• 지질공학
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• 제19권4호
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• pp.483-492
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• 2009

터널 및 지하구조물 시공 중 굴착 대상 지반에 대한 정확한 정보 획득은 작업의 효율성과 안전성을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 굴착 중 굴진 대상 암반의 지질 구조를 신속하고 정확하게 감지하기 위하여 천공탐사 기법을 이용하였다. 유압 착암기 천공 시 발생하는 천공속도, 회전압, 피드압 등의 기계량을 측정하여 분석하였으며, 이를 통해 암석과 지질 구조적 특성에 의해 변화되는 암반 특성을 평가 하였다. 터널 시공현장에서 굴착 중 획득된 천공데이터 분석에 의해 평가된 암반 정보는 굴착 전 수행된 선진수평시추 및 TSP 탐사 결과와 비교하여 신뢰성을 검토하였으며, 그 결과 천공 데이터의 변화가 암반 특성 및 불연속면 예측을 위해 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권5호
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• pp.441-454
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• 2020

The tunnel collapse, large deformation of surrounding rock, water and mud inrush are the major geological disasters in soft rock tunnel construction. Among them, tunnel collapse has the most serious impact on tunnel construction. Current research backed theories have certain limitations in identifying the collapse risk of soft rock tunnels. Examining the Zhengwan high-speed railway tunnel, eight soft rock tunnel collapse influencing factors were selected, and the combination of indicator weights based on the analytic hierarchy process and entropy weighting methods was obtained. The results show that the groundwater condition and the integrity of the rock mass are the main influencing factors leading to a soft rock tunnel collapse. A comprehensive fuzzy evaluation model for the collapse risk of soft rock tunnels is being proposed, and the real-time collapse risk assessment of the Zhengwan tunnel is being carried out. The results obtained via the fuzzy evaluation model agree well with the actual situation. A tunnel section evaluated to have an extremely high collapse risk and experienced a local collapse during excavation, verifying the feasibility of the collapse risk evaluation model. The collapse risk evaluation model proposed in this paper has been demonstrated to be a promising and innovative method for the evaluation of the collapse risk of soft rock tunnels, leading to safer construction.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.81-87
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• 2008

본 연구는 복개터널 안정해석시 이용되는 불확실한 지반물성값을 계측자료로부터 최적화하는 역해석에 관한 연구이다. 이 문제에 적합한 최적화 알고리즘을 선택하기 위하여 Simplex방법, Powell방법, Rosenbrock방법, Leverberg-Marquardt방법의 최적화 알고리즘을 가상의 지반굴착문제에 적용하여 소정의 정확성으로 최적해를 구할 수 있는 신뢰도와 변수평가에 소요되는 연산속도에 관하여 비교분석하였다. 해석결과 각 방법모두 허용규준을 만족한 후 정해에 수렴하였고, 함수평가에 소요되는 연산속도에서 최소자승법의 Levenberg-Marquardt방법과 Rossenbrock방법이 효율적으로 수행되는 것으로 나타났다. 한편 복개터널의 탄성계수와 포아송비를 역해석한 결과 역해석시 고려되는 계측점의 수가 증가할수록 설계변수를 정확하게 평가할 수 있었으며 소요되는 연산속도도 개선되는 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제17권3호
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• pp.225-233
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• 2007

노르웨이는 계곡이나 피요르드와 같은 굴곡이 심한 지형 때문에 터널이 많이 건설되었으며, 그 가운데 지난 30년 동안 59개의 터널이 전단면 기계굴착으로 완성되었다. 이러한 기계굴착 경험을 통하여 예측기법이 개발되고 발전되었으며 마침내 국립공과대학인 NTNU에서 예측법이 체계화되었다. 본 보고는 TBM 굴착자료가 알려진 14개의 노르웨이 터널과 4개의 국내의 터널에서 순굴착속도와 굴진속도를 분석하여, 이들의 발전경향을 연구한 것이다. 이 기간동안 노르웨이에서는 디스크 커터의 직경을 증대시키고 배열을 최적화하여 순굴착속도와 굴진속도를 두배 정도로 증진시켰다. 국내에서도 1980년부터 1990대까지 15년 동안 IBM의 굴진속도는 노르웨이에 비하여 작은 크기이지만 뚜렷이 증가하는 경향을 보였다. 이러한 작은 속도는 암반의 특성에도 기인하지만 17 인치보다 작은 직경의 디스크 커터를 사용한데 크게 기인된 것으로 판단된다. 향후 국내의 전단면 기계굴착에서 장비와 기술의 개선을 이루고, 특히 17 또는 19 인치의 디스크 커터를 사용한다면 순굴착속도와 굴진속도를 향상시킬 수 있을 것으로 예측된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제13권6호통권58호
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• pp.192-203
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• 2009

본 연구는 경부고속철도(대구~부산) 도심통과 노반신설 공사중 기존 부산지하철 1호선 및 부산지하철 2호선 구간에 대한 안정성에 관한 연구로서 현장조사를 실시하여 대상시설물의 외관상태, 품질상태 및 내구성능 등을 평가하고 MIDAS/GTS를 이용한 수치해석을 통해 대상시설물 및 본선터널의 안정성을 검토하는데 그 목적이 있다. 지하수위 하에서 터널이 시공되는 기본 메카니즘과 3차원 유한요소해석 응력-간극수압 연계해석을 수행한 후 라이닝 작용하중, 막장안정성, 지표침하 등 지하수와 터널굴착의 상호관계를 고찰하였다. 수치해석의 결과 1, 2호선의 최대침하, 부등침하, 라이닝응력 등은 허용치 이내이며 손상 정도는 무시할 수 있는 정도의 경미한 것으로 나타나고 있다. 그러나 실제 터널 시공시 막장거동을 최소화하기 위하여 필요시 Pre-Grouting을 시행하여 터널 굴착시 터널내 유출수를 최소화하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.393-402
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• 2021

국내에 첫 도입된 TBM은 Gripper TBM으로 1985년 구덕 수로터널에 적용되었다. Gripper TBM 도입 초기단계에는 주로 수로터널 중심으로 적용 실적이 많았다(Tunnel Mechanized Construction Design, 2008). 현재 국내에서의 Gripper TBM의 시공범위는 수로터널은 물론이고 지하철, 철도터널, TBM+NATM 확공에 이르기까지 매우 다양하게 적용되고 있다. 해외에서는 Gripper TBM의 적용은 일반적이며, NATM터널 적용 시에도 Gripper TBM의 우수한 굴진율 때문에 탐사터널로 적용하고 완공 후에는 피난터널로 사용한다. 빠른 굴착속도로 인하여 풍화암 이상의 암반구간에서 Gripper TBM의 적용은 장대터널이나 산악터널 계획 시 다수의 작업구를 만들어 발생하는 환경이나 민원문제를 최소화 할 수 있다. 본 연구에서는 국내에서 가장 많이 적용되었던 직경 2.6~5.0 m의 Gripper TBM의 월굴진율과 시공싸이클을 분석하여 일반적인 Gripper TBM의 작업과정을 분석하고 월굴진율 300 m/month 이하로 굴진율을 기록했던 프로젝트의 Downtime을 조사·분석하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.99-104
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• 2007

심층혼합처리공법은 항만기초, 토류벽구조, 차수벽 및 가시설, 그리고 거축기초와 교량기초 등에서 다양하게 사용되어오고 있다. 이 공법은 지반개량을 통한 침하방지와 안정성확보를 위한 지반강도를 확보하기 위해 시멘트와 혼화제를 현장토와 혼합하는데 있어서 가장 효율적이고 경제적이어야 한다. 본 연구에서는 교반날개의 각도, 교반속도 등에서 다양한 교반조건을 적용하여 실내실험을 수행하였다. 실내실험은 현장 타설장비를 1:8 비율로 축소하여 제작하였다. 최적의 교반조건을 도출하기 위하여 다양한 교반조건에 따른 심층혼합처리 개량체의 강도를 분석하였다. 연구결과, 심층혼합처리공법의 교반조건은 개량체의 강도와 형상에 아주 큰 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.463-481
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• 2020

Cutter suction dredgers (CSDs) are widely used in various dredging constructions such as channel excavation, wharf construction, and reef construction. During a CSD construction, the main operation is to control the swing speed of cutter to keep the slurry concentration in a proper range. However, the slurry concentration cannot be monitored in real-time, i.e., there is a "time-lag effect" in the log of slurry concentration, making it difficult for operators to make the optimal decision on controlling. Concerning this issue, a solution scheme that using real-time monitored indicators to predict current slurry concentration is proposed in this research. The characteristics of the CSD monitoring data are first studied, and a set of preprocessing methods are presented. Then we put forward the concept of "index class" to select the important indices. Finally, an ensemble learning algorithm is set up to fit the relationship between the slurry concentration and the indices of the index classes. In the experiment, log data over seven days of a practical dredging construction is collected. For comparison, the Deep Neural Network (DNN), Long Short Time Memory (LSTM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Gradient Boosting Decision Tree (GBDT), and the Bayesian Ridge algorithm are tried. The results show that our method has the best performance with an R² of 0.886 and a mean square error (MSE) of 5.538. This research provides an effective way for real-time predicting the slurry concentration of CSDs and can help to improve the stationarity and production efficiency of dredging construction.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.65-72
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• 2024

Water ingress poses a common and intricate geological hazard with profound implications for tunnel construction's speed and safety. The project's success hinges significantly on the precision of estimating water inflow during excavation, a critical factor in early-stage decision-making during conception and design. This article introduces an optimized model employing the gene expression programming (GEP) approach to forecast tunnel water inflow. The GEP model was refined by developing an equation that best aligns with predictive outcomes. The equation's outputs were compared with measured data and assessed against practical scenarios to validate its potential applicability in calculating tunnel water input. The optimized GEP model excelled in forecasting tunnel water inflow, outperforming alternative machine learning algorithms like SVR, GPR, DT, and KNN. This positions the GEP model as a leading choice for accurate and superior predictions. A state-of-the-art machine learning-based graphical user interface (GUI) was innovatively crafted for predicting and visualizing tunnel water inflow. This cutting-edge tool leverages ML algorithms, marking a substantial advancement in tunneling prediction technologies, providing accuracy and accessibility in water inflow projections.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.363-375
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• 2019

복층터널은 도심지에서 대심도로 시공되는 특성이 있으므로 복층터널용 수직구는 급기 및 배기구, 대피통로 계단, 엘리베이터, 배전시설, 접속터널 등의 설치공간의 확보가 필요하다. 또한 복층터널용 수직구는 도심지에 시공되는 특성상 공사영향 최소화를 위하여 터널굴착 완료 후 수직구 내부 콘크리트 구조물의 급속시공이 필요하다. 따라서 수직구 내부 슬래브 및 계단용 콘크리트 시공의 프리캐스트화가 필요하며 이러한 수직구 내부 프리캐스트 구조물 지지를 위한 브래킷의 급속시공기술이 필요하다. 브래킷 형태 사례조사 결과 현장타설 방식, 프리캐스트 방식, 철재브래킷 방식 등이 있는데 본 연구에서는 시공속도 향상을 고려하여 경제성이 양호하고 시공성이 우수한 철재브래킷을 개선한 새로운 브래킷에 대하여, 직선형 매립 앵커볼트와 꺾임형 매립 앵커볼트에 대한 구조성능시험결과 소요하중 지지능력을 확보하는 것을 확인하였고 꺾임형 매립 앵커볼트의 하중지지능력이 보다 큰 것을 확인하였다.