• 지질공학
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• 제31권2호
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• pp.135-148
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• 2021

굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류는 시공 과정에서 들어나는 인자들에 따라 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제안된 굴착 전 지반조사 결과를 활용한 지반함몰 위험등급 분류 방법을 현장상황을 고려하여 보정하는 방법을 제시하였다. 굴착 진행 중 지하수위는 차수공법의 적용 여부나 시공 상태에 따라 유출되는 정도가 시공 전 예측결과와 다르게 나타난다. 굴착 중 급격한 지하수위 하강은 압밀이나 압축 등의 체적 감소로 지반함몰을 유발하고 집중 호우 등에 의한 수위 상승은 굴착 저면의 히빙이나 보일링을 발생시켜 지반함몰 위험도를 높인다. 굴착 중 흙막이 벽체의 과도한 변위나 지반침하는 지반함몰의 원인이 될 수 있으며, 매설된 관로의 파손을 야기하여 지반함몰 위험도를 높인다. 본 연구에서는 굴착 중 지하수 변동 및 유출상태, 지반변위, 흙의 종류 등을 고려하여 지반함몰 영향인자를 재평가하는 방법을 제안하였다. 최종적으로 지반함몰 평가의 영향인자를 5개 카테고리의 12개 영향인자로 평가할 수 있도록 개선하였다.

• 지질공학
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• 제28권4호
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• pp.553-563
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• 2018

최근 국내에서 지반함몰의 발생빈도가 증가하고 있으므로 지반함몰 가능성을 사전에 예측할 수 있는 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 굴착 전에 지반함몰에 영향을 미치는 18개의 인자들을 지반의 종류, 지하수, 외부 인자 등을 고려하여 6가지 카테고리로 분류하였다. 18개 인자들은 지반함몰 예측을 위한 굴착 전 적용 가능한 지반함몰 위험등급 분류(GSRp) 도표를 구성하는데, 이러한 영향인자들의 중요도, 신뢰성, 저자들의 공학적 판단 등을 종합적으로 고려하여 등급을 나눈 후 점수를 부여하였다. 지반조건과 현장 상황에 따라 적용되는 지반함몰 영향인자가 다르므로 영향인자 별 가중치와 카테고리 별 가중치가 곱해지게 되는데 가중치는 영향인자들의 인용 빈도수를 기준으로 결정되었다. 지반함몰 영향인자 별점수, 인자별 가중치, 지반조건에 따라 부여되는 가중치 등을 종합하여 계산하면 굴착 전의 지반함몰 위험등급을 정량화 할 수 있다. 본 연구를 통하여 제안된 GSRp 도표는 굴착 전 현장에서 실무자들이 지반의 지반함몰 위험성을 예측하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제29권3호
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• pp.289-302
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• 2019

최근 굴착현장 인근의 지반함몰 발생사례가 증가함에 따라 사전에 지반함몰 가능성을 예측할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에 의해 개발된 굴착 전 지반함몰 위험등급 평가 시트인 GSRp를 실제 굴착 현장에 적용하여 현장 적용성을 검증하였다. 각각 다른 지반조건을 가진 5개 굴착현장에 대하여 지반함몰 위험등급을 평가한 결과, GSRp 점수는 40~79점으로 산출되어 대부분 II등급(우수지반)~III등급(양호지반)으로 분류되었다. 평가방법의 신뢰성 검증을 위하여 계측결과에 의해 실측된 수평변위량과 비교 분석하였다. 본 연구현장의 수평변위량은 허용치의 25~47%로 나타나 지반함몰 위험이 낮게 평가된 GSRp 결과와 일치하였다. 향후 지반함몰 위험성이 높은 불량한 지반을 대상으로 하는 현장 적용에 대한 연구가 진행되어 검증과 보완이 이루어진다면 GSRp 평가방법이 굴착 전 지반함몰 위험도를 예측하는 평가 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제6권4호
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• pp.255-261
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• 2018

In the field of excavation, it is important to recognize and analyze the factors that cause the ground collapse in order to predict and cope with the ground subsidence. However, it is difficult for field engineers to predict ground collapse due to insufficient knowledge of ground subsidence influence factors. Although there are many cases and studies related to the ground subsidence, there is no manual to help practitioners. In this study, we present the criteria for describing and quantifying the influential factors to help the practitioners understand the existing ground collapse cases and classification of the ground subsidence factors revealed through the research. This study aims to improve the understanding of the factors affecting the ground collapse and to provide a GSRp for the ground subsidence risk assessment which can be applied quickly in the field.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.334-343
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.