점착성 하상에 교각을 설치하는 경우, 사용되는 국부세굴심도 산정공식은 대부분이 비점착성 하상을 가진 수로에서의 실험결과에 근거를 두고 있기 때문에, 정확성에 대한 논란이 있다. 본 논문에서는, 점착성 하상재료를 가진 실험수로 내에 5개 형태의 교각을 설치하여 발생되는 세굴심도의 변화에 대하여 연구하였다. 실험결과는 Froude 수와 교각폭에 대한 수심의 변화에 따라 분석되었으며 기존공식에 의한 결과와도 비교하였다. 본 논문에서는 실험 결과를 바탕으로 점착성 하상에서 사용할 수 있는 교각형상계수를 제안하였다. 교각형상계수는 원형교각 주위에서 발생되는 세굴심도에 대한 타형태의 교각주위에서 발생되는 세굴심도의 비율로 나타내었으며, 수심에 따라 2단계로 구분하여 제안하였다. 1단계는 교각폭에 대한 수심이 1.2 이하인 경우로 방정식에 의하여 교각형상계수가 제안된 반면 2단계에서는 상수값으로 교각형상계수가 제안되었다. 본 논문에서 제안된 교각 형상 계수는 본 실험에서 사용된 하상재료와 유사한 점착성 하상에 설치된 교량의 교각 국부세굴심 산정에 효과적으로 이용될 것으로 판단된다.
우리나라는 1960년대 이후, 공산품의 수출 증가로 인하여 경제성장을 거듭하며, 도시화 및 산업화가 급격하게 진행됨에 따라 교량 등과 같은 교통 기반시설이 급격하게 증가하였다. 교통기반시설 중 교량의 규모가 대형화되면서 교량의 상부 구조물에 대한 안정성 검토가 활발하게 이루어지고 있으나 교량 하부 구조물을 대상으로 한 세굴 안정성 검토는 충분히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교량의 하부 구조물인 교각에서 발생하는 세굴 현상에 따른 대규모 재해를 예방하기 위한 기초 연구로서 17개의 교각 세굴심 산정식을 바탕으로 계산된 교각 세굴심 깊이와 수리 모형실험을 바탕으로 측정된 세굴심에 대하여 단순선형회귀모형을 활용하여 분석하였다. 그 결과, 교각 세굴심 산정공식 중 가장 우수한 방법은 Coleman(1971)방법이 선정되었으며, 교각 세굴심 산정에 가장 유효한 방법은 Froehlich(1987) 방법으로 확인되었다. 또한, 단순회귀모형을 활용하여 검토한 결과 CSU(1993), Coleman(1971) 및 Froehlich(1987) 교각세굴심 산정식이 국내 하천특성을 반영하여 가장 유사한 세굴심을 예측 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 하천설계에 있어 우리나라 환경에 적합한 세굴심을 산정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
국부세굴의 발생은 일반적으로 흐름조건, 구조물 조건과 하상재료 세 가지의 주 원인으로 구분할 수 있다. 흐름조건의 경우 구조물 영향으로 발생되는 3차원적인 와류가 주요원인이며 하상재료의 경우 여러 요인이 있겠지만 비중이 같은 입자라 가정할 경우 입자의 크기를 주요 변수로 정할 수 있다. 교각 국부세굴에 관한 연구는 1960년대 이후 연구자들에 의해 매우 다양하게 수행되어 졌으며 많은 산정공식도 제시되었다. 하지만 기존 연구는 최대세굴심 조건으로 다양한 하상재료와 시간에 대한 세굴변동(홍수사상 등)에 대한 영향을 고려하는데 어려움이 있다. 특히 국내의 경우 다양한 하상재료와 홍수빈도를 고려할 때 이에 대한 세굴적용은 매우 중요한 인자라 할 수 있다. 따라서 교각세굴에 대한 궁극적인 목적은 다양한 하상재료와 홍수빈도를 고려할 수 있는 세굴평가를 제안하는데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 우선적인 연구로 입자의 다양성과 이미지 기법을 이용한 실시간 측정을 통해 보완하여 입자에 따른 시간적 변화를 분석하였다. 현재 4가지의 하상재료의 입경차이에 따른 국부세굴의 시간적 변화와 초기세굴 발생의 수리적 조건을 파악하고 기존연구와 비교분석하였으며, 이를 기초자료로 세굴심$(S,\;S_{max})$, 교량주변 전단력$({\tau}_p,\;{\tau}_{pc})$, 접근수로부 전단력$({\tau}_a)$와 입자한계전단력$({\tau}_c)$에 대한 시간분석 (time effect)을 통해 다양한 하상재료와 홍수빈도를 해석을 위한 초기분석을 수행하는데 목적이 있다. 수리모형실험에 사용된 가변경사수로의 제원은 $0.6m(W){\times}20m(L){\times}2m(H)$이며 모형구조물은 투명한 아크릴로 제작하였다. 실험방법은 교각 내부에 CC카메라를 전 후면 및 상측면에 설치하여 세굴 발생을 실시간으로 촬영한 후 이미지 분석을 통해 분석하였다.
합류수로에서의 하상변동에 대하여 90$^{\circ}$ 합류부가 있는 수로를 이용하여 유량비 및 교각 위치를 변화시키면서 하상변동을 조사하였다. 유량비가 증가함에 따라 침식 깊이 및 침식 폭이 증가하는 경향이 나타났다. 유량비가 1:0.5에서 전체수로폭의 63%까지 침식되는 것으로 나타났으며, 최대 세굴심은 지류의 영향으로 인하여 가속유로에서는 합류점으로부터 수로 폭의 0.5배 되는 지점에서 직선 수로에서의 세굴심보다 2.5배 이상 큰 것으로 나타났다. 이것은 가속유로에서 나타난 최대 세굴심이 기존의 세굴공식에 의한 결과보다 2배 정도 크게 나타났다. 따라서, 합류부에 교각을 설치 할 경우 위치선정에 상당한 주의가 필요하다고 판단된다.
본 논문은 교각의 세굴심 산정공식과 교대의 세굴심 산정공식을 적용하여 하천의 홍수량 및 만곡의 유 출입 각 변화에 따른 교량의 세굴심을 산정하고 이를 비교 검토하여 세굴심 산정식의 적용성을 평가하였다. 전체적으로 홍수량 및 유 출입 각이 증가할수록 만곡부의 세굴심 편차가 증가하였으며, 특히 유 출입 각 $105^{\circ}$에서 58%의 편차를 보여 이 지형에서의 교량계획시 신중한 검토가 필요할 것으로 판단된다. 다음으로 만곡부 산정공식별 만곡부의 세굴심 편차를 산정한 결과, 교각의 경우 Andru식이 58%를 Laursen식이 26%의 편차율을 보였으며, 다음으로 CSU. 식이 17%의 편차율을 보였다. 교대는 Froehlich 공식이 44%의 편차율을 보이고 있어 위 식의 세굴심 산정식 적용시 만곡부의 수리특성을 고려한 세굴심 산정이 필요한 것을 알 수 있다. 끝으로 세굴심의 편차를 크게 보인 유 출입 각 $45^{\circ}{\sim}135^{\circ}$에 대하여 홍수량에 따른 세굴심의 편차율을 회귀분석 하여 회귀식을 제안하였다.
하천과 관련된 역사와 문화를 지닌 신라의 옛 교량 월정교는 우리나라의 고대 교량의 축조방법과 토목기술을 보여주고 있으며 국내에서 가장 오래된 석교로써 복원사업이 현재 수행되고 있고 교량뿐만 아니라 주변 지형까지 복원하는 방식으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 수리모형실험을 통해 월정교 영역의 수위와 유속 등의 수리특성 및 교각세굴과 옛 방식의 격자판과 사석을 조합한 세굴보호공의 안정성을 분석하였다. 실험 결과 빈도별 홍수 발생시 교각 복원으로 인한 수위 상승은 30cm 내외였으며 최대 상류 200m까지 영향을 미쳤다. 최대세굴심은 4번 교각에서 5.4m로 나타났으며 세굴보호공 실험은 경험공식을 이용하여 계산된 사석크기와 기존에 설치되었던 보호공 영역을 그대로 적용한 조건에 대해서 실험을 실시하였고 기존에 설치된 조건에서의 실험 결과 세굴보호공의 전면부에서 사석이 이탈하였으나 세굴보호공 영역을 국부세굴이 발생하는 세굴영역까지 확장한 조건에서 추가 실험을 실시한 결과 안정적인 것으로 나타났다.
교각주위의 국부세굴은 교량붕괴의 주원인 중 하나로 알려져 있다. 세굴심을 산정하는 방법에는 경험식에 의한 방법과 수치모형을 이용한 시뮬레이션이 있다. 하지만 경험식에 의한 방법은 공식이 적용될 수 있는 유사한 상황에서만 제한적으로 사용가능하며, 수치모형을 이용한 방법은 비용이 많이 든다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 세굴심 예측을 위한 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형의 유용성을 비교분석하였다. 또한 세굴심을 산정하는데 있어 넓은 범위의 오차를 발생시키는 인공신경망 모형의 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 인공신경망 모형에 군집분석을 결합하여 오차를 감소시키고자 하였다. 세굴심 예측을 위해 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형을 적용해 본 결과 역전파알고리즘을 이용하는 인공신경망 모형이 가장 높은 정확성을 보였으며, 인공신경망 모형에 군집분석을 적용한 세굴심 예측에서는 군집수가 3일 때 가장 높은 정확도를 보였다. 군집분석을 적용한 인공신경망 모형의 정확도는 다른 모형과 비교할 때 최고 42.73%가 향상된 결과를 보여 인공신경망 모형내의 군집분석의 적용이 인공신경망의 오차를 줄이는데 큰 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기계학습을 이용하여 비점성토 및 점성토 지반에서 시간에 따른 교각주위 국부세굴을 예측하였다. 기계학습 기법으로는 과적합 오차를 유발하지 않는다고 알려진 Support Vector Machines (SVM) 기법이 사용되었다. 비점성토 지반 및 점성토 지반에서 시간에 따라 발달하는 세굴심을 7개 및 9개의 변수를 각각 이용하여 표현하였다. 여러 실험을 통해 얻어진 시계열 자료를 이용하여 개발된 모형을 학습시키고 검증하였다. 계산된 평균절대비오차(MAPE)에 의하면 모형의 학습과 검증이 적절하게 수행된 것으로 나타났다. 실험 결과뿐 아니라 Choi and Cho 공식과 Briaud et al.이 제시한 SRICOS 방법에 의한 결과와 비교하였다. 본 연구를 통해 양질의 자료가 충분히 제공되는 경우 SVM 모형이 비점성토 및 점성토 지반 시간의존 국부세굴을 예측할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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