본 논문에서는 암반 분류를 위해 물리탐사 결과나 그동안 축적된 시공경험 등의 정성적 자료의 사용을 고려하였다. 터널 설계를 위한 요소(parameter)들이 공간적 상관관계를 갖기 때문에 지구 통계학(Geostatistics)을 이용하였으며, 특히, 비모수적 (non-parametric)방법 중의 하나인 지시 크리깅(indicator kriging) 기법을 사용했다. 최적 분류를 위한 선택 기준으로는 오차에 대응하는 비용(the cost of errors)을 사용했으며, 암반분류는 이분적 분류에 한정하였다. 앞으로, 정량적 데이타가 절대적으로 부족한 터널공사등에서 비교적 많은 양이 존재하는 정성적 데이타의 이용은 절실하며, 이러한 점에서 본 연구가 가지는 의미는 크다.
최근의 터널설계에 있어서 지보패턴 선정시 전기비저항탐사 결과를 효과적으로 황용하기 위하여 전기비 저항 역산결과와 암반분류와의 상관관계를 도출해 내고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 전기비저항탐사결과를 고려한 예상지보패턴과 실제로 시공된 지보패턴 결과를 비교한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 실제 터널굴진 상태에서 막장관찰에 기초한 암반분류 및 지보패턴 선정과 시공 전 수행한 전기비저항 탐사자료를 비교함으로씨 전기비저항 탐사 결과가 어느 정도의 신뢰도로 이용될 수 있는가를 살펴보고자 한다. 전기비저항 자료와 암반분류의 정량적인 상관성을 얻기 위하여 암반분류값으로 RMR(Rock mass rating)을 기본으로, RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system 등을 이용하였다. 전기비저항탐사는 공간적 해상도가 낮기 때문에 후처리 과정으로 크리깅 기법을 사용하여 해상도를 향상시키고자 하였다. 상관도 분석 결과, 2차원 전기비저항탐사결과는 정성적인 경향을 살펴보는데 적합한 것으로 나타났다 3차원 전기비저항탐사 결과와의 상관관계는 매우 높은 것으로 나타나 신뢰도 높은 암반분류에 적용 가능하리라 예상된다.
암반 불연속면의 조사 및 분석 과정에서 거쳐야할 필수적인 단계 중 하나는 방대한 불연속면 자료로부터 군을 판별하는 것이다. 불연속면 군 분류는 암반분류, 키블록 해석. 개별요소해석 및 불연속연결망 생성과 같은 암반공학적 업무에 있어서 필수적이다. 일반적으로 등고선도를 이용한 수작업 군 분류가 적용되었으나 이 방법은 수작업에 의존한 주관적인 결과를 제공한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 유전자알고리즘을 이용한 불연속면 군 분석기법을 도입하였으며 방향성 자료에 적용하기 위해 기본적인 유전자알고리즘을 변경하였다. 최종적으로 이러한 이론을 적용한 FORTRAN 프로그램 GAC를 개발하였으며 두 가지 형태의 불연속면 자료의 군 분석에 적용하였다. 적용 결과 GAC를 적용한 군 분류는 빠르고 효율적인 군 분석방법임을 확인하였으며 최적의 불연속면 군 수를 결정하는 데 있어서 분산에 근거한 적합도 함수가 Davis-Bouldin 지수에 근거한 적합도 함수보다 효율적인 것으로 나타났다.
터널은 긴 선상구조물로서 사정조사결과와 다른 지질조건이 나타날 수 있으므로, 안전하고 합리적인 터널공사를 위해서는 시공중 지질조건에 적합한 지보설계를 실시하는 것이 필수적이다. 이를 위해서는 시공중 터널주변자반에 대한 정량적이고 공학적인 평가가 매우 중요하다. 그러나 시공중 암반을 평가하는 것은 매우 어렵고 조사자의 경험과 지식의 차이에 의해 평가정도가 크게 달라져 그 불합리성이 심화되고 있는 실정으로 터널주변암반에 대한 합리적인 평가방법이 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 터널화상처리, GeoCAD, 역해석으로 구성된 평기시스템을 개발하였다. 본 시스템은 터널막장에서의 조사.시험 및 화상처리기법을 통하여 암반분류.평가를 실시하고, 터널주변 지반구조 및 굴착/지보과정의 3차원 모델링을 통하여 전방지질을 예측가능하게 하며, 터널계측자료의 역해석을 통하여 터널주변 지반의 물성을 정량적으로 평가할 수 있는 체계적이고 종합적인 평가시스템이다. 또한 이를 NATM 공법으로 시공되는 터널현장에 적용하므로써 본 시스템의 현장적용성을 검증하였으며, 이를 통해 적절한 지보공을 시공하여 터널의 안정성을 확보하고 합리적인 시공관리를 달성할 수 있었다.
본 연구에서는 암반비탈면의 성능기반 평가방안을 개발하기 위해 델파이 기법을 이용하여 성능별 평가항목을 도출하였으며, 요인분석을 통해 최종 평가항목의 타당성을 검증하였다. 비탈면의 성능은 상태건전성, 안전성 그리고 내구성으로 분류하였다. 델파이 조사를 통해 상태건전성에는 절리방향, 배수조건 등 17개의 평가항목이 도출되었으며, 안전성에는 낙석발생 가능성, 인명피해 규모 등 4개의 평가항목이 도출되었다. 내구성에는 풍화도를 포함한 3개의 평가항목이 도출되었다. 델파이 조사를 통해 도출된 24개의 평가항목에 대해 탐색적 요인분석(EFA)을 실시한 결과, 24개의 평가항목 모두 타당성을 확보하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 탐색적 요인분석 결과에 따라 3가지의 성능유형을 내적 상태건전성, 외적 상태건전성, 위험도, 피해도 그리고 지반 및 보호/보강시설의 내구성으로 세분류하였다.
기존의 NATM 터널에서는 숏크리트가 임시적인 지보재로 사용되었으나 싱글쉘에서는 영구적인 구조물의 역할을 담당하게 된다. 따라서 숏크리트에 작용하는 하중과 변위를 신뢰성 있게 예측하는 것이 터널의 안정성을 확보하기 위한 필수조건이므로 지반정수 산정의 정확성이 매우 중요하다. 특히, 국내의 지질상태는 외국과 다르므로 싱글쉘 공법을 국내에 적용하기 위해서는 국내 지질상태를 고려한 지반정수 산정기법의 기술 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 25개 터널 현장에서의 암반분류 사례 및 지반정수 사례를 조사하였다. 국내 싱글쉘 터널공법을 위한 지보 패턴안을, Q분류에서 수정된 NMT방법과 국내 암반상태를 고려하여 제안하였다. 또한 사례연구를 통한 Q시스템과 RMR값의 상관성을 이용하여 RMR을 이용한 지보량을 제시하였다.
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.
절개면의 안정도 평가와 더불어 낙석으로 인한 안전사고를 방지하기 위한 적절한 투자와 대책 마련은 도로의 신설과 유지 차원에서 실시되어야 한다. 절개면의 안정도를 정량적으로 파악하여 위험등급을 분류하는 것은 현실적으로 많은 어려움이 뒤따른다. 이는 절개면 안정도 평가시 조사인자의 선정에서 전문기술자의 주관적인 판단 차이로 인하여 발생되는 경우가 적지 않다. 본 연구에서는 절개면의 안정도 평가법 개발을 위하여 절개면의 조사인자를 설정하고 설정된 인자를 5점 척도법을 이용한 퍼지 이론으로 안정도를 평가하는 기법을 개발하였다. 또한, 정량화 값만으로 평가된 절개면 안정도에 따른 대책공법의 설정은 현장성과 적용성에서 문제가 발생할 가능성이 많다. 본 연구에서는 현장의 여건을 최대한으로 고려하여 도로 관리자뿐만 아니라 지반 전문가가 대책공법을 선정할 수 있는 기법을 개발하였다. 개발된 평가법과 시스템은 효율적인 정보관리화가 이루어지도록 전산시스템화 되어 있으며 도로절개면 유지관리시스템에 병합하여 운영하도록 되어 있다.
암반으로 이루어진 지반에 지하철, 철도, 도로터널 및 지하 저장소 등 지하공간을 적극 활용하기 위해서는 암반의 특성을 고려한 물성치를 확보하는 것이 중요하다. 모든 현장에서는 직접적으로 암반의 변형계수를 측정하여 설계에 반영하는 것이 바람직하나, 방대한 암반지반에 대한 변형계수 물성치를 확보하기 위해 계측을 실시하는 것은 난해한 실정이다. 따라서, 일반적으로 터널설계 시 RQD, RMR 등을 이용하여 선행연구자들이 제안한 식을 많이 이용하고 있다. 그러나 이들 제안식들의 경우 대부분이 해외사례연구를 통한 경험식이므로 국내 암반의 강도 및 변형특성에 맞는 변형계수를 추정해 내는 데에는 제한이 있을 것으로 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존에 쓰여지고 있는 경험식의 적용성을 고찰하기 위하여 RMR법에 의해 암반을 분류한 국내현장 7개소를 선정하여 공내재하시험에 의한 실측값과 경험식에 의한 산정된 변형계수를 비교하여 그 상관관계를 규명하고자 하였다. 공내재하시험에 의한 실측값과 선행연구자들에 의해 제안된 식으로 산정된 변형계수의 비교 결과, RMR지수가 50 이상인 경우에는 실측값과 제안식에 의해 산정된 암반의 변형계수가 상관성이 없는 분포를 보였다. 반면 RMR 지수가 50 이하인 경우에는 편마암, 화강암, 화강편마암은 기존의 제안식과 유사한 경향을 나타내었고, 셰일 및 사암 등 일반퇴적암의 경우는 상관성이 없는 것으로 나타나 적용이 난해할 것으로 판단된다.
이 연구에서는 시추 조사와 물리탐사 자료와 같은 다양한 지반 정보를 통합하여 최적의 암반 분류 기법을 도출하는데 지시크리깅을 적용하였다. 최적의 지시크리깅 결과를 얻기 위해서는 효과적으로 hard data(시추조사)와 soft data(물리탐사 자료)를 통합하기 위한 알맞은 방법을 모색할 필요가 있다. 이론적인 베리오그램 모델변수를 결정하기 위해 반복적 비선형 역산 방법을 적용하였고 이 알고리즘의 타당성 검증을 위해 목적함수의 분포양상을 검토한 결과 상관거리에 따른 구배는 대단히 작은 특성을 보였다. 현장 적용지역은 지표에서 터널 계획고까지의 심도가 최대 500 m인 대규모 산악터널 예정지이다. 지시크리깅을 이용하여 soft data인 AMT (Audio frequency Magneto-Telluric) 탐사 자료와 hard data인 RMR자료를 하나로 통합하고자 하였다. 결론적으로 터널계획고와 터널 상부 1D 구간에 대한 암반등급도를 작성하여 도시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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