• 지질공학
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• 제19권4호
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• pp.483-492
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• 2009

터널 및 지하구조물 시공 중 굴착 대상 지반에 대한 정확한 정보 획득은 작업의 효율성과 안전성을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 굴착 중 굴진 대상 암반의 지질 구조를 신속하고 정확하게 감지하기 위하여 천공탐사 기법을 이용하였다. 유압 착암기 천공 시 발생하는 천공속도, 회전압, 피드압 등의 기계량을 측정하여 분석하였으며, 이를 통해 암석과 지질 구조적 특성에 의해 변화되는 암반 특성을 평가 하였다. 터널 시공현장에서 굴착 중 획득된 천공데이터 분석에 의해 평가된 암반 정보는 굴착 전 수행된 선진수평시추 및 TSP 탐사 결과와 비교하여 신뢰성을 검토하였으며, 그 결과 천공 데이터의 변화가 암반 특성 및 불연속면 예측을 위해 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.525-534
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• 2022

지반 내부에 설치된 시트파일(sheet pile)의 근입 심도 확인을 위해 두 종류의 탐사기법을 활용하여 조사를 수행하였다. 탄성파탐사 원리를 활용하여 지반을 통해 전달되는 P파의 이동 속도 및 3성분 운동방향 분석을 통해 근입 심도를 추정하였다. 또한 시추공내의 전극배열에 따른 겉보기 비저항을 측정하는 전기 검층의 원리를 활용하여 단극-단극(pole-pole) 방법과 단극-쌍극(pole-dipole) 방법으로 각각 분석하여 근입 심도를 추정하였다. 그 결과, P파 검층에서 근입 심도는 9.0 m (±1.5 m), 전기검층에서 근입 심도는 7.5 m로 확인되었다. 다양한 물질들이 지반 내부에 존재하는 현장의 특성 상 전기탐사의 노이즈가 적어 탐사에 적합한 것으로 판단된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.29-42
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• 2005

서울의 두 평야 지역 4km${\times}$4km에 대한 부지 고유의 지진 응답 특성 평가를 위하여 대상 지역내 총 350개의 시추 자료를 활용하였다. 국내 내륙 지역의 공내 탄성파 시험의 자료와 시주 자료를 이용하여 $N-V_s$ 상관관계를 도출하고, 이를 토대로 선정된 350 시추 위치에서의 깊이별 전단파 속도(Vs) 분포를 결정하여 등가선형 기법의 부지 응답 해석을 수행하였다. 현행 지반 분류 기준인 심도 30m까지의 평균 Vs (Vs30)는 대상 지역 내에서 250${\~}$550 m/s의 분포를 보였고, 그에 따라 대부분의 부지가 지반 분류 C와 D로 분류되었다. 서울 평야 지역의 부지 고유 주기는 국내 지반 증폭 계수의 근간인 미국 서부 지역에 비해 매우 작은 0.1${\~}$0.4초의 분포를 보였다. 비록 몇몇 부지에서 토사 층 내에 연약한 지층이 존재함에 따라 기저 고립 효과가 발생하여 현행 단주기 증폭 계수가 지반 운동을 과대평가하기도 하지만, 미국 서부 지역과의 지반 조건 차이로 인해 전반적으로 서울 평야 지역에서는 현행 국내 내진 설계 기준의 단주기(0.1${\~}$0.5초) 증폭 계수(Fa)는 지반 운동을 과소평가하고 중장주기(0.4${\~}$2.0초) 증폭 계수(Fv)는 지반 운동을 과대평가하고 있다.

• 지질공학
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• 제23권1호
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• pp.67-77
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• 2013

주암댐 보조여수로 건설공사 터널 구간 중 사전 조사가 미치지 못하는 구간의 정보취득과 파쇄대의 정확한 위치 및 크기를 예측하기 위하여 일부 구간에 대하여 터널 내 탄성파반사법(TSP)탐사를 실시하였다. 공사 착공 전에 실시한 사전조사 결과(지표 지질조사, 전기비저항 탐사, 시추조사 등), TSP탐사 결과, 그리고 실제 현장 굴진면에 대한 지질매핑 결과를 비교하였다. TSP탐사는 사전조사에서 감지하지 못한 주요 파쇄대를 잘 감지해내었으며 이에 따라 초기에 계획된 보강 계획을 변경하였다. TSP탐사 예측결과와 현장 막장면 비교 결과 파쇄대가 발달한 지점이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 터널 굴진면 예측에 비용 및 시간을 최소화 할 수 있고, 높은 정확성을 갖고 있는 TSP탐사의 현장 적용이 유용한 것으로 판단하였다. 다만 TSP탐사법이 갖는 몇 가지 단점으로 인하여 현장 적용에 일부 제약이 뒤따르나 이를 보완한다면 터널 굴착시 전방 예측을 위해 비교적 높은 효율성과 신뢰성을 갖고 TSP탐사를 활용할 수 있을 것이라 사료된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.280-286
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• 2005

장기적인 관점에서 띠 산화탄소 지중처리는 대기 중의 온실 가스를 제거하는 가장 효과적인 방법 중 하나이다. 본 해설에서는, 이산화탄소 지존처리를 위한 세 가지 모니터링 프로젝트에 대해 살펴보고자 한다. 먼저 북해 Sleipner West 필드의 경우로, 여기에서는 염류대수층에 이산화탄소를 주입하고, 해수면에서 반복적으로 탄성파탐사를 실시하였다. 이를 통해, 대수층 내에서 이산화탄소 기포가 확산된 범위와 형태를 파악하였다. 다음은 Weyburn 유전의 경우로, 복잡한 파쇄 구조로 된 탄산염 저류층에 대규모의 이산화탄소를 주입하고 있던 이 유전에서 시간 경과에 따른 고해상도 P파 탐사를 실시하여 각기 다른 암석으로 이루어진 두 지층 사이의 이산화탄소 거동특성을 파악하였다. 마지막으로, 미국 캘리포니아 중부에 위치한 Lost Hills 유전의 경우는 시간 경과에 따라 시추공간 전자탐사 영상화 기법을 적용하여 동일한 시추공에서 얻은 유도 검층 자료와 잘 일치하는 전기전도도 영상을 얻고, 전기전도도가 시간 경과에 따라 감소하는 것으로부터 이산화탄소가 염수를 대체했다는 사실을 확인하였다.

• 자원환경지질
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• 제53권1호
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• pp.33-43
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• 2020

CO₂ 지중저장은 현재 온실가스 감축을 위한 CCS(Carbon Capture & Storage) 저장기술 중 가장 안정적이고 효과적인 기술로 평가되고 있다. 지중저장 대상 염대수층은 일반적으로 CO₂가 초임계상태로 저장될 수 있는 지하 800 m 이상의 심도에 위치하고, 그 상부에 지표로의 CO₂ 누출을 막는 광역적인 불투수성 덮개암층이 분포해야 한다. 본 연구에서는 남해 대륙붕 탄성파 및 시추공 자료를 해석하여 덮개암으로 활용할 수 있는 현무암층과, 하부 염대수층이 발달하고 있는 현무암 대지 구조를 CO₂ 지중저장 유망구조로 제시하였다. 연구지역 주입대상 염대수층의 지중저장용량을 평가하기 위해 총 공극률은 시추공 감마 및 음파검층 자료를 이용하여 산출하였으며, 염대수층 구간의 온도/압력 조건을 고려하여 CO₂ 밀도를 계산하였다. 정확한 주입대상 염대수층의 체적을 산정하기 위해 x, y, z 축 방향으로 일정한 크기를 가지는 3차원 지질 격자 모델을 구성하였고, 염대수층 3차원 공간의 물성 분포를 지구통계학적 기법으로 예측하는 물성 모델링을 수행하여 총 공극률 값을 지질 격자에 할당하였다. U.S. DOE 방법을 이용하여 남해 대륙붕 현무암 대지 구조의 CO₂ 지중저장용량 평가 결과 평균 약 8,417만 CO₂톤(최소 4,207만 ~ 최대 1억 4,379만 CO₂톤)이 주입대상 염대수층 구간에 저장 가능한 것으로 예측되었다.

• 지질공학
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• 제19권1호
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• pp.15-23
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• 2009

지진 시 지반 운동의 증폭과 관련되는 부지 효과는 지하 토사 조건 및 지질 구조에 따라 매우 큰 영향을 받는다. 본 연구에서는 국내 홍성 지역을 대상으로 시추 조사와 현장 탄성파 시험을 포함한 현장 조사 및 지표 부근 지질 정보를 획득하기 위한 부지 답사를 통해 부지 효과를 확인하였다. 홍성 지역은 1978년 계기 지진이 발생한 지역으로서 기반암 상부에 최대 45 m 두께의 풍화 지층이 분포한다. GIS 기법 기반의 지반 정보 시스템을 연구 대상 지역의 공간 지층 구조를 효율적으로 확인하기 위하여 구축하였으며, 이로부터 홍성 지역이 얕고 넓은 분지 형상임을 확인하였다. 홍성 지역의 부지 지진 응답을 평가하기 위하여 대표 단면에 대한 이차원 유한 요소 해석을 수행하였다. 도출된 지진 응답 결과로부터 지반 운동이 기반암 상부 토사층을 톰해 전단파가 전파되면서 증폭되고 분지 형상에 따른 전단파의 상호 작용으로 생성된 표면파로 인해 분지 경계 부근 진동 지속 시간이 증가됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 분지 내의 선정된 토사 부지들에 대해서 추가적인 일차원 유한 요소 지진 응답 해석을 수행하였으며, 본 연구 대상 분지가 매우 얕고 넓음에 따라 분지 경계 부근을 제외하고는 분지 내 대부분의 위치에서 이차원 지진 응답과 유사한 결과를 보였다.

• 지질공학
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• 제17권1호
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• pp.1-13
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• 2007

역사 지진으로 인해 성칩이 붕괴되었던 국내 두 읍성 지역에 대한 국부적 부지 효과를 평가하기 위하여, 현장 시추 조사 및 탄성파 시험을 통해 전단파속도($V_s$) 주상을 포함한 지반 특성을 결정하고 이를 토대로 등가 선형 기법의 부지 응답 해석을 수행하였다. 대상 부지는 심도 30m까지의 평균 전단파속도가 $500{\sim}850m/s$의 분포를 보임에 따라 지반 분류C와 B로 구분되었고, 부지 고유주기는 성벽과 성첩의 고유주기를 포함하는 범위인 $0.06{\sim}0.16$초의 단주기 분포를 보였다. 대상 영역에서의 부지 응답 해석 결과, 지반 분류 B와는 달리 대부분의 부지 조건인 지반 분류 C의 경우 부지 고유 지진 응답 특성인 단주기에서의 큰 증폭으로 인해, 국내 내진 설계 기준의 단주기($0.1{\sim}0.5$초) 증폭계수 $F_a$와 중장주기 ($0.4{\sim}2.0$초) 증폭계수 $F_v$는 각각 지반 운동을 단주기 영역에서는 과소평가하고 중장주기 영역에서는 과대평가함을 확인하였다. 이러한 부지 고유 응답 특성은 단주기 고유 응답을 보이는 성벽 구조물이 지진 발생 시 공진이 발생할 가능성이 높음을 의미하며, 그에 따라 역사 지진 피해 사례인 성첩 붕괴의 지배적인 영향 인자로서 작용했을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3C호
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• pp.187-196
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• 2008

한반도 남쪽 경계 부근에 위치한 지리산 내의 불교 사찰인 쌍계사에서 1936년 7월 4일 규모 5.0의 지진이 발생하였다. 이 지진으로 인하여 쌍계사 경내 건축물과 구조물이 심각한 피해를 입었으며, 특히 지진시 사찰 내 오층 석탑의 탑두가 전도하여 추락하였다. 이 지진 피해 사례는 역사 지진 발생 이외의 강진 기록이 전무한 중진 지역의 한반도에서의 지반 운동 세기 평가에 유용하게 활용될 수 있다. 쌍계사 부지에서의 국부적 부지 효과 및 그에 따른 지반 운동을 평가하기 위하여, 시추와 크로스홀 및 SASW 시험과 같은 현장 탄성파 시험으로 구성된 종합적인 지반 조사를 사찰 경내에서 수행하였다. 조사된 지반 특성을 토대로, 다양한 지진파를 적용한 부지고유 지진 응답 해석을 0.044g부터 0.220g 범위의 여섯 가지 입력 암반 노두 가속도 수준으로 대표적 쌍계사 부지에 대해 일차원 등가선형 및 비선형 기법을 적용하여 실시하였다. 부지고유 지진 응답 결과로부터 쌍계사의 부지 주기 부근의 단주기 영역에서 증폭된 지반 운동을 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구의 부지 응답 해석 결과와 선행 연구의 석탑 실물 크기 지진 시험 결과를 비교 분석하여 1936년 지리산 지진의 암반 노두 지진 세기를 평가하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.