• 자연, 터널 그리고 지하공간
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• 제17권1호
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• pp.44-51
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• 2015

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.213-225
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• 2004

일반 국도의 선형개량사업 및 도로 확포장 사업의 일환으로 터널의 수가 증가하고 있는 실정이다. 최근들어 집중호우 및 이상기후로 인하여 국지적인 강우가 발생하여 갱구사면의 붕괴도 적지 않게 발생하고 있다. 따라서, 국내의 터널 갱구사면 피해 및 유지관리를 효율적으로 대처할 필요성이 대두되었다. 본 연구는 일반국도변에 기설치 운영되고 있는 터널 갱구사면의 현황 및 상태에 대한 조사를 실시하고 수집된 데이터의 효율적인 관리를 위한 데이터베이스 시스템을 개발, 향후 유지관리를 위한 상태평가 기법을 개발하는 것이다. 연구방법으로는 국도변의 터널 갱구사면의 형태를 분석하기 위하여 현장 조사를 통하여 국내의 터널을 진입형태, 갱문형식, 터널 유형 등 기하학적인 형태에 따른 분석을 실시하였다. 수집된 자료의 효율적인 관리를 위해서 그래픽 사용자 인터페이스를 사용하여 입력, 수정 및 조회가 가능한 데이터베이스 관리 시스템을 개발하였고, 조사된 갱구사면의 위험상태에 대한 등급을 분류하기 위한 상태평가 기준표를 제시하고 이에 따른 등급을 분류하였다. 본 상태평가를 이용하여 국도변의 터널 갱구사면을 분류하여 위험 등급에 따라 향후 지속적으로 유지 관리를 실시할 수 있도록 기초자료로 활용하고자 하는 것이 주 목적이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.117-127
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• 2000

터널 시공과 굴착과정에서 파쇄대, 절리, 연약대, 균열 등 암반에서의 불연속면은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반 고유의 특징인 불확실성에 의한 터널 설계와 시공 과정에서 겪는 많은 시행오차를 최소화하기 위해서 국내의 터널 붕락 현장의 지반조사 자료를 분석하여 터널 붕락 유형 및 규모를 제시할수 있는 Geo-predict 시스템을 개발하였다. Geo-predict 시스템은 총 104개 터널 붕괴/붕락자료(국외84개, 국내20개)를 분석한 자료를 테이터베이스로 인공신경망 학습을 토해서 터널 붕괴 형태와 규모를 추론하는 시스템이다. 본 논문에서는 Geo-predict의 개발과정 및 구성.기능을 소개하였으며 104개 터널 현장 자료를 지반조건별로 분석하고 이를 데이터베이스화하여 인공신경함을 이용한 추론 시스탬을 구축하고, 2개 고속전철 터널현장과 1개 지하철 시공현장에 적용성 평가를 실시하여, 터널의 붕락 가능 및 붕락 규모를 추론하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권6호
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• pp.785-791
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• 2023

TBM 터널 프로젝트 내 불확실성으로 인한 사고를 예방하기 위해 리스크 관리는 필수적이다. 특히, 터널 막장면부터 지표면까지의 광범위한 피해를 초래할 수 있는 TBM 터널 붕괴는 더욱 신중히 관리되어야 한다. 또한, 각 TBM 터널 프로젝트의 시간과 비용의 제약으로 인해, 합리적 수준의 대응조치 계획을 수립하기 위한 리스크 우선순위를 도출할 필요가 있다. 이에 따라, 본 연구는 TBM 사고 사례조사를 통해 TBM 리스크 데이터베이스를 구축하였고, 베이즈 정리를 활용하여 지질요인의 TBM 터널 붕괴 리스크 우선순위를 도출하였다. 총 87건의 TBM 사고사례를 기반으로 3가지 사건과 5가지 지질요인을 포함한 TBM 리스크 데이터베이스가 구축되었다. 이때, 자갈층 지반, 고수압 함수대는 관련 사례 수가 적어 통계적 편향을 방지하기 위해 제외되었다. 데이터베이스에 베이즈 정리를 적용한 결과, 단층대와 연약지반은 TBM 터널 붕괴의 발생확률을 상당히 증가시키나, 그 외 3가지 지질요인(복합지반, 높은 상재압력, 팽창성 지반)은 붕괴와 낮은 상관성을 보였다. 결과적으로, 지질요인의 TBM 터널 붕괴 리스크 우선순위는 다음과 같다: 1) 단층대, 2) 연약지반, 3) 복합지반, 4) 높은 상재압력, 5) 팽창성 지반.

• 터널과지하공간
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• 제9권3호
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• pp.214-220
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• 1999

본 연구에서는 RMR system항목들의 타당성을 평가하였고 국내현장에서 측정한 데이터에 대한 적용성을 검토하였다. 데이터베이스는 전국에 걸쳐 지하철, 철도, 도로 터널로 구분하여 139개 현장으로부터 작성하였다. Bieniawsk의 원분류는 경험적으로 도출되었지만 비교적 타당한 것으로 분석되었다. 그러나 국내 현장에 적용할 때에는 상당한 차이가 있어서 국내의 데이터베이스로 추론한 새로운 암반분류 시스템 KRMR1과 KRMR2를 제안하였다. KRMR1에서는 인자들의 등 급비중을 조정하였으며 KRMR2에는 2개의 인자를 추가하였다. 이 과정에서 암반의 성질을 평가하는 ‘특성치’의 선택이 어려워 인공신경 망을 이용하여 추론하였다.

• 자연, 터널 그리고 지하공간
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• 제2권1호
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• pp.130-138
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• 2000

본 연구에서는 수평보강재로 보강된 터널 막장의 거동에 관한 매개변수 연구결과를 다루었다. 매개변수 연구에서는 막장주변의 3차원 응력-변형율 거동을 보다 효율적으로 모델링하기 위해 3차원 유한요소해석 모형을 적용하였으며 보강패턴에 따른 막장의 거동을 고찰하기 위해 다양한 경계조건에 대한 해석을 수행하였다. 해석결과를 토대로 막장의 응력해방-변위거동의 관계를 고찰하였으며, 보강패턴과 막장 변위의 정성${\cdot}$정량적인 관계를 제시함과 아울러서 향후 수행될 반경험적 설계/해석법의 개발을 위한 데이터베이스를 구축하였다. 한편, 해석결과 보강재 타설수 및 길이 등 각 보강설계 인자에 대한 임계치가 존재하는 것으로 나타났으며 따라서 보다 안전하고 경제적인 설계를 위해서는 이를 고려하여야 할 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제10권3호
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• pp.418-429
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• 2000

지하공간 개발에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 안전한 터널시공에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 발생 가능한 터널의 붕락 사고의 특성을 조사하여 각종 터널의 붕락사고 유형을 파악하고, 이에 대한 구체적인 원인을 분석하였으며, 사례분석을 통해 터널 붕락의 주요 요인과 개략적인 대책도 함께 제시하였다. 또한 , 국내ㆍ외 터널보강공법의 기준과 적용현황을 분석하여 세부적이고 합리적인 보강공법의 체계확립을 위한 기초를 마련하고자 하였다. 본 연구에서는 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법을 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과 퍼지추론 시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공법을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내ㆍ외 3 곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공법과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 보강공법을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.

• 자원환경지질
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• 제43권6호
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• pp.649-659
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• 2010

본 연구에서는 터널의 시공 중 굴착면을 통해 획득되어지는 지질정보의 분석과 평가의 객관화를 위해 디지털 매핑 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 지질조사 정보와 설계단계에서의 다양한 정보를 데이터베이스화 하고 이를 시공 중 조회하여 활용할 수 있도록 하였다. 시공 중에 굴착면의 평가를 디지털 이미지 기반으로 관리할 수 있도록 하였다. 또한, 3차원 가시화 모듈을 통해 불연속면 정보 등의 분석 및 평가에 활용 할 수 있도록 하였다. 개발된 시스템은 실제 시공 중인 수로 터널 및 고속도로 터널 현장에 적용함으로써 효용성을 확인하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권2호
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• pp.107-126
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• 1998

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 2000년도 암반공학문제의 수치해석(Numerical Analysis in Rock Engineering Problems)
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• pp.171-181
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• 2000

지하공간 개발에 대한 관심이 높아지면서 국내에서도 안전한 터널시공에 대한 연구가 많이 진행되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 발생 가능한 터널의 붕락 사고의 특성을 조사하여 각종 터널의 붕락사고 유형을 파악하고, 이에 대한 구체적인 원인을 분석하였으며, 사례분석을 통해 터널 붕락의 주요 요인과 개략적인 대책도 함게 제시하였다. 또한, 국내·외 터널보강공법의 기준과 적용현황을 분석하여 세부적이고 합리적인 보강공법의 체계확립을 위한 기초를 마련하고자 하였다. 본 연구에서는 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법을 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과퍼지추론시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공법을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내·외 3곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공범과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 보강공법을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.