• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.239-248
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• 2020

터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 오랜 시간이 소요되거나, 굴착면 전방의 암반등급을 파악할 수 없다는 점에서 한계를 갖는다. 본 연구에서는 순환인공신경망(Recurrent neural network, RNN)을 활용하여 굴착면 전방의 Q값을 예측하는 방법을 개발하였고 페이스 매핑으로부터 획득한 Q값과 비교/검증하였다. 4,600여개의 굴착면 데이터 중 70%를 학습에 활용하였고, 나머지 30%는 검증에 사용하였다. 학습의 횟수와 학습에 활용한 이전굴착면의 개수를 변경하여 학습을 수행하였다. 예측된 Q값과 실제 Q값의 유사도는 RMSE (root mean square error)를 기준으로 비교하였다. 현재 굴착면과 바로 직전의 굴착면의 Q값을 활용하여 600회 학습하여 예측한 Q값의 RMSE값이 가장 작은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 학습에 사용한 데이터 값 등이 변화하는 경우 변화할 수 있으나 터널에서의 이전 지반상태가 앞으로의 지반상태에 영향을 미치는 시스템을 이해하고, 이를 통해 터널 굴착면 전방의 Q값의 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제34권4호
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• pp.301-311
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• 2024

우리나라는 2016년 경주 지진과 2017년 포항 지진 이후 지진 재해 방지 대책의 필요성이 증가하고 있으며, 지진 피해 정량화를 위해 신뢰성 있는 지진 재해도 해석 기법과 지반운동 모델이 요구된다. 최근 심층 지하 시설에 대한 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 지하 암반층에서의 지진 재해 정량화 기법의 정확성 확보가 필요하다. 본 연구에서는 국내 시추공 관측소에서 계측된 지반운동 자료를 활용하여 지하 암반층에서의 지반운동을 예측할 수 있는 모델을 제안하였다. 스펙트럴 가속도의 0.01~10초 주기 중 17개를 대상으로 경험적 기법 중 회귀분석을 적용하여 지반운동 모델을 개발하였다. 지반운동 모델의 예측 성능을 평가 및 개선하기 위해 잔차 분석을 수행하고, 보정 인자를 모델식에 추가하였다. 제안된 모델을 적용하였을 때 잔차의 구간 평균이 0에 근접하였고, 기존 국외 모델들과 유사한 종합 잔차의 표준편차를 확인함으로써 제안된 모델의 신뢰성을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제21권2호
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• pp.179-186
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• 2020

Investigating damage potential of the railway infrastructure requires either large amount of case histories or in-depth numerical analyses, or both for which large amounts of effort and time are necessary to accomplish thoroughly. Rather than performing comprehensive studies for each damage case, in this study we collect and analyze a case history of the high-speed railway system damaged by the 2004 M6.6 Niigata Chuetsu earthquake for the development of the seismic fragility curve. The development processes are: 1) slice the railway system as 200 m segments and assigned damage levels and intensity measures (IMs) to each segment; 2) calculate probability of damage for a given IM; 3) estimate fragility curves using the maximum likelihood estimation regression method. Among IMs considered for fragility curves, spectral acceleration at 3 second period has the most prediction power for the probability of damage occurrence. Also, viaduct-type structure provides less scattered probability data points resulting in the best-fitted fragility curve, but for the tunnel-type structure data are poorly scattered for which fragility curve fitted is not meaningful. For validation purpose fragility curves developed are applied to the 2016 M7.0 Kumamoto earthquake case history by which another high-speed railway system was damaged. The number of actual damaged segments by the 2016 event is 25, and the number of equivalent damaged segments predicted using fragility curve is 22.21. Both numbers are very similar indicating that the developed fragility curve fits well to the Kumamoto region. Comparing with railway fragility curves from HAZUS, we found that HAZUS fragility curves are more conservative.

• 터널과지하공간
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• 제23권1호
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• pp.13-30
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• 2013

$CO_2$를 지중저장하는 과정에서 유체압력의 증가로 인한 단층 활성화는 저장영역의 기밀성 유지에 중대한 영향을 미치며, 상황에 따라 저장기능의 회복 또는 저장중인 $CO_2$의 처리 문제 등으로 확대될 수 있다. 따라서 현지조사 결과의 불확실성을 최소화하고 이를 토대로 부지 선정과 주입압력 결정 단계에서 실제 조건에 가까운 모델링을 수행하여 저장영역 내 단층의 안정성과 $CO_2$ 누출 가능성을 평가하여야 한다. 본 연구에서는 이와 관련된 기존 연구 결과들을 살펴봄으로써 연구 동향 및 연구 방법에 대한 정보를 제공하고자 하였다. 먼저 인위적으로 지반에 주입된 유체 또는 자연 생성되어 응집되어 있던 $CO_2$에 의해 지진활동이 일어났던 사례들을 조사하였으며, 현지응력의 크기 및 방향, 단층 및 유체압력 분포 자료를 획득하는 방법에 대해 살펴보았다. 그리고 단층 활성화 가능성 평가 및 지진활동 시 진동 크기 추정, 활성화에 따른 $CO_2$ 누출 모델링 관련 연구 사례를 정리하였다.

• 터널과지하공간
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• 제17권4호
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• pp.255-265
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• 2007

폐광지역의 침하발생 메커니즘 및 영향범위는 현장의 지반조건, 지압분포, 채굴적의 기하학적인 조건, 상부 구조물의 하중 조건 등에 따라 달라지므로 이를 예측하기는 매우 어렵다. 또한 지질 및 지반 상태, 탄층의 발달 상태, 채굴방법 등이 채굴현장마다 다르므로 기존의 보강대책을 그대로 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 국내 폐광지역에 대한 합리적인 보강대책 수립을 위해 광역 채굴현황조사를 바탕으로 채굴적의 분포를 파악하고, 대심도 시추조사, 탄성파 토모그래피, 시추공 영상촬영 등의 상세 지반조사를 수행하여 석탄층의 분포현황과 암반이완상태를 파악하였다. 이를 토대로 지반침하이론에 의해 침하발생 유형을 예측하고 지반침하량을 산정하였다. 또한, 연구대상 지역의 침하발생 메커니즘을 분석하였으며, 기존 폐광지역 보강사례를 분석하여 각 침하원인별로 대상지역의 지반특성에 부합되는 지반 및 구조물기초에 대한 보강대책을 수립하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.47-54
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• 2014

전단파 속도는 내진설계시 중요한 설계인자이나 지반조사의 목적으로는 흔히 경제적, 시간적 제약 등으로 시험을 통한 측정이 널리 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 가장 일반적인 현장 지반조사시험인 표준관입시험 결과를 바탕으로 사질토 지반에서의 전단파 속도를 예측하는 연구를 수행하였다. 650개 데이터 세트를 이용해 표준관입시험 저항치 $N_{60}$, 함수비, 세립분함량, 비중을 입력변수로 하여 전단파속도를 추정하는 인공신경망 모델을 구축하고 입력변수별 전단파속도에 미치는 영향을 민감도 해석을 통해 조사하였다. 그리고, 기존의 국내 외 7개의 표준관입시험을 이용한 전단파속도 예측 경험식들과 인공신경망에 의한 결과를 비교하였다. 민감도 분석결과 표준관입시험 저항치의 영향이 월등히 큰 것으로 나타났으며, 모델효율계수와 평균제곱근오차를 사용하여 기존의 경험식들과 인공신경망 모델의 예측 능력을 비교한 결과 인공신경망 모델의 예측 결과가 가장 좋은 것으로 나타났다.