덩어리와, 섬진강유역은 10 mm, 5 mm과, 영산강유역은 0.08체 통과량과, 한강유역은 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량이 평균의 표준오차가 다른 물리적 특성과는 다른 분포 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석은 18개 항목 모두 권역별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다. 그리고, 지질별 산림골재는 화성암을 제외한 변성암이 공극률과, 퇴적암은 마모율과 공극률이 다른 물리적 특성과는 다른 분포 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석은 표면건조밀도와 절대건조밀도, 진밀도, 단위용적질량, 흡수율, 마모율, 실리카중합비(Sc/Rc) 항목이 지질별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다.

서론

골재는 도로, 철도, 항만, 공항 등 국가 사회 간접시설에서부터 주택과 같은 국민의 주거생활에 이르기까지 일상생활에 없어서는 안되는 필수적인 건설자재로서 국가건설의 기본이 되는 기초자재이다. 골재는 천연자원으로 각 시군에 따라 부존특성이 다르며, 골재자체의 사용물량과 그 중량으로 인해 원거리에서 조달이 힘들다는 특성이 있다. 사회간접자본으로서 골재 자원은 건설경제의 활성화로 인해 골재 수요는 계속 증가하는 추세인 반면, 자연환경의 보존과 인식의 확산으로 효과적인 골재채취에 많은 어려움이 뒤따르게 되었다. 건설재료 중 상당부분을 차지하는 콘크리트는 구성재료의 대부분이 대단히 중요하다고 할 수 있다. 일반적으로 골재의 성질은 골재의 입형과 입도 등과 이차적인 요소를 제외하면 천연골재와 쇄석골재를 막론하고 대부분이 원 암석의 성질에 좌우된다. 원암석의 성질은 성인과 생성메커니즘에 의해 다양하게 나타날 수 있는데, 이는 암석의 물성이나 역학적 특성 등과 같은 제반 특성에 많은 영향을 미친다. 또한 동일기원의 암석이라 할지라도 산출되는 지역에 따라 광물학적 및 역학적 특성에 다소 차이가 있을 수 있으며, 풍화 및 변질정도에 의해서도 다른 특성을 보일 수도 있다. 그러나 지금까지 보편적으로 행해져 왔던 콘크리트용 골재시험은 비중, 흡수율, 마모율, 안정성 등 주로 물리적 특성조사에만 국한되어져 왔으며, 이러한 품질 기준에만 적합하면 암석 고유의 광물학적 및 화학적 특성은 거의 무시한 채 어떤 용도의 골재로 사용하더라도 크게 문제시하지 않았다. 하지만 암석 고유의 특성을 감안하여 적합한 용도의 골재로 이용하기 위해서는 암석의 물리적 ‧ 역학적 특성을 구명하기 전에 먼저 원암석의 광물학적 및 화학적인 특성을 이해하는 것이 무엇보다 중요하다고 할 수 있다(Jin et al., 1998). 따라서 이 연구의 목적은 골재자원조사 사업에서 도출된 전국의 골재 품질시험 결과를 바탕으로 하천/육상/산림골재의 물리적 특성값을 정리 분석함으로써 국내 골재의 분포 경향을 파악하는데 기본자료로 제공하고자 한다.

연구방법

2007~2021년까지 한국수자원공사와 한국지질자원연구원에서 수행된 84개 시 ‧ 군의 골재자원조사(MCT and KORES, 2007; MCT and KIGAM, 2007a, 2007b, 2008; MLIT and K-water, 2014a, 2014b, 2015a, 2015b, 2016a, 2016b, 2017a, 2017b, 2017c, 2017d, 2018a, 2018b, 2018c; MLIT and K-water and KIGAM, 2017; MLIT and KIGAM, 2014, 2015, 2016, 2018a, 2018b, 2019a, 2019b, 2019c, 2019d, 2019e, 2020a, 2020b, 2020c, 2020d, 2020e, 2020f, 2021a, 2021b, 2021c, 2021d, 2021e, 2021f, 2021g; MLTMA and K-water and KORES, 2008; MLTMA and KORES, 2009; MLTMA and K-water, 2008, 2009a, 2009b, 2010a, 2010b, 2010c, 2010d, 2011a, 2011b, 2011c, 2011d, 2011e, 2012a, 2012b, 2012c, 2012d; MLTMA and KIGAM, 2008, 2009, 2010a, 2010b, 2010c, 2011, 2012a, 2012b, 2013a, 2013b, 2013c)에 대해 골재자원 정보시스템(Aggregate Resource Information System, 2011)을 통해 자료를 수집하였다. 또한, 조사위치 인근 하천정보에 대해서는 한국 하천열람(MOE, 2021)을 통해 하천연장을 파악하였고 위성사진(다음 지도)을 이용하여 하천 폭을 직접 측정하였다.

골재자원조사 결과 중 하천골재 1,118개소, 육상골재 1,828개소에 대해서는 시추조사, 시험굴조사, 물리탐사, 품질시험 등을 파악하였으며, 산림골재는 654개소에 대해 시추조사, 품질시험 자료를 수집하여 물리적(18개 항목) 특성을 분석하였다.

수집된 자료는 기본적으로 엑셀(excel) 프로그램에서 데이터베이스를 구축하였으며, 데이터를 바탕으로 표를 작성하였으며, 상관성 분석, 정규분포곡선 및 통계분석은 사회과학용 통계 패키지(statistical package for the social sciences, SPSS) 프로그램을 사용하여 수행하였다.

분석자료

수집한 자료는 하천골재 1,112개, 육상골재 1,828개, 산림골재 654개 등 총 3,594개 자료이다. 수집된 자료의 특성별 현황은 다음 Table 1과 같다.

Table 1. Data set (river aggregate, land aggregate, forest aggregate)

수집항목은 하천골재와 육상골재에서 물리적 특성 18개 항목, 산림골재에서 물리적 특성 12개 항목이다. 골재별 세부항목은 Table 2와 같다.

Table 2. Measured properties (river aggregate, land aggregate, forest aggregate)

통계학적 분석방법

SPSS v22를 이용하여 통계분석을 실시하였으며, 기술통계(descriptive statistics), 분산분석(analysis of variance, ANOVA), 상관분석(correlation)을 실시하였다.

기술통계(descriptive statistics)로는 산술평균(mean), 평균의 표준오차(standard error of the means), 표준편차(standard deviation)를 분석하였다(Park and Yoon, 1997). 집단 간의 평균 차이에 대한 통계적 유의성을 검증하기 위해 분산분석(analysis of variance, ANOVA)을 실시하였다(Park and Yoon, 1997).

분산분석이란, 세 집단 이상의 평균치의 차이를 분석하고자 할 때 사용하는 분석방법으로 분산분석의 가설설정은 다음과 같다.

• 귀무가설(H0) : 각 집단의 평균은 동일하다(μ₁ = μ₂ = ... = μ_n).

• 대립가설(H1) : 각 집단의 평균은 차이가 있다(μ_i ≠ μ_j : 서로 다른 i, j에 대해 적어도 하나는 다름).

분산분석 그룹 내 분산과 그룹 간 분산을 가지고 산출한 F값(검정통계량)을 통해 가설을 검증한다. 그룹 내 분산(within groups sum of squares, SSW)은 각 집단의 평균치를 중심으로 그 집단에 속하는 측정치들이 얼마나 떨어져 있는 정도를 측정한 것으로 계산식은 다음 식 (1)과 같다.

\(\begin{aligned}S S W=\sum_{j}\left[\sum\left(X_{i j}-\overline{X_{j}}\right)^{2}\right]\end{aligned}\)       (1)

여기서, X_ij : j집단의 i표본의 측정치, \(\begin{aligned}\overline{X_{j}}: \mathrm{j}\end{aligned}\)집단의 평균

그룹 간 분산(between groups sum of squares, SSB)은 각 집단의 평균과 전체 평균의 떨어진 정도를 측정한 것으로 계산식은 다음 식 (2)와 같다.

\(\begin{aligned}S S B=\sum n_{j}\left(\bar{X}_{i j}-\overline{X_{t}}\right)^{2}\end{aligned}\)       (2)

여기서, \(\begin{aligned}\overline{X_{ij}}: \mathrm{j}\end{aligned}\)집단의 i표본의 평균, \(\begin{aligned}\overline{X_{t}} \end{aligned}\) : 전체 평균

총 분산(total groups sum of squares, SST)은 각 표본의 측정치들이 전체 평균으로부터 얼마나 떨어져 있는지를 측정한 것으로 계산식은 다음 식 (3)과 같다.

\(\begin{aligned}S S T=\sum_{i} \sum_{j}\left(\bar{X}_{i j}-\overline{X_{t}}\right)^{2}\end{aligned}\)       (3)

여기서, \(\begin{aligned}\overline{X_{ij}}: \mathrm{j}\end{aligned}\)집단의 i표본의 평균, \(\begin{aligned}\overline{X_{x}}\end{aligned}\): 전체 평균

즉, SST = SSW + SSB       (4)

검정통계량 F값은 그룹 간 변량과 그룹 내 변량의 비로 계산되며, 계산식은 다음 식 (5)와 같다.

\(\begin{aligned}F=\frac{M S B}{M S W}\end{aligned}\) (5)

여기서, \(\begin{aligned}M S B=\frac{S S B}{d f_{B}}\end{aligned}\) (df_B : 집단 간 자유도 = 집단수– 1)

\(\begin{aligned}M S B=\frac{S S B}{d f_{B}}\end{aligned}\) (df_W : 집단 내 자유도 = 전체 사례수–집단수)

두 변수간의 연관성을 파악하기 위해 상관분석(correlation)을 실시하였다. 상관계수로는 피어슨 상관계수(Pearson’s correlation coefficient)를 사용하였다(Yun, 2000).

상관분석이란, 두 변수 간에 얼마나 밀접한 선형관계를 가지고 있는지 분석하는 방법으로 선형관계의 정도를 나타내는 상관계수 계산식은 다음 식 (6)과 같다.

\(\begin{aligned}r=\frac{\operatorname{Cov}(X, Y)}{\operatorname{Var}(X) \operatorname{Var}(Y)}=\frac{\text { covariance of } X, Y}{(\text { standard deviation of } X)(\text { standard deviation of } Y)}\end{aligned}\)       (6)

여기서, \(\begin{aligned}\operatorname{Cov}(X, Y)=\sum\left(X_{i}-\bar{X}\right)\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)\end{aligned}\), \(\begin{aligned}\operatorname{Var}(X)=\sum\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}\end{aligned}\), \(\begin{aligned}\operatorname{Var}(Y)=\sum\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)^{2}\end{aligned}\)

상관계수는 -1 < r < 1의 값을 가지며 1에 근접할수록 정(+)의 상관관계를, -1에 근접할수록 부(-)의 상관관계를, 0에 근접할수록 상관관계가 약하다는 것을 의미한다.

분석결과

유역권별 하천골재의 물리적 특성

하천골재의 물리적 특성 관련18개 항목의 분포를 분석한 결과, 금강권역에서 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량과 낙동강권역의 점토덩어리, 섬진강권역의 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량, 안정성과 영산강권역에서 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.08체 통과량과 한강권역에서 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량, 실적율이 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다(Tables 3~7).

Table 3. Descriptive statistics of physical properties(river aggregate, Geumgang)

Table 4. Descriptive statistics of physical properties(river aggregate, Nakdonggang)

Table 5. Descriptive statistics of physical properties(river aggregate, Seomjingang)

Table 6. Descriptive statistics of physical properties(river aggregate, Yeongsangang)

Table 7. Descriptive statistics of physical properties(river aggregate, Hangang)

5개 유역권별로 18개 물리적 특성 항목의 평균에 차이가 있는지 여부를 파악하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과, 18개 항목 중 흡수율과 실적율을 제외한 16개 항목이 권역별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다.

유역권별 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량, 표면건조밀도, 절대건조밀도, 진밀도, 조립률, 안정성, 점토덩어리, 단위용적질량, 염화물도 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 유역권별 흡수율과 실적율은 통계적으로 유의한 차이가 있다고 할 수 없는 것으로 나타났다(Table 8).

Table 8. ANOVA of physical properties by area (river aggregate)

유역권별 육상골재의 물리적 특성

육상골재의 물리적 특성 관련18개 항목의 분포를 분석한 결과, 금강권역은 18개 항목 중 물리적 특성이 다른 분포 양상을 보이는 것이 없으나, 낙동강권역의 점토덩어리, 섬진강권역의 10 mm, 5 mm, 영산강권역의 0.08체 통과량, 한강권역에서 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량은 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다(Tables 9~13).

Table 9. Descriptive statistics of physical properties(land aggregate, Geumgang)

Table 10. Descriptive statistics of physical properties(land aggregate, Nakdongang)

Table 11. Descriptive statistics of physical properties(land aggregate, Seomjingang)

Table 12. Descriptive statistics of physical properties(land aggregate, Yeongsangang)

Table 13. Descriptive statistics of physical properties(land aggregate, Hangang)

5개 유역권별로 18개 물리적 특성 항목의 평균에 차이가 있는지 여부를 파악하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과, 18개 항목 모두 유역권별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다(Table 14).

Table 14. ANOVA of physical preperties by area (land aggregate)

지질별 산림골재의 물리적 특성

산림골재의 물리적 특성 관련12개 항목의 분포를 분석한 결과, 변성암은 공극률, 퇴적암은 마모율과 공극률이 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다(Tables 15~17).

Table 15. Descriptive statistics of physical properties(forest aggregate, metamorphic rock)

Table 16. Descriptive statistics of physical properties(forest aggregate, sedimentary rock)

Table 17. Descriptive statistics of physical properties(forest aggregate, igneous rock)

3개 지질별로 12개 물리적 특성 항목의 평균에 차이가 있는지 여부를 파악하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시한 결과 표면건조밀도와 절대건조밀도, 진밀도, 단위용적질량, 흡수율, 마모율, Sc/Rc 항목은 지질별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다(Table 18).

Table 18. ANOVA of physical properties by geological features (forest aggregate)

결론

2007~2021년까지 수행된 84개 시 ‧ 군의 골재자원조사(한국수자원공사, 한국지질자원연구원)를 통해 수집된 품질시험 결과를 바탕으로 하천/육상/산림 골재의 물리적 특성값을 정리 분석하였다.

조사 결과 중 시추조사, 시험굴조사, 물리탐사, 품질시험 등에서 하천골재 1,118개, 육상골재 1,828개 자료를 수집하고, 산림골재는 시추조사를 통해 654개 자료를 수집하였다.

하천/육상골재는 18개 시험 항목에 대해 유역에 따라 구분하였고, 산림골재는 12개 시험항목에 대해서는 지질로 분류하여 분석하였다.

하천골재의 물리적 특성 관련 18개 항목의 분포를 분석한 결과, 금강유역에서는 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량과 낙동강유역에서는 점토덩어리와 섬진강유역에서는 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.15 mm, 0.08체 통과량, 안정성과, 영산강유역에서는 10 mm, 5 mm, 2.5 mm, 1.2 mm, 0.6 mm, 0.3 mm, 0.08체 통과량과 한강유역에서는 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량, 실적율이 평균의 표준오차가 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석 결과, 18개 항목 중 흡수율과 실적율을 제외한 16개 항목이 권역별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다.

또한, 유역별 육상골재에 대한 물리적 특성은 금강유역을 제외한 낙동강유역에서는 점토덩어리와 섬진강유역에서는 10 mm, 5 mm과, 영산강유역에서는 0.08체 통과량과 한강유역에서는 10 mm, 0.6 mm, 0.08체 통과량이 평균의 표준오차가 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석 결과, 18개 항목 모두권역별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다.

지질별 산림골재의 물리적 특성 관련 12개 항목의 분포를 분석 결과, 화성암을 제외한 변성암은 공극률과 퇴적암은 마모율과 공극률이 다른 물리적 특성과는 다른 분포의 양상을 보이는 것으로 분석됐다. 분산분석 결과, 표면건조밀도와 절대건조밀도, 진밀도, 단위용적질량, 흡수율, 마모율, Sc/Rc(알카리골재반응) 항목은 지질별로 평균에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석됐다.