• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권2호
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• pp.279-299
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• 2019

최근 발생한 경주 및 포항지진은 한반도가 더 이상 지진으로부터 안전지대가 아님을 상기시키는 계기가 되었다. 그에 따라 내진설계에 대한 중요성이 대두되고 있으며, 설계응답스펙트럼(design response spectrum)에 대한 연구 또한 많은 연구자들에 의해 활발히 이루어지고 있다. 현재 터널의 내진설계는 라이닝(Lining) 설치 완료 후 동적해석을 수행하여 안정성을 검토하는 과정으로 수행되어 시공 중에 지진 발생에 대한 고려는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 단층파쇄대에 시공 중인 터널의 현장계측 결과를 이용하여 역해석을 수행한 후 지진파를 고려한 수치해석을 수행하여 그로 인한 1차 지보재(록볼트, 숏크리트)의 거동 특성을 분석하였다. 지진파는 주기특성에 따라 단주기와 장주기로 구분하여 적용하였다. 수치해석 결과 지진의 주기 특성에 의한 영향은 미미한 것으로 나타났으며, 터널 천단 변위(crown displacement)는 28~31%, 단층파쇄대에 접한 좌측부의 변위는 약 14~16% 증가하는 것으로 나타났다. 기반암과 접하고 있는 우측부의 경우 약 13~27%가량 증가하는 것으로 나타났다. 숏크리트의 경우, 지진하중 고려에 따라 천단부에서의 축력이 약 113~115% 증가하였으며, 단층파쇄대와 접하고 있는 좌측부의 경우 102%, 기반암과 접하고 있는 우측부의 경우 106~110%가량 증가하는 것으로 각각 나타났다. 록볼트는 천단부, 좌측부, 우측부에서 정착지반이 단층파쇄대, 단층파쇄대와 기반암, 기반암인 경우로 선정하여 변위와 축력을 분석하였으며, 단층파쇄대와 기반암에 동시에 정착되어 있는 록볼트의 변위 및 축력이 지진으로부터 가장 취약한 것으로 나타났다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.617-628
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• 2022

터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.