• Geomechanics and Engineering
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• 제35권5호
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• pp.539-554
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• 2023

This article is dedicated to the pursuit of establishing a robust empirical relationship that allows for the estimation of in-situ modulus of deformations (E_m and G_m) within sedimentary rock slope masses through the utilization of Q_slope values. To achieve this significant objective, an expansive and thorough methodology is employed, encompassing a comprehensive field survey, meticulous sample collection, and rigorous laboratory testing. The study sources a total of 26 specimens from five distinct locations within the South Pars (known as Assalouyeh) region, ensuring a representative dataset for robust correlations. The results of this extensive analysis reveal compelling empirical connections between E_m, geomechanical characteristics of the rock mass, and the calculated Q_slope values. Specifically, these relationships are expressed as follows: E_m = 2.859 Q_slope + 4.628 (R² = 0.554), and G_m = 1.856 Q_slope + 3.008 (R² = 0.524). Moreover, the study unravels intriguing insights into the interplay between in-situ deformation moduli and the widely utilized Rock Mass Rating (RMR) computations, leading to the formulation of equations that facilitate predictions: RMR = 18.12 E_m0.460 (R² = 0.798) and RMR = 22.09 G_m0.460 (R² = 0.766). Beyond these correlations, the study delves into the intricate relationship between RMR and Rock Quality Designation (RQD) with Qslope values. The findings elucidate the following relationships: RMR = 34.05e^0.33Qslope (R² = 0.712) and RQD = 31.42e^0.549Qslope (R² = 0.902). Furthermore, leveraging the insights garnered from this comprehensive analysis, the study offers an empirically derived support system tailored to the distinct characteristics of discontinuous rock slopes, grounded firmly within the framework of the Q_slope methodology. This holistic approach contributes significantly to advancing the understanding of sedimentary rock slope stability and provides valuable tools for informed engineering decisions.

• 터널과지하공간
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• 제18권6호
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• pp.427-435
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• 2008

본 연구에서는 지반등급 V중에서 막장자립이 곤란한 지반에 대해 지반고유의 지지력을 최대한 이용하기 위한 굴착공법 및 적정벤치길이에 대해 검토하고, 보조공법으로 막장볼트를 적용할 경우 타설 패턴, 타설 개수에 따라 막장 및 막장주변지반에 어떠한 영향이 발생되는지에 대해 3차원 FEM해석을 수행하였다. 보조벤치 병용전단면공법이 조기 단면폐합으로 변위를 크게 줄일 수 있음을 알 수 있었으며, 타설 패턴으로는 격자상, 교호배치형(지그재그형), 원주상순으로 변위억제효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 타설 개수 증가에 따라 막장축방향 수평변위에 대해 억제효과가 있는 것으로 분석되었으며 보조벤치 병용 전단면공법굴착시공의 경우 막장부 $1.5m^2$에 1개의 막장볼트(격자상) 타설로 막장면 안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제11권4호
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• pp.515-530
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• 2016

In this paper, five different quantitative parameters were proposed for the characterization of the primary roughness which is the component of surface morphology that prevails during large strike-slip faults of more than 50 m. These parameters are mostly the anisotropic properties of rock surface morphology at various scales: (i) coefficient ($k_a$) and degree (${\delta}_a$) of apparent structural anisotropy of surface; (ii) coefficient ($k_r$) and degree (${\delta}_r$) of real structural anisotropy of surface; (iii) surface anisotropy function P(${\varphi}$); and (iv) degree of surface waviness ($W_s$). The coefficient and degree of apparent structural anisotropy allow qualifying the anisotropy/isotropy of a discontinuity according to a classification into four classes: anisotropic, moderately anisotropic/isotropic and isotropic. The coefficient and degree of real structural anisotropy of surface captures directly the actual surface anisotropy using geostatistical method. The anisotropy function predicts directional geometric properties of a surface of discontinuity from measurements in two orthogonal directions. These predicted data may subsequently be used to highlight the anisotropy/isotropy of the surface (radar plot). The degree of surface waviness allows qualifying the undulation of anisotropic surfaces. The proposed quantitative parameters allows their application at both lab and field scales.

• 한국산림과학회지
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• 제108권3호
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• pp.277-289
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• 2019

본 연구는 백두대간 미시령부터 단목령구간의 마루금 주변 산림식생을 식물사회학적군락유형 분류를 통해 향후 백두대간의 생태적 식생관리방안에 대한 연구자료를 축적하고자 수행하였다. 2016년 5월부터 10월 사이에 150개소의 조사구를 설치하여 식생조사를 실시하였다. 그 자료를 이용하여 종조성을 중심으로 군락유형을 분류한 결과, 총 5개의 식생단위로 분류하였으며, 1개의 군락군(신갈나무군락군), 2개의 군락(분비나무군락, 까치박달군락), 4개의 군(눈측백군, 분비나무전형군, 조릿대군, 까치박달전형군), 2개의 소군(눈잣나무소군, 개박달나무소군)으로 분류하였다. 일치법을 통해 식생단위와 환경인자간의 상관관계에서 해발고도는 1,000 m를 기준으로 분비나무군락과 까치박달군락의 조릿대군으로 나뉘어지는 경향을 보였다. 평균 암석노출도는 눈잣나무군에서가 가장 높았으며, 평균 출현종수는 까치박달전형군에서 가장 높았다. 교목층 평균 식피율은 눈잣나무소군을 제외하고 60% 이상이었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.13-21
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• 2016

특징선택은 데이터 마이닝, 기계학습 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로, 원본 데이터에서 가장 좋은 분류 성능을 보여줄 수 있는 특징들을 찾아내는 방법이다. 본 논문에서는 정보 입자성을 기반으로 한 neighborhood 러프집합 모델을 이용한 특징선택 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효과성은 5,252명의 유방 초음파 영상으로부터 추출된 298가지의 특징들 중에서 유방 종양의 진단과 관련된 유용한 특징들을 선택하는 문제에 적용되었다. 실험결과 19가지의 진단적 특징을 찾을 수 있었고, 이때에 평균 분류 정확성은 97.6%를 보였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제25권1호
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• pp.17-30
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• 2021

This paper develops a convenient approach for deterministic and probabilistic evaluations of tunnel face stability using support vector machine classifiers. The proposed method is comprised of two major steps, i.e., construction of the training dataset and determination of instance-based classifiers. In step one, the orthogonal design is utilized to produce representative samples after the ranges and levels of the factors that influence tunnel face stability are specified. The training dataset is then labeled by two-dimensional strength reduction analyses embedded within OptumG2. For any unknown instance, the second step applies the training dataset for classification, which is achieved by an ad hoc Python program. The classification of unknown samples starts with selection of instance-based training samples using the k-nearest neighbors algorithm, followed by the construction of an instance-based SVM-KNN classifier. It eventually provides labels of the unknown instances, avoiding calculate its corresponding performance function. Probabilistic evaluations are performed by Monte Carlo simulation based on the SVM-KNN classifier. The ratio of the number of unstable samples to the total number of simulated samples is computed and is taken as the failure probability, which is validated and compared with the response surface method.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.275-280
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• 2001

Although important developments have taken place since ESOPT 1974 both with respect to the test method as well as the interpretation of the results, many uncertainties still remain in the Standard Penetration Test(SPT). The main pitfall of SPT is that it has not been standardized differing from its terminology and further, the possibility of standardization is very low in practice. Therefore, lack of knowledge on the equipment and method of SPT tends to cause some errors in interpretation of the results. It Is especially important to understand this tendency in domestic design, because most foundations are designed based on SPT results only. Many researchers have made an effort to minimize the uncertainties of SPf in Korea, it is not cleary defined what the most effective method of execution and interpretation of SPT Some uncertainties which many geotechnical engineers encounter in practice are introduced to discuss about improvement of test procedure and interpretation.

• 지질공학
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• 제17권1호
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• pp.89-99
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• 2007

일반적으로 지반의 굴착난이도를 평가하기 위한 간단한 방법은 지반 내에 분포하는 암석강도와 절리발달빈도를 고려하는데, 이 방법은 핵석 풍화단면에 그대로 적용할 수가 없다. 그러므로 암석강도와 절리발달빈도 뿐만 아니라, 핵석의 분포상태 및 분포비율, 굴착의 공사가능성, 굴착의 효율성들을 모두 종합하여서 판단하여야 비교적 정확하게 굴착난이도 추정이 가능하다. 굴착난이도를 판단하는 가장 좋은 방법으로 알려진 현장에서의 탄성파탐사 측정방법은 실제로 현장에서 육안으로 지질 상태를 확인한 결과와 차이가 심하다. (평균 $3{\sim}4m$, 최대 6m 차이) 그러므로 육안관찰과 현장탄성파탐사 방법은 모두 장단점이 있으므로 핵석지질에서 보다 정확하게 굴착난이도를 추정하고자 하면, 현장에서 지질 상태를 육안으로 관찰하고 동시에 현장 탄성파탐사를 모두 사용하여서 그 결과들을 종합하여 굴착난이도를 분석하고 적용하여야 한다.

• 터널과지하공간
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• 제28권1호
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• pp.1-24
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• 2018

국내외 터널공사에서 TBM(Tunnel Boring Machine)의 적용사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 TBM터널은 더 어렵고 복잡한 특수지반을 대상으로 시공되는 사례가 많으며, 복잡한 지질 조건에 기인한 시공상의 어려움이 꾸준히 보고되고 있는 실정이다. 국내에서는 아직까지 특수 지반의 효율적 통과에 대한 연구가 미진한 실정이다. 이 논문에서는 특수지반을 대상으로 하는 쉴드TBM 터널공사에서의 지반조사와 시공과 관련된 사항에 대하여 고찰하였다. 국내외 특수지반을 통과한 시공 사례를 분석하여 쉴드TBM 터널의 특수지반을 11개로 분류하였고, 각각의 특수지반의 개념과 일반적인 문제점들을 정리하였다. 특히 도심지 천층부에서 빈번하게 조우하는 복합지반, 호박돌층, 단층파쇄대의 분류 기법, 지반조사기법, 그리고 해당지반에서의 고려사항들을 논의하였고, 향후 연구방향에 대하여 제안하였다. 본 논문은 특수지반에서의 TBM 시공기술 발전을 위한 기초연구로써 향후 관련 연구와 특수지반에서의 TBM 시공에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.