• 터널과지하공간
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• 제6권2호
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• pp.131-143
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• 1996

In-situ survey and laboratory rock test were carried out for rating rock mass around the tunnel that some failures had been occurred in Danyang limestone quarry. For rating rock mass, several methods such as RMR, Q-system, rock strength etc. were applied. The stability analysis on tunnel was evaluated by numerical method FLAC. And The block theory using streographic projection was also applied for stability analysis. The 3-4 major discontinuity sets are distributed in rock mass around tunnel.

• 터널과지하공간
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• 제13권4호
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• pp.279-286
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• 2003

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.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 1994년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.209-216
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• 1994

Rock mass classifications have played an indispensable role in underground construction for several decades. An important issue in rock mass classifications is the selection of the parameters of greatest significance. There appears to be no single parameter that can fully describe a jointed rock mass for underground construction design. In this paper. We find some problems shen applied rock mass classification for underground construction in domestic, analyze the most significant parameters and parameters correlation influencing the behavior of a rock mass, and suggest the Simplied Rock Mass Rating system based on RMR method for effective underground supports.

• 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.

• 자원환경지질
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• 제55권3호
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• pp.309-316
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• 2022

암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 터널과지하공간
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• 제16권3호
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• pp.203-208
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• 2006

본보는 터널전문지에 게재된 RMR과 Q, RMi 등의 3개의 암반분류법을 비교한 논문을 소개하는 것이다. 암반 분류법은 경험적 방법으로 지보설계에 적용되고 있는데, Nilsen 교수는 그의 연구팀과 함께 암반분류법의 변수들과 이들의 분산을 평가하는 연구를 시도하였다. 이 연구에는 현장의 여러 변수들을 평가하는데 요구되는 대표성과 반복성에 대하여 논하며, 또한 세가지 분류법에서 평점에 대한 민감성을 언급하고 있다. 비록 몇가지 변수들은 측정자에 따라 상당히 큰 측정편차를 갖고 있음에도 불구하고, 암반등급은 매우 유사한 것으로 평가퇴고 있음이 밝혀졌다.

• 터널과지하공간
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• 제13권5호
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• pp.353-361
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• 2003

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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제5권5호
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• pp.22-29
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• 2002

This study was conducted to suggest develop revegetation methods and to classification of cutting-rock slopes revegetation type. The data was collected from pre-experienced data, reports and journal. Also research result was reflected from field research for the conditions of construction, vegetation types and field conditions. As the result of analyze, the factors affecting the plant coverage rates of cutting-rock slopes were period of construction, revegetation methods, slope gradient and slope length. Classification of cutting-rock slopes revegetation type was fourth from material of revegetation measures and spray type. It is recommended to adjust the proposed factor as environment, field condition and characteristic related with revegetation measures on slopes for the presentation of revegetation standard.

• 터널과지하공간
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• 제15권6호
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• pp.441-451
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• 2005

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.

• 터널과지하공간
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• 제14권2호
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• pp.86-96
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• 2004

GSI, RMR Q와 같은 암반분류법들을 광산 갱도설계에 적용하기 위해서 수정을 통하여 사용하고 있다. GSI시스템은 Mohr-Coulomb과 Hoek-Brown 강도와 관련된 유일한 암반분류법이며 수치해석을 위한 입력자료로 사용될 수 있는 암반의 공학적 성질을 계산할 수 있는 간단한 방법을 제공하는 암반분류법이다. RMR값의 측정뿐 만아니라 GSI 대한 상세한 조사가 대성광업 제천광업소와 한국공항의 평해석회석 광산에서 수행되었다. 그리고 RMR과 Q시스템의 문제점에 대해서도 언급하였고 GSI를 근거로 하여 신선암의 강도, 암반의 강도, 탄성계수와 실험실의 Mohr-Coulomb의 강도상수인 c$_{m}$ 과 $\phi$$_{m}$ 을 결정하였다. 그리고 GSI와RMR의 상관관계에 대해서도 조사하였다.