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.
이 연구는 안면도 둔두리 해식애를 대상으로 주기적인 현장조사를 통해 침식율을 산정하고, 침식형태를 분류하였다. 침식기준목을 이용한 현장 측정결과, 해식애의 연간 침식율은 지점별로 약 25~102cm/yr 정도로 추정되었다. 침식율은 봄에서 여름까지 점차 증가하다가 가을에 다소 감소하는 경향을 보였다. 특히, 6~7월 사이의 침식율이 다소 감소하는 추세를 보이다가 7~9월 사이에 급격히 증가하였다. 이러한 원인은 연구지역에 직접적인 영향을 끼친 여름 집중호우 및 태풍으로 발생한 폭풍해일에 의해 해식애의 침식이 다른 기간에 비해 급격하게 진행된 것으로 판단된다. 그 후 해식애의 침식율은 가을철이 되면서 점차 감소하다 12월에서 1월이 되면 다시 증가세를 보이는데, 이는 겨울철 해식애의 기반암이 동결 융해작용을 반복하면서 기계적풍화가 활발히 진행되었기 때문인 것으로 판단된다. 둔두리 해식애의 침식 형태별 유형은 세 가지 유형으로 구분이 된다. 첫 번째 Type A의 경우 동일한 기반암 혹은 경암층으로 이루어진 해식애에서 관찰되는 유형이다. 두 번째, Type B의 경우 동일한 기반암 혹은 경암층으로 이루어진 해식애 면에 토양을 포함한 풍화물질이 형성되어 있는 비교적 Type A에 비해 경사가 완만한 해식애에서 관찰되는 유형이다. 마지막으로, Type C의 경우 경암층과 연암층이 혼재되어있는 해식애에서 관찰되는 유형으로, 강우나 파랑에너지에 의해 연암층이 먼저 붕락 및 침식되고 노출된 경암층이 추가적으로 붕락이 이루어지는 유형이다.
터널 굴착시 굴진면 전방의 지반상태를 사전에 파악하는 것은 터널의 안정성을 증가시킴과 동시에 시공성을 향상시켜 경제적인 터널 시공을 할 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 터널 천공시 획득되는 천공데이터를 이용하여 굴진면 전방의 암반강도를 예측하고자 하였다. 이는 암반강도가 현장에서 암반분류 및 지보패턴 설계 등의 핵심인자로 가장 보편적으로 활용될 뿐만 아니라, 암반강도의 변화를 통해 굴진면 전방의 지반상태 변화를 예측하는데도 활용할 수 있기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 다양한 강도 특성을 보이는 균질한 암석시험편을 대상으로 착암기 종류를 변화시켜가며 천공실험을 수행하였다. 실험결과 천공속도는 다른 천공데이터들과 착암기의 종류 및 암석의 강도에 따라 고유한 값을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 동일한 암석에 대해 천공시 타격압이 증가하면 천공속도는 선형적으로 비례하여 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구에서는 터널 시공 현장에서 착암기의 제원, 현장 계측 데이터 및 천공속도와 암반강도의 상관관계를 이용하여 터널 굴진면 전방의 암반강도를 예측할 수 있는 방안을 제안하였다.
카메라 방식의 3D 스캐너로부터 구한 암석 절리면의 거칠기를 만곡과 요철의 거칠기 성분으로 구분하였다. 거칠기의 구분 기준은 이전의 연구에서 도출된 것을 적용하였으며, 구분 방법으로는 디지털 필티링 기법을 사용하였다. 원래의 프로파일과 구분한 프로파일을 사용하여 금속 주형을 제작하였으며, 정밀한 가공을 위하여 WEDM(Wire-cut Electric Discharge Machining)을 사용하였다. 고강도 석고를 사용하여 시편을 복제하였고, 절리면 전단시험을 실시하였다. 낮은 연직응력 범위와 높은 연직응력 범위에서 전단시험을 실시하고, 거칠기의 규모와 연직응력에 따른 발현 특성을 분석하였다. 절리면 전단강도 예측을 위한 새로운 상관식을 제안하였으며, 이 상관식은 거칠기의 발현 특성과 거칠기 계수의 특성을 모두 효과적으로 고려할 수 있었다. 그러므로 거칠기의 구분에 의한 정량화가 절리면 전단강도 예측을 위한 효과적인 방법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
옥천변성대의 북서부에 위치하는 충주 어래산지역은 신원생대 계명산층과 중생대 화성암류가 분포하고, 계명산층 내에 희토류 광화대가 보고된 바가 있다. 이 논문에서는 희토류 광체의 기원암과 그 분포 및 특성을 파악하기 위해 암상구분에 의한 상세한 지질도를 작성하고, 구성암류의 방사능 값을 측정하였다. 그 결과 신원생대 계명산층의 주요 암상은 변성이질암, 화강암질편마암, 함철규암, 변성심성산성암(호상형, 세립형, 함염기성형, 조립형), 변성화산산성암 등으로 구성되어 있고, 이를 관입하는 중생대 화성암류는 페그마타이트, 흑운모화강암, 반려암, 섬록암, 염기성 암맥 등으로 구분된다. 계명산층의 구성암류는 주로 동북동 방향의 대상분포를 보이고, 함염기성형 변성심성산성암의 분포는 이전 연구자에 의해 작성된 희토류 광체의 분포와 매우 유사하다. 그리고 중생대 흑운모화강암은 기존 연구결과와 달리 어래산지역의 전역에 광범위하게 분포한다. 또한 함염기성형 변성심성산성암은 연구지역의 구성암류 중에 가장 높은 방사능 값의 범위(852~1217 cps)와 평균값(1039 cps)을 보인다. 노두별 방사능 값의 최대 밀도를 보이는 분포영역은 또한 함염기성형 변성심성산성암의 분포 영역과 일치한다. 이는 함염기성형 변성심성산성암이 희토류 광체의 기원암일 가능성을 지시한다.
국내에서는 2007년 경관계획제도가 시작되었다. 산림관리의 장기성과 광범위성을 생각하면 산림경관 관리의 계획적 접근은 필수불가결한 일이나 산림경관계획은 거의 수립되지 못하고 있다. 계획 수립에 필요한 식견의 부족도 하나의 원인으로 판단된다. 산림의 특성이 최대한 발휘될 수 있는 계획 수립을 위해 산림경관요소의 도출과 산림경관계획 작성 시 고려해야 할 사항을 제안하였다. 산림경관요소(산림경관유형)는 4개의 중분류(지형자원, 수자원, 식생자원, 인문자원)와 12개의 소분류(지형자원:능선 파노라마, 기암봉우리와 암릉, 수자원:폭포, 계곡과 계류, 호수와 도경, 식생자원:수관층 풍경, 주능선의 철쭉, 능선사면의 단풍, 초본군락의 꽃밭, 임내풍경, 숲길풍경, 인문자원:시설물)로 구성되었다. 산림경관계획 작성 시 제안사항으로 유형별 계획 단계의 경관권역계획 작성 시 산림의 6개 기능의 검토 필요성과 요소별 계획단계에서는 주능선, 계절감, 산림수변, 암석자원 경관관리계획 수립 필요성을 제안하였다.
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.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 국내 몇몇 시험현장에서 수행한 총 54회 단일앵커시험과 4회 실규모 앵커기초에 대한 결과를 제시하였다. 시험결과, 암반앵커의 인발에 대한 파괴메커니즘은 암종 및 암질, 근입깊이, 불연속면의 특성, 텐던의 강도 등에 영향을 받는 것으로 나타났다. 불량한 암반내 얕은 앵커의 경우(정착심도 1.0m 이하) 대부분 그라우트-암반 부착파괴로 나타났으나 이러한 경우에도 깊이를 증가시키면 암반파괴를 유도할 수 있다. 반면에, 얕은 앵커기초라 하더라도 암반상태가 좋으면 부착파괴가 아닌 암반파괴의 형태를 보인다. 한편 실내부착강도 시험결과는 표면부터 진행성파괴가 나타나며 점차 아래로 전파된다. 이때 측정된 텐던-그라우트 부착강도는 그라우트 일축압축강도의 약 $18{\sim}25%$로 나타났으며, 방식 쉬이스로 인한 부착강도의 감소는 보이지 않았다. 연구결과로부터 암반앵커시스템의 인발지지력을 지배하는 주요 파라메터를 결정하고 적용 암반의 분류기준을 제시하였으며, 최종적으로 인발에 대한 암반앵커기초의 지지력을 평가할 수 있는 간편화된 절차를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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