Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.
터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.
RMR 암반분류법은 구간별 RMR값 산정시 일정 범위의 값을 채택함으로 인해 불확정성을 피할 수 없다. 이에 본 연구에서는 각 파라미터별로 연속적인 RMR 값을 평가하여 확률밀도함수그래프를 산정하고 모든 경우의 수에 대한 몬테카를로 시뮬레이션과 통계추론을 통해 RMR 산정의 불확정성을 정량적으로 평가하였다. 또한 RMR 산정의 불확정성을 실무에 적용하기 위하여 신뢰수준별 수정 RMR 암반등급 산정표를 제시하였으며, 이를 근간으로 RMR 암반분류의 표준지보패턴 및 지보재 설계 수행절차를 제안하였다.
RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.
본 연구에서는 암반분류를 현장에서 바로 실시할 수 있는 암반분류법을 도출하고 도출된 분류법과 기존분류법간의 상관관계를 고찰하는데 그 목적이 있다. 암반 묘사를 위한 분류인자를 먼저 암반강도와 암반구조로 나누었으며, 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하였다. 변수의 평가를 위한 지표는 기존의 분류법에서 획득하여 이용하였으며, 이를 통하여 암반의 강도 특성과 구조적 특성을 모두 나타내었다. 도출된 각 각의 변수에는 25점의 배점을 할당하였다. $RMR_{basic}$과 본 연구와의 상관관계는 $RMR_{basic}$ = 0.86(X-Method)+14.47, 수정 RMR과 본 연구와의 상관관계는 $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20로 나타났다. 결정계수는 각각 $R^2$=0.841, $R^2$=0.846으로 나타났다.
석회석 광산 갱도 내 22 곳의 측정지점을 선정하여 RMR, Q-system, GSI와 같은 암반분류법을 적용하였다. SRF와 $J_w$를 1로 한 수정 Q(Q')와 지하수 조건을 '완전 건조'로 하고 불연속면의 방향 보정을 '0'으로 한 수정 RMR(${RMR_{89}}^{\prime}$)도 계산하였다. Q-기본 RMR, Q-최종 RMR, ${GSI-RMR_{89}}^{\prime}$, GSI-Q' 간의 상관관계를 분석한 결과 ${GSI-RMR_{89}}^{\prime}$ 의 상관성이 가장 높은 것으로 나타났다. 계수비를 기초로 파괴 변형률을 구했으며, 대부분의 측정지점이 '낮은 파괴 변형률' 등급에 속하는 것으로 나타나 안정한 것으로 평가되었다.
일반적으로 국내에서 터널의 지보 설계를 위한 암반분류법으로는 RMR 분류가 사용된다. 터널 시공 중 예비조사계획을 보온하고 노선을 따른 연속적인 지반 정보를 획득하기 위해 막장관찰과 동시에 RMR을 통한 암반분류가 시행된다. 하지만 국내 터널 시공 여건 상 조사를 위한 충분한 시간이 보장되지 않으며, 때로는 막장에서의 직접 관찰이 불가능 한 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 RMR 항목 중 상대적으로 조사 시간이 길며 세밀한 관찰이 요구되는 RQD와 불연속면 상태 항목의 배점을 추정하기 위한 선형회귀분석을 수행하였으며, 그 결과 최적 회귀식을 산정 하였다. 또한 기존 연구에서 고려하지 않은 지질조건을 반영하기 위해, 퇴적암, 천매암, 화강암을 기반으로 하는 터널의 데이터를 각각 구분하여 분석하였다. 추정을 위한 변수로는 다른 RMR 항목을 대상으로 선정하였으며, 이들 간의 선형회귀분석을 통해 최종 회귀식을 산정하였다.
터널 조사계획 혹은 공사중, RMR 및 Q분류법에 따라 암반분류를 수행하는데 있어 지하수조건에 대한 평가는 가능한 조건들의 제약 때문에 경험적 방법에 의존하고 있다. 절리 수압 및 지하수 유입량 측정, 수리전도도 모델 산정, 3차원 수치해석 및 해석해 방법을 사용한 대전 LNG Pilot Cavern의 결과를 바탕으로, 지하수 조건 평가에 관한 합리적인 접근 방법을 비교 검토하였다. 그 결과, Raymer(2001) 이론해 방법이 예비 조사단계에서 유용한 도구로 활용될 수 있음을 검증하였다.
국내에서 터널 설계 시 널리 사용되는 RMR 분류법과 Q-system은 모든 암종에 대해 동일한 배점 체계를 적용하기 때문에, 지역적인 지질학적 특성을 반영할 수 없으며 암반의 공학적 이방성을 충분히 표현하지 못한다. 본 연구에서는 암종별 지질학적 특성차에 의한 각 RMR 항목의 중요도를 살펴보기 위하여, 퇴적암, 화강암, 천매암을 기반암으로 하는 터널을 대상으로 막장관찰자료에 대해 정준상관분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 암종의 변화에 따라 전체 RMR배점에서 각 인자가 차지하는 영향은 서로 큰 차이를 보였다
RMR은 국내터널의 지보재 설계를 위해 가장 빈번하게 사용되는 암반분류 방법이다. 그러나 설계당시의 검토된 지반조사를 통한 RMR값은 지반을 정확하게 대변할 수 없다. 터널 시공시 발생하는 붕괴 및 낙반사고를 사전에 예방하고 효율적인 지보 설계를 위해 붕괴위험도에 따라 기존 RMR 점수에 가중치를 적용한 Weighted-RMR(W-RMR)을 제안하고 터널에 적용하였다. 비재터널 현장에 W-RMR을 적용한 결과 막장 붕괴의 위험도에 따라 지보 설계를 탄력적으로 변경할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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