최근 도시화가 가속화됨에 따라 지하공간 개발을 위한 굴착공사가 지속적으로 이루어지고 있으며, 암반 굴착 시 해당 구간의 지질 상태를 정확히 파악하는 것은 안전한 시공을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 터널 발파 진동을 저감시키기 위해 대구경 무장약공을 천공하는 MSP 공법을 활용하여 굴착면 전방의 지질 특성을 파악하기 위해 천공경로 및 지반탐사 복합시스템을 개발하였다. 제안된 탐사 시스템은 NATM 터널 공사를 위해 천공된 대구경 심발공을 활용해 굴착면 전방 50 m 구간의 지질 정보를 획득할 수 있다는 큰 장점이 있다. 또한, 제안된 탐사 시스템을 현장에 적용하고 대구경 무장약공 내부를 모니터링하여 터널 굴착면 전방의 지질 상태를 평가한 사례를 소개한다.
Measurement of the unconfined compressive strength (UCS) of the rock is critical to assess the quality of the rock mass ahead of a tunnel face. In this study, extensive field studies have been conducted along 3,885 m of the new Nagasaki tunnel in Japan. To predict UCS, a hybrid model of artificial neural network (ANN) based on genetic algorithm (GA) optimization was developed. A total of 1350 datasets, including six parameters of the Measurement-While- Drilling data and the UCS were considered as input and output parameters respectively. The multiple linear regression (MLR) and the ANN were employed to develop contrast models. The results reveal that the developed GA-ANN hybrid model can predict UCS with higher performance than the ANN and MLR models. This study is of great significance for accurately and effectively evaluating the quality of rock masses in tunnel engineering.
굴진장이 터널의 안정성 및 시공비에 미치는 영향에 대해서는 많은 연구자와 기술자들이 잘 알고 있지만, 아직 굴진장 결정에 대해서 일관된 절차가 수립되지는 못한 실정이다. 본 연구에서는 굴진장을 고려한 연암터널의 막장과 무지보 구간의 거동형태를 실내모형실험, PFC3D 및 FDM 해석을 통하여 조사하였다. 총 다섯 개의 거동형태를 정의하였고, 막장 안전율과 설계 도표를 통해 거동형태를 정량적으로 판단할 수 있도록 하였다. 비록 본 연구에서 제안한 방법이 몇몇 제한을 갖지만, 굴진장과 굴착의 최적화를 위한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
익산-장수 고속도로 ○ ○ 공구에 위치한 ○ ○ 터널 저토피 계곡구간에서 시공 중 붕락이 발생하였다. 본 구간은 TSP 탐사 및 시추조사 등을 통해 불연속면이 예측되었으나, 굴착 중 실제 암질이 비교적 양호하고 막장이 안정되어 암반 등급을 상향 변경하여 시공하였다. 그러나 굴착 중 발파와 동시에 붕락이 발생하였으며, 터널 막장 상부 8 m 부분의 붕락과 함께 지상 구간의 침하에 따른 계곡수 및 지하수 유입으로 진행되었다. 붕락구간 복구를 위해 붕락원인 분석, 보강공법의 선정 및 3차원 터널 안정성 해석을 실시하였고, 막장 상부 공동부는 팽창성 경량 콘크리트로 충진 후, 강관다단 그라우팅 공법으로 안정화시키고, 터널 상부 지반 침하부에서는 계곡수로 이설 후, 시멘트밀크 그라우팅 공법에 혼용된 약액 그라우팅 공법으로 지반보강 및 차수를 실시하였다.
터널 굴진면 전방에 연약대가 존재할 때에는 종방향 아칭에 의해서 굴진면 직전영역에 응력이 증가되어 터널의 안정성이 영향을 받는다. 따라서 굴진면 전방에 연약대 존재 여부 및 연약대의 특성을 파악하여 이에 대한 대비책을 마련하는 것이 중요하다. 굴진면 전방 연약대의 예측 방법은 물리탐사 및 수치해석적 방법과 터널지보 및 보강방안에 대한 연구는 많이 이루어 졌으나 굴진면 전방 연약대의 폭과 이격거리에 따른 이완영역에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 굴진면 전방에 연약대 존재 시 연약대의 폭과 이격거리에 따른 이완영역에 대하여 실내모형실험을 통해 규명하였다. 모형시험기에 주문진 자연사를 이용하여 함수비 3.8%로 모형 원지반을 조성하였으며 모형 연약대는 모형 원지반과 같은 자연건조 상태의 주문진 자연사를 샌드커튼 방식으로 강사하여 조성하였다 연약대 폭과 굴진면과 연약대 간 이격거리를 변화시키며 실험을 수행하였다. 모형시험기는 상하반단면 굴착이 구현 가능하도록 제작하였으며, 토조 바닥에 로드셀을 설치하고 지표에 변위계를 설치하여 터널굴착에 따른 연직응력 및 지표변위를 측정하였다. 지표침하는 연약대의 폭에 상관없이 굴진면과의 이격거리가 0.25D 이내에서 급격히 증가하였고, 수직응력 및 수평응력 또한 이격거리가 0.5D 이내에서부터 증가하는 경향이 나타났다. 실험결과 종방향 아칭의 영향은 터널 전방 1.0D 영역 내부터 형성된다고 판단된다.
Background Carpal tunnel release is one of the most common surgical procedures performed by hand surgeons. The authors created a surgical simulation of open carpal tunnel release utilizing a mobile and rehearsal platform app. This study was performed in order to validate the simulator as an effective training platform for carpal tunnel release. Methods The simulator was evaluated using a number of metrics: construct validity (the ability to identify variability in skill levels), face validity (the perceived ability of the simulator to teach the intended material), content validity (that the simulator was an accurate representation of the intended operation), and acceptability validity (willingness of the desired user group to adopt this method of training). Novices and experts were recruited. Each group was tested, and all participants were assigned an objective score, which served as construct validation. A Likert-scale questionnaire was administered to gauge face, content, and acceptability validity. Results Twenty novices and 10 experts were recruited for this study. The objective performance scores from the expert group were significantly higher than those of the novice group, with surgeons scoring a median of 74% and medical students scoring a median of 45%. The questionnaire responses indicated face, content, and acceptability validation. Conclusions This mobile-based surgical simulation platform provides step-by-step instruction for a variety of surgical procedures. The findings of this study help to demonstrate its utility as a learning tool, as we confirmed construct, face, content, and acceptability validity for carpal tunnel release. This easy-to-use educational tool may help bring surgical education to a new- and highly mobile-level.
터널 굴착 시 신속한 막장면 상태 파악 및 적절한 지보패턴 결정은 터널 붕락사고의 예방 및 안정적인 굴진에 매우 중요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법을 활용하여 막장면 상태에 따른 암반상태 분류를 신속하게 결정할 수 있는 기술을 개발하였으며, CNN 기법을 이용한 암반상태 분류방법 및 예측 정확도 개선 방법 등을 제시하고 있다. 수 만개의 이미지가 사전 학습된 VGG16 모델을 알고리즘으로 적용하였고, 1,469개의 터널 막장면 이미지에 대한 학습을 통하여 5개 등급으로 암반상태를 분류하였다. 본 연구에서의 예측 정확도는 최대 83.9% 수준을 나타내었으며, 향후 추가적인 이미지 축적을 통해 암반상태 평가자에 따른 편차를 줄인 객관적이고 정량적 암반상태 분류방법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
터널을 굴착할 때 터널 막장 전방의 지반 상태를 예측하는 것은 중요하다. 따라서 국내외에서 TBM 현장에 적용 가능한 터널 막장 전방의 지반조건을 예측할 수 있는 기법에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 TBM 현장에서 적용되는 막장전방 예측기법에 대한 사례를 조사하였다. TBM 현장에서 필요한 막장전방 예측기법과 탐사심도에 대한 요구사항을 결정하기 위하여 10년 경력 이상의 TBM 오퍼레이터들을 대상으로 설문조사를 수행하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 TBM 현장에 적용 가능한 막장전방 예측기법들을 제안하였다. 그중 TBM 현장에 적용 가능한 막장전방 예측기법 중 한 가지는 커터헤드에 위치한 디스크 커터를 전극으로 이용하여 전기비저항 탐사를 수행하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 TBM 현장에서 전기비저항 탐사를 통한 막장전방 예측기법의 적용성을 평가하기 위해 실내 시험을 수행하였다. 그 결과, TBM 직경의 0.3배까지 막장 전방의 지반상태를 예측할 수 있는 것으로 나타났다.
터널굴착시, 막장부근의 3차원 효과를 반영하기 위해 주로 경험적인 하중분담률 개념을 도입한 2차원 유한차분법 수치해석이 수행된다. 본 논문에서는 3차원 수치해석을 수행하고 그 해석 결과와 2차원 수치해석 결과를 비교함으로써 합리적인 하중분담률의 적용 가능성 및 막장 부근의 음력집중 문제를 규명하고자 하였다. 무지보 굴착길이, 초기지중응력, 지반종류, 단면크기와 터널심도등의 하중분담률에 주된 영향을 미치는 인자들에 대한 매개변수 연구를 수행하고, 그 결과를 토대로 서울지하철의 대표적인 단면에 대해 적용가능한 하중분담률을 추천하였다.
A modified model combining Kriging and Monte Carlo method (MC) is proposed for probabilistic estimation of tunnel face stability in this paper. In the model, a novel uniform design is adopted to train the Kriging, instead of the existing active learning function. It has advantage of avoiding addition of new training points iteratively, and greatly saves the computational time in model training. The kinematic approach of limit analysis is employed to define the deterministic computational model of face failure, in which the Hoek-Brown failure criterion is introduced to account for the nonlinear behaviors of rock mass. The trained Kriging is used as a surrogate model to perform MC with dramatic reduction of calls to actual limit state function. The parameters in Hoek-Brown failure criterion are considered as random variables in the analysis. The failure probability is estimated by direct MC to test the accuracy and efficiency of the proposed probabilistic model. The influences of uncertainty level, correlation relationship and distribution type of random variables are further discussed using the proposed approach. In summary, the probabilistic model is an accurate and economical alternative to perform probabilistic stability analysis of tunnel face excavated in spatially random Hoek- Brown media.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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