록버스트는 암석의 돌연하고도 격렬한 파괴를 일컫는 말이다. 이 파괴과정에서 초과에너지가 지진에너지로 방출되면, 주변의 암반 중에는 지반진동이 발생한다. 이렇게 생성된 지반진동의 수준은 리히터 로컬 척도로 규모 4.5 이상에 이를 수 있다. 이와 같은 록버스트는 인명에 위해를 가할 뿐 아니라 지하작업장과 지상구조물에까지 손상을 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 캐나다 록버스트 종합연구 1단계 및 2단계 보고서를 토대로 록버스트의 발생기구를 분석하였다. 아울러 단순화된 LS-DYNA 모델을 작성하여 채광막장 암반에서 발파 직후 발생되는 인장균열의 발생양상을 분석하여 보았다. 이 단순화 모델의 개념은 록버스트의 발생기구를 파악하기 위해 실험실에서 수행되는 소규모 시험에 적용한다면 매우 유용할 것이다.

통기 수갱은 지하공간 개발시 분진 또는 매연 등을 제거하기 위해 광산과 터널에서 사용되는 통로이다. 광산에서는 통기 수갱 개발을 위해 10~20m 구간의 크라운필라 영역을 1회의 장공발파로 굴착하는 공법이 적용 가능하다. 이 경우 천공오차를 파악하기 위해 장약공을 완전히 천공하였을 때 장약공 하부가 구속되지 않으며, 또한 이는 폭약 장약과 발파효율을 떨어트리는 문제를 발생시킨다. 이는 장약공 하부에 전색을 사용함으로 장약공 하부를 전색하여 폭약 장약의 문제를 해결하고 발파효율을 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 ANSYS AUTODYN 2D SPH(Smooth particle hydrodynamics) 해석기법을 이용하여 장약공 직경(45, 76mm)과 다양한 전색장을 달리한 통기 수갱 발파 시뮬레이션을 실시하였다. 또한 발파에 따른 하부의 대괴 사이즈, 저항선을 확인하여 최적의 하부전색장을 도출하였다. 해석 결과 하부전색장 30cm 이하의 경우 발파효율이 저하되며, 발파효율을 높이기 위해서 30cm 이상의 전색장을 적용하여야 함을 확인하였다.

정밀한 시차를 갖고 있는 전자뇌관은 다양한 건설현장에서 폭넓게 사용되고 있다. 전기뇌관이나 비전기뇌관을 이용한 발파현장에서 소음과 진동이 허용기준치를 초과하는 경우를 비롯하여, 발파작업에 의한 파쇄도를 개선하거나, 2차 소할의 비용을 절감하기 위해 사용된다. 또한 작업효율성을 극대화하여 공사기간을 단축시키며 비용을 절감하기 위해 전자뇌관을 이용하는 경우가 늘어나고 있는 추세이다. 본 사례는 도심지 내 GTX A 프로젝트에서 대단면 정거장 공사현장에 전자뇌관을 적용한 사례이다. 당 현장은 설계에 비전기뇌관을 이용하여 시공하도록 되어 있었으나, 발파작업을 진행하던 중 보안물건에 손상이 가해졌다. 이를 해결하기 위한 대안으로 전자뇌관을 이용한 발파공법을 검토하였다. 전자뇌관을 적용하여 발파소음과 진동에 대한 환경규제기준을 충족시켰으며 인근의 보안물건에 대한 손상을 방지할 수 있었다. 또한, 안전과 효율적인 시공을 위해 정거장 대단면을 1회 동시발파를 실시하였으며, 이를 통해 계획대비 공사기간을 단축시켰다.

사면의 최적화(slope optimization)는 오픈핏(open pit) 노천광산에서 사면의 경사를 높여 추가적인 광석을 채굴하고 최대한의 이익을 얻는 것이 그 목적이다. 대형 노천 광산들은 선진화된 기술을 도입하여 사면의 안정성을 확보할 수 있는 수준에서 광산의 사면을 높이려는 노력을 하고 있다. 본 기술보고에서는 사면 최적화의 동향과 실제 광산의 사례들을 소개하고자 한다.

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 빅데이터의 활용과 인공지능 기법을 활용한 공학적 응용이 증가하고 있다. 발파 분야에서도 인공지능 기법을 활용한 다양한 연구들이 보고되고 있다. 본 논문에서는 발파분야에서 많이 활용되고 있는 인공신경망, 퍼지 이론, 유전자 알고리즘, 떼 지능, 서포트 벡터머신과 같은 인공지능 기법을 소개하고 이들 기법을 이용한 발파진동, 비석, 암석 파쇄도, 폭풍압, 여굴 예측 기법에 대한 연구들을 조사, 정리하였다. 향후 인공지능 기법을 활용하여 보다 효율적이고 안전한 발파설계, 발파 효율 향상과 발파에 의한 주변 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위하기 위한 발전적인 접근 방향에 대한 논의에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다.