• 지질공학
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• 제29권3호
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• pp.289-302
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• 2019

최근 굴착현장 인근의 지반함몰 발생사례가 증가함에 따라 사전에 지반함몰 가능성을 예측할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에 의해 개발된 굴착 전 지반함몰 위험등급 평가 시트인 GSRp를 실제 굴착 현장에 적용하여 현장 적용성을 검증하였다. 각각 다른 지반조건을 가진 5개 굴착현장에 대하여 지반함몰 위험등급을 평가한 결과, GSRp 점수는 40~79점으로 산출되어 대부분 II등급(우수지반)~III등급(양호지반)으로 분류되었다. 평가방법의 신뢰성 검증을 위하여 계측결과에 의해 실측된 수평변위량과 비교 분석하였다. 본 연구현장의 수평변위량은 허용치의 25~47%로 나타나 지반함몰 위험이 낮게 평가된 GSRp 결과와 일치하였다. 향후 지반함몰 위험성이 높은 불량한 지반을 대상으로 하는 현장 적용에 대한 연구가 진행되어 검증과 보완이 이루어진다면 GSRp 평가방법이 굴착 전 지반함몰 위험도를 예측하는 평가 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권9호
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• pp.69-77
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• 2022

도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 암반역학위원회 학술세미나 논문집
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• pp.141-152
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• 2003

터널 설계를 위한 조사 있어서, 요사이 시추공 조사는 물론 탄성파 탐사, 전기 비저항 탐사 등의 물리탐사가 빈번히 행해지고 있는 실정이다. 따라서 최적의 지반평가(암반 등급 등)를 위해 조사에서 얻어지는 모든 자료를 체계적으로 최대한 활용할 수 있는 방법이 절실히 요구되고 있다. 많은 연구자들이 정량적 데이터가 부족한 경우에 대처하기 위해 정상적 데이터의 이용을 적극 제안해 왔다. 본 연구에서는 신뢰도가 다른 두 종류의 자료, 즉 시추공자료와 물리탐사 자료를 활용하여 시추가 되지 않은 구간의 암반등급을 추정하는 방법을 지구통계학적 이론에 근거하여 소개하고자 한다.

• 지질공학
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• 제31권2호
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• pp.135-148
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• 2021

굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.23-33
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• 2017

도심지가 고도화되고 지상 공간이 포화됨에 따라 지하공간 개발 및 활용이 활발히 이루어지고 있다. 이와 동시에 지반함몰 현상, 각종 지하공간 사고 등으로 시민들의 안전이 위협받고 있다. 지반함몰을 방지하기 위하여 지하에 발생한 공동을 탐지하고 공동등급을 설정하여 공동복구 순서 및 위험도를 평가해야 한다. 기존의 일본 간선도로 공동관리 등급은 일본 현지의 기준을 대상으로 하여 국내 지반실정에 적용하기가 적합하지 않다. 최근 국내 실정에 맞게 서울형에서 공동관리 등급이 개발되었으며, 도로 하부지반 및 아스콘 포장층의 상태 등을 추가로 고려하여 공동의 등급을 지정하였다. 본 연구에서는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$지역를 대상으로 209개의 공동을 탐사하고, 공동 등급에 따른 공동의 형상을 분석하였다. 또한 일본의 간선도로 공동관리 등급과 새롭게 개발된 서울형 공동관리 등급으로 분류된 결과를 상호 비교하였다. 비교 분석 결과, 일본 간선도로 공동관리 등급기준으로 긴급복구로 분류되 공동들은 상당히 보수적으로 평가되었으며, 이는 일본의 기준이 도로 포장층 두께를 고려하지 않고, 공동의 폭과 토피만을 고려하였기 때문이다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권5호
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• pp.13-21
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• 2014

본 연구에서는 쉴드 TBM 공법의 다양한 세그먼트 모델링 기법에 따른 비교 해석을 통하여 해석기법에 따른 차이를 분석하고 이에 따른 합리적인 모델링 기법을 제안하였다. 또한 암반 이완하중 산정모델에 따른 하중 분석 및 3차원 유한요소해석을 통하여 실제 현장에서 적용 가능한 합리적인 하중산정 방법을 제시하였다. 암반분류에 의한 이완영역의 산정방법은 암반등급이 높은 지반에서는 결과의 차이가 크지 않으나 지반등급이 낮은 지반에서는 그 차이가 매우 크게 나타났으며, 3차원 해석에 의한 이완영역 산정결과 지반등급이 낮은 지반의 이완영역은 각 방법의 중간 정도 범위에 위치할 것으로 예측되었으며 지반등급이 낮은 지반의 세그먼트 계획 시에는 기계식 터널 굴착 특성을 반영한 3차원 해석을 통한 이완영역의 산정을 적극 검토할 필요가 있다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.553-563
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• 2018

최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제17권2호
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• pp.217-224
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• 2007

터널이 굴착되면 응력이 재분배되는 과정동안 변위가 발생한다. 터널의 변위는 굴착 전 선행변위, 굴착 후 미측정 변위, 계측변위로 구분할 수 있다. 일반적으로 굴착 전 선행변위와 굴착 후 미측정 변위의 현장 측정은 어렵기 때문에 터널 굴착에 따른 전변위의 크기와 변화 양상을 산정하기 위한 연구가 많이 수행되어왔다. 본 연구에서는 퇴적암을 기반으로 하는 터널의 지반등급별 전변위를 산정하고 이들의 특성을 파악하기 위하여 역해석 기법을 사용하였다. 계측변위와 3차원 수치해석에 의해 계산된 변위의 오차를 최소한으로 줄여 지반등급별 물성치를 추정하였으며, 굴착에 따른 전변위 분포 양상을 산정하였다. 최종적으로 logistic 모형을 따르는 지반등급별 굴착에 따른 변위의 비선형 회귀식을 산정하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권10호
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• pp.77-87
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• 2021

도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하고 예측 및 예방하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 기존의 연구 중에 지하매설물의 밀도(즉, 대상 공간 주변 지중에 설치된 매설물의 공간적인 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 활용한 위험도 분석 연구는 미비하다. 본 논문에서는 GIS기반 공간정보 데이터를 활용하여 지하에 설치되어 있는 매설물의 선형밀도(line density)를 분석하고, 이를 이력지반함몰 발생 현황과 연계하는 연구를 수행하였다. 분석 대상 지역에 대하여 2010~2015년 사이에 발생한 29개 이력지반함몰과 6종 지하매설물 선형밀도의 상관관계를 극대화하기 위한 최적화 알고리즘을 개발하였고, 보편적인 분석을 위해 정규선형밀도의 개념을 제안하였다. 분석 대상 지역의 정규선형밀도를 5개 등급(1등급 최저, 5등급 최고)으로 구분하였으며, 최적화 알고리즘을 적용할 경우 이력지반함몰 위치에서 정규선형밀도가 4등급 이상인 경우가 약 80%이상으로 나타났다. 제안된 최적화 알고리즘을 활용하여 지하매설물의 밀집도 분석 결과를 지반함몰 위험도 분석에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.151-162
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• 2009

본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.