록볼트는 지하굴착 중 불연속 암반을 보강하기 위하여 흔히 사용하는 대표적인 지보재 중의 하나이다. 용수가 많은 현장에서는 굴착 시공성을 개선하고 록볼트의 정착효과를 증진하기 위하여 별도의 Drain pipe 설치하게 된다. Drain pipe는 배수경로를 제공하여 작업성 개선에 효과적이지만 지반보강효과를 기대하기 어렵고, 다수 설치 시 불연속 암반의 교란을 증가시키며, 공사비 증가 요인이 된다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 암반의 보강과 배수를 겸한 Dual purpose rockbolt (DPR)를 개발하였다. DPR은 신속하고, 경제적으로 암반의 역학적 수리적 안정성을 개선할 수 있었다. FRP (유리섬유 보강 플라스틱)와 steel을 이용한 2가지 DPR을 개발하여 역학적 수리적 성능을 검토하였고, 시공성과 안정성을 분석하였다.
본 논문에서는 해상 시추 시 공벽붕괴 방지를 위해 적용되는 시추 안정액(drilling fluid)의 다양한 배합설계에 따른 공벽붕괴방지 효과에 대한 실험적 연구 결과를 다루었다. 이를 위해 내염성점토와 벤토나이트 안정액의 공벽 붕괴 방지 성능을 비교하였으며 아울러 첨가제 혼합 시 안정액의 성능지표 변화에 대한 실험결과를 간략히 기술하였다. 또한 지반시추(굴착) 및 안정액 투입을 모사하는 토조 장치를 구축하여 세립분이 포함된 화강풍화토 및 모래지반을 대상으로 해수에 배합된 다양한 안정액에 대한 실험을 수행하고 안정액 투입량, 굴착가능 깊이 등을 측정하여 공벽붕괴 방지 효과를 고찰하였다. 그 결과 내염성 점토와 벤토나이트 모두 폴리머 첨가시 공벽붕괴 방지효과가 단일 안정액에 비해 증가하는 것으로 검토되었으며 첨가제로 CMC보다 폴리머가 우수한 것으로 검토되었다. 본 논문에서는 도출된 연구결과가 실무적 차원에서 지니는 의미에 대한 내용을 기술하였다.
도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 도심지 주변으로 집중되는 신축구조물 및 공동구 확장 등과 같은 인접굴착공사로 인해 운영중인 철도 구조물의 변형이 발생되고 있다. 그러나 대부분 구조물에 대한 구조검토 및 보수보강에 집중되고 있으며 궤도에 대한 검토는 부족한 실정이다. 특히 토공노반 상 자갈궤도의 경우 노반과 도상자갈이 강결된 구조가 아니므로, 미소한 수준의 변형으로도 도상자갈 이완현상이 발생할 수 있다. 이는 침목 지지조건이 불안정한 조건으로 유도될 수 있으므로 충분한 안전성을 확보해야한다. 또한 불안정한 지지조건으로 열차탈선의 위험이 매우 높은 궤도형식이다. 따라서 본 연구에서는 노반 변형에 따른 자갈궤도의 변형특성과 궤도지지성능의 상관관계를 실험 및 해석적으로 입증하고, 자갈궤도의 상태 및 궤도지지강성을 평가할 수 있는 평가기법을 제시하고자 한다.
최근 터널 공사의 급증에 따라 터널의 안정성을 확보하기 위한 주지보재로 숏크리트를 타설하고 있다. 숏크리트는 굴착 중 터널의 안정성 뿐만 아니라 시공완료 후의 터널 안정성에도 중요한 역할을 하므로 숏크리트의 품질이 터널에 직접적인 영향을 미치게 된다. 특히 연약암반조건이나 용수부에서는 일반적인 급결제를 사용할 경우 숏크리트 타설량과 리바운드량이 증가하게 되어 경제성을 확보하기 어렵다. 또한 지하철 공사 시에는 분리굴착으로 시공하는 경우가 있어 공사기간이나 품질에 악영향을 줄 수 있다. 따라서 본 연구에서는 연약암반 터널공사에서 공기 및 공사비를 절감하고, 안정성을 확보할 수 있도록 급결성능을 강화시키고, 초기 압축강도 및 장기 압축강도를 확보할 수 있도록 조강형 및 알카리프리형 분말급결제의 성능을 평가하고자 한다.
본 연구에서는 직경 3.6 m의 국산 커터헤드를 설계 제작하고 이를 기존의 토압식 쉴드TBM에 적용하여 연장이 1,275 m인 전력구 터널의 굴착공사를 수행하였다. 특히, 본 연구에서는 TBM 커터헤드의 설계절차와 그에 따른 TBM 굴착성능을 예측하기 위한 방법들을 정리하였다. 제작된 국산 커터헤드 장착 토압식 쉴드TBM의 실제 굴진자료를 분석한 결과, 최대 굴진율은 14.4 m/day이었으며 암석의 일축압축강도가 가장 큰 조건에 대해 커터헤드의 설계단계에서 제시한 4 mm/rev 내외로 디스크커터의 관입깊이가 관리되었음을 확인하였다. 또한 TBM의 구동 추력과 디스크커터의 연직력은 각각 TBM의 최대 추력 용량과 디스크커터의 최대 허용 연직력이하로 나타났다. 현장에서 측정된 디스크커터의 작용력을 분석한 결과, 연암 조건에서 CSM모델의 예측 오차가 크게 나타남을 확인하였다. 마지막으로 암석의 일축압축강도와 디스크커터의 연직력 및 커터 관입깊이는 밀접한 상관관계를 나타내었다.
쏘일 컨디셔닝(soil conditioning)은 굴착토의 전단강도를 감소시키고 작업성(workability)을 확보하여, EPB 쉴드 TBM의 굴진면 전방을 지지하며 TBM의 굴진 성능을 향상시키는 기술이다. 다양한 지반 조건에 대한 최적의 첨가제 주입 조건을 결정하기 위해서는 첨가제를 혼합한 굴착토의 역학적 유동학적 거동을 평가해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 TBM 챔버 내 압력 상태를 모사하고 시료의 유동학적 특성을 평가할 수 있는 실내 가압 베인시험 장비를 개발하였다. 인공 사질토 시료에 대하여 폼(foam)과 폴리머(polymer)의 주입변수인 FIR (foam injection ratio)과 PIR (polymer injection ratio)을 변화시켜가며 일련의 실내 가압 베인시험을 수행하였다. 또한, 슬럼프 시험을 통해 컨디셔닝된 흙의 작업성을 평가하였다. 실내 가압 베인시험 장비를 통해 베인 전단시험을 수행함으로써 측정된 토크 데이터로부터 컨디셔닝된 흙의 유동곡선(rheogram)을 도출하여 주입변수에 따른 첨두응력과 항복응력의 경향을 분석하였다. 시험 결과, FIR이 커지거나 PIR이 작아질수록 작업성이 증가하는 경향을 나타냈으며, 최대 토크, 첨두응력과 항복응력은 모두 감소하였다. 실내 가압 베인시험으로 측정된 시료의 첨두응력과 항복응력이 슬럼프 시험을 통해 측정된 작업성과 상응하는 결과는 제안된 시험이 굴착토 물성 평가에 활용될 수 있음을 보여준다.
도심지 인프라 조성과 효율적인 공간 활용을 위하여 지하 공간 구축에 대한 관심이 증가하고 있다. 지하공간의 대표적인 활용방법으로는 터널이 있으며, 도로 터널 외에도 전력구 및 공동구와 같은 유틸리티 터널에 대한 건설도 점차 증가하고 있는 실정이다. 현행의 기본적인 터널 공법은 NATM (New Austrian Tunnelling Method)과 TBM (Tunnel Boring Machine)으로 구분할 수 있다. NATM 방식은 신뢰성 있는 공법이긴 하나 발파작업에 따른 진동 및 소음이 수반된다. TBM 굴착공법의 경우 공사 기간과 공사비 부분에서 불리한 측면이 있지만, 적정한 보완 방법들을 도입하면 경제성의 제고가 가능하다. 본 연구에서는 방호쉴드 공법을 이용하여 TBM 선행 굴착 후 NATM 방식으로 발파를 수행하는 공법을 개발하였다. 이는 각 터널 공법의 단점들을 보완한 형태로 공기 및 공사비 절감, 발파 진동 및 소음 등의 저감이 기대되는 방법이다. 개발 공법의 성능을 검토하기 위하여 방호쉴드 축소 모형을 적용한 방호쉴드의 성능평가 실험을 수행하였으며, 방호쉴드 공법의 발파진동 영향 등을 분석하였다.
도로의 가드레일 지주 근입깊이의 부족에 의한 자동차의 전락사고 이 후, 일본의 국토교통성 등의 관계자들이 그 대책 세우기에 부심해 왔으나, 기설 지주의 근입깊이를 측정할 수 있는 방법은 아직까지 알려져 있지 않으며, 현재로서는 작업의 전 과정을 비디오로 촬영하여 그 기록을 남기도록 되어있다. 그러나 그것은 상당히 비효율적인 작업으로 엄밀한 감시기능을 다하지 못하고 있으며, 감독자와 시공자의 양자로부터 계측 도구의 개발이 절실히 요구되고 있다. 일부의 초음파 측정기 업자가 가드레일 지주의 근입깊이를 측정할 수 있다고 주장하고 있으나, 시장에는 아직 나타나지 않고 있으며, 그 측정시스템의 측정여부와 성능의 검증이 이루어지지 않고 있는 상황이다. 지금까지 충격탄성파법 또는 초음파법을 이용하여, 매설된 가드레일 지주의 근입깊이를 측정한 성공사례가 정식으로 보고된 바는 없으며, 같은 강관주인 눈사태 방지책의 지주 파이프에 대한 근입깊이의 측정은 본 연구그룹의 의해 행하여진 바가 있다. 검사봉이나 해머 등으로 대상물을 두드려서 탄성파를 발생시키고, 그것을 가속도계 또는 속도계의 진동센서로 감지하여 그 파형을 분석함으로써 대상물의 치수 등을 측정하는 충격탄성파법은, 특히 콘크리트를 대상으로 공동 및 매설물 등의 탐사, 균열깊이의 측정 등에 폭 넓게 사용되고 있다. 하지만 이 측정방법을 가드레일의 지주의 근입깊이 측정에 적용할 경우, 일반적으로 행하여지는 방법, 즉 진동센서를 대상물의 상단부(캡)에 설치하는 방법으로는 접합부에 의한 탄성파의 손실과 캡의 휨 진동에 의한 노이즈 등을 해결하기가 곤란해진다. 또한 지반의 존재로 인한 진동 모드의 변화와 진동에너지의 감소 등의 문제점을 해결하지 않으면 안 된다. 본 연구는 충격탄성파법을 이용하여 지반에 설치된 눈사태 방지책이나 가드레일의 지주와 같은 강관 구조물의 근입깊이를 측정하고자 하는 연구이다. 이를 위해 진동센서를 캡이 아닌 측면부에 취부장치를 이용하여 설치함으로써 길이방향의 탄성파를 측정할 수 있도록 하고, 실제 구조물에 대해 측정을 실시하여 그 측정시스템의 성능과 유용성을 검토하고자 한다. 또한 다양한 길이의 실험용 강관 파이프를 매설하고 측정실험을 실시하여 측정시스템의 적용성에 대해서도 검토하였다. 본 연구를 통하여, 수신센서를 파이프의 측면에 선접촉하게 함으로서 종파를 감지하여 근입깊이를 포함한 파이프의 전 길이를 측정하는 본 측정시스템은 매설된 강관 구조물의 길이 측정에 기본적으로 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 특히 오거 굴착으로 시공된 경우에는 높은 정도의 측정성능을 보여주었다. 또한 항타관입 파이프에 대해서는 지반의 영향을 고려함으로써 길이의 측정이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 오거 굴착 또는 항타 관입 등 시공방법에 따라 측정결과에 대한 지반의 영향 정도가 달라지며 파형 분석 및 길이 산정시 그 영향을 고려하여야 함을 확인하였다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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