해저터널의 시공은 육상터널의 시공과 몇 가지 다른 부분이 존재하는데 지하수 이외에 해수가 존재하여 고수압을 받으며, 시공 중 지반보강이 육상터널보다 매우 어려운 점 등이 대표적이다. 그러므로 해저터널 시공 시 시공트러블 발생의 예방은 매우 중요하다. 본 고에서는 서해안 해저 약 60 m에 시공한 소형 슬러리 TBM의 굴진 성능을 분석하기 위하여 대상 지반의 지질학적 특성들과 기계적 특성들을 DB로 구축하였다. 구축한 DB 중 추력, 토크 및 RPM 등이 순굴진율에 주는 영향을 확인하고자 각 변수들 간의 상관분석을 실시하였다. 또한 구축된 DB로부터 비에너지와 FPI와의 상관관계를 분석하고 순 굴진율을 예측할 수 있는 경험식을 제시하였다.
최근 광섬유를 이용한 센싱기술은 비약적으로 발전하여 수 km의 광역지역에서 수mm 이하의 미소영역에 대한 계측 및 다양한 물리, 화학적인 측정을 가능하게 하였다. 또한 첨단 기술에 관련된 실험 및 선박, 항공, 교량 등 실제 구조물의 응답을 측정하여 건전성을 평가하는 시도가 이루어지고 있다. 본고에서는 광섬유 센서의 계측기술 및 터널, 도로 등의 구조물에 응용된 사례를 고찰하였다. 또한 당사에서 개발한 터널의 선행변위 계측을 위한 분포형 광섬유센서 방식인 OTDR센서의 적용 사례를 연구 성과로 소개하였다. 터널의 선행변위 계측은 안정성 평가를 위한 필요 조건으로 터널 막장의 전방 지질조건을 이해하는데도 도움이 되며, 향후 OTDR센서에 의한 터널 선행변위 계측은 기존 계측방법을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.
지반이상대 구간을 지나는 터널은 시공 중 또는 시공 후 지반융기, 균열, 전단 파괴 등의 이상변위 발생이 많이 보고되고 있다. 이러한 이상변위가 지속되거나 큰 경우에는 최종적으로 터널 붕괴위험의 우려가 있으며, 다양한 보강공법을 사용하여 터널 붕괴위험을 저감시키고 있다. 본 연구에서 살펴본 터널은 막장이 완전 풍화상태가 주를 이루며 부분적으로 심한 풍화상태로 분포하는 구간에 시공되었다. 시공 중 터널 내공변위를 침범하여 강지보 및 숏크리트를 재시공하였으며, 기존 설치된 flat형 인버트의 제거없이 현 상태에서 라이닝 철근 보강공법을 적용하였다. 이러한 보강공법을 적용 후 실시한 계측 자료를 바탕으로 바닥의 융기 가능성 구간에 대하여 수치해석적인 방법으로 장기변위 예측을 통해 터널의 장기적인 안정성을 검토하였다.
TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.
터널의 굴착과정에서 막장전반부에 분포하는 절리를 예측하여 그들로 인한 붕괴를 예방하기위해 보강계획을 수립하는 것은 매우 중요한 사안이다. 그러나 빠른 굴착공정에서 절리의 분포를 충분히 조사하고 예측하는 것은 쉽지 않은 일이다. 본 연구는 굴착면 선단부에 분포하는 절리를 예측할 수 있는 새로운 통계적 기법을 제시하고자 한다. 제시될 방법은 단일 절리군에 대한 절리간격의 누적분포도를 이용한 절리분포의 예측이다. 누적분포도는 수평축에 절리를 동일간격으로 순차적 배열을 한 후, 수직축에 누적간격을 기준으로 각 절리를 하나의 점으로 표기한다. 이 도표에서, 표기된 점들이 선형을 이루면 절리의 분포양상이 규칙적임을 의미하며, 직선의 기울기는 절리의 간격을 의미한다. 기울기가 낮으면 절리사이의 간격이 적은 것 이다. 점들의 분포가 군집형을 이루면 이는 절리의 분포양상이 군집형을 이룸을 의미한다. 현장에서 조사된 자료를 누적분포도에 점기하면 특정 절리군에 대한 분포양상이 분포도에 표기될 것이고, 이 분포양상을 연장하면 앞으로 굴착될 굴착면 전방의 절리분포를 예측할 수 있을 것이다. 실 터널현장에서 10 m 간격에서 측정된 특정 절리군에 대한 누적분포도 분석이 수행되었으며 이를 기반으로 3 m 전방의 미 굴착구간에 대한 절리분포가 예측되었다. 예측결과를 실제 현장자료와 비교한 결과 누적분포도는 전방절리를 적절히 예측하고 있었다. 분포도의 특성상 점기된 절리들의 선형과 등간격의 군집형태는 그 자체로 절리의 분포가 규칙적이며 누적분포도의 예측이 정확할 수 있음을 의미하는 것이다. 그러므로 본 연구는 향후 누적분포도의 분포양상에 대한 고찰과 그 결과의 넓은 공유가 있기를 바란다.
터널 건설시 조사 및 설계 단계에서 예측한 터널의 거동은 지반의 지질 구조 및 재료 특성의 복잡함 등으로 인해 실제 시공 중의 거동과 일치하지 않는 경우가 많다. 따라서 시공 중에는 관찰과 계측을 통하여 지반과 지보재의 거동을 확인하고 위험이 예상될 경우 신속히 굴착 방법 및 보강 방법 등을 변경하므로써 터널의 안정성을 확보해야 한다. 그리고 이러한 목적을 위해서는 가급적 굴착 초기 단계에서 터널의 변형 거동을 파악하고 이로부터 최종적인 변위를 예측하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 NATM 방식에 의해 시공 중인 국내 두 곳의 도로터널 현장에서 수집한 변위 계측 data를 분석하여 굴착 초기 측정 내공변위량과 최종 내공변위량과의 관계를 통계적으로 유도하였다. 이 때 굴착 후 계측 전 까지 미측정 내공변위량을 추정하기 위하여 기존의 근사함수식을 수정하여 회귀분석하는 방법과 본 연구에서 제안하는 막장거리 1D(D:터널직경)까지의 계측 data를 이용하여 현장에서 용이하게 적용할 수 있는 간단한 선형 회귀분석을 이용하는 방법을 적용하였다. 최종적으로, 계측 전 변위량을 포함한 굴착 초기 내공변위와 최종 내공변위와의 관계를 통계적 방법을 통해 선형관계식으로 근사적으로 표현할 수 있었으며, 이 때 계측 전 변위량 추정방법으로 지수함수를 이용한 경우와 선형 회귀분석을 이용한 경우에 대해서 결과의 차이는 그다지 크지 않은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 쉴드 TBM 시공 시 발생 가능한 사건 및 원인의 규명, 리스크 발생의 인과관계 규명, 리스크의 위험도 판별, 리스크의 저감대책 제시를 통한 쉴드 TBM의 전반적인 시공 리스크 관리에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해서 쉴드 TBM의 사고 사례에 대한 문헌조사, 설계 및 시공 전문가 인터뷰를 수행하였다. 리스크 사건은 절삭량 저하, 막장면 붕괴, 지반 침하, 지반 융기, 이수 분출, 배토 불능, 굴착 불가, 지하수 누수의 8개의 그룹으로 나뉘어졌다. 리스크의 원인은 지질 원인, 설계 원인, 시공관리 원인의 3가지 그룹으로 나뉘어졌다. 리스크 원인과 사건간의 인과관계를 체계적으로 분석하기 위하여 베이지안 네트워크를 이용한 도식적인 관계도를 작성하였다. 리스크의 위험도를 산정하기 위하여 리스크가 발생하였을 때 이를 복구하기 위한 다운타임 및 비용을 기준으로 전문가를 대상으로 Analytic Hierarchy Process (AHP)를 수행하였으며, 위험도 결과에 기반하여 리스크 대응단계를 제시하고 이를 실제 리스크 발생사례와 비교하여 검증하였다. 또한 발생 가능한 리스크에 대응하기 위하여 설계 및 시공단계에서의 리스크 저감대책을 제안하였다. 제안된 연구는 TBM 설계자 및 시공자가 현장의 조건을 고려하여 리스크 원인을 선정하고 이로 인해 발생 가능한 리스크를 체계적으로 분석하여 파악할 수 있게 해주며, 리스크의 위험도의 판별 및 그에 대한 설계 및 시공단계에서의 저감대책을 통해 체계적인 쉴드 TBM 리스크 관리에 도움을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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