• 제목/요약/키워드: the relationship between RMR and Q System

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암반분류에서 RMR과 Q System의 상관성 분석 (A Study on Relationship Between RMR and Q System in Rock Mass Classification)

  • 안종필;박주원;박상도
    • 한국지반공학회:학술대회논문집
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    • 한국지반공학회 2000년도 가을 학술발표회 논문집
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    • pp.737-744
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    • 2000
  • This paper resorts to rock mass rating and rock mass quality to draw value based on the evaluation of rock and to draw interrelation formula in relation to rock mass quality, A comparative analysis was given of survey values reported in the existing documents. This paper has tried to find out the relationship between RMR and Q System for the sake of choosing rational reinforcing patterns and of the safety of tunnels. The results run as follow: RMR=8.251n(Q)+43.83. This paper has also tried to find out the relationship between RMR and Q System by using Fuzzy Approximate Reasoning Concept. We suggest that those in charge should not depend on a single system only after evaluating the classification of rocks, and compare one result with another for the good of keeping track of the condition of base rocks in a better way.

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RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소간 친숙도 관계 분석 (Analysis of Acquaintance Relations Between Parameters of RMR and Q Rock Mass Classification System)

  • 신중호;박철환;선우춘
    • 터널과지하공간
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    • 제18권6호
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    • pp.408-417
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    • 2008
  • RMR, Q 등의 암반분류법들은 평가 요소 및 적용에 있어 특징적인 차이를 가지고 있어서 이들 암반분류법의 상관성 및 호환성 분석에 있어서는 평가 요소들의 특성별 그룹화 및 평가 요소간의 상관관계 즉, 친숙도 관계가 정확히 규정되어야 한다. 본 연구에서는 현장지반조사를 통해 획득한 RMR 및 Q 자료를 이용하여 암반분류법의 평가 요소 및 두 분류법 상호간의 상관관계를 분석하였다. 이로부터 평가 요소간 상관관계 매트릭스 및 평가 요소간 상관계수를 등급화 한 친숙도 관계 매트릭스를 도출하였다. 이 친숙도 관계 매트릭스는 보다 다양한 지반 물성 요소를 포함하여 종합적 친숙도 관계 네트워크로 확장할 수가 있으며, RMR 및 Q 암반분류법의 평가 요소 상호간 밀접성이나 호환성을 파악하고 주어진 평가 요소 정보로부터 미 획득된 다른 요소의 추정 또는 변환 및 그 신뢰 정도를 파악하는데 이용될 수 있다.

전기비저항을 이용한 확률론적 암반분류 - RMR과 전기비저항 관계 이론 중심으로- (Probabilistic rock mass classification using electrical resistivity - Theoretical approach of relationship between RMR and electrical resistivity-)

  • 류희환;주건욱;조계춘;김경열;임영덕
    • 한국터널지하공간학회 논문집
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    • 제15권2호
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    • pp.97-111
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    • 2013
  • 성공적인 지하공간 건설을 위해서는 주변 암반의 상태를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 암반의 상태를 평가하는 방법 중에 대표적인 방법으로는 RMR 방법과 Q-system이 있으며, 설계, 시공, 유지관리 등에 적용되고 있다. 하지만 주관적인 시각과 측정 방법의 정확성 문제에 지속적으로 의문이 제기되어 많은 연구자들이 여러 방법을 통해 암반을 평가하고자 연구를 수행하고 있으나, 대부분의 방법이 국한적으로 지반조사 결과와 암반상태를 상관 맺거나 경향성만 보여주고 있다. 본 논문에서는 절리가 존재하는 암반에서 이론적으로 전기장 해석을 하여 유도된 이론식으로 부터 RMR과 전기비저항의 관계를 도출하였다. 또한, 확률론적 접근을 통해, 보다 신뢰성 있는 RMR과 전기비저항 관계를 획득하였다. 기존에 사용되고 있는 방법과 더불어 제시된 방법을 현장에 적용한다면, 현장에서 RMR을 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

Empirical correlation for in-situ deformation modulus of sedimentary rock slope mass and support system recommendation using the Qslope method

  • Yimin Mao;Mohammad Azarafza;Masoud Hajialilue Bonab;Marc Bascompta;Yaser A. Nanehkaran
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제35권5호
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    • pp.539-554
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    • 2023
  • This article is dedicated to the pursuit of establishing a robust empirical relationship that allows for the estimation of in-situ modulus of deformations (Em and Gm) within sedimentary rock slope masses through the utilization of Qslope values. To achieve this significant objective, an expansive and thorough methodology is employed, encompassing a comprehensive field survey, meticulous sample collection, and rigorous laboratory testing. The study sources a total of 26 specimens from five distinct locations within the South Pars (known as Assalouyeh) region, ensuring a representative dataset for robust correlations. The results of this extensive analysis reveal compelling empirical connections between Em, geomechanical characteristics of the rock mass, and the calculated Qslope values. Specifically, these relationships are expressed as follows: Em = 2.859 Qslope + 4.628 (R2 = 0.554), and Gm = 1.856 Qslope + 3.008 (R2 = 0.524). Moreover, the study unravels intriguing insights into the interplay between in-situ deformation moduli and the widely utilized Rock Mass Rating (RMR) computations, leading to the formulation of equations that facilitate predictions: RMR = 18.12 Em0.460 (R2 = 0.798) and RMR = 22.09 Gm0.460 (R2 = 0.766). Beyond these correlations, the study delves into the intricate relationship between RMR and Rock Quality Designation (RQD) with Qslope values. The findings elucidate the following relationships: RMR = 34.05e0.33Qslope (R2 = 0.712) and RQD = 31.42e0.549Qslope (R2 = 0.902). Furthermore, leveraging the insights garnered from this comprehensive analysis, the study offers an empirically derived support system tailored to the distinct characteristics of discontinuous rock slopes, grounded firmly within the framework of the Qslope methodology. This holistic approach contributes significantly to advancing the understanding of sedimentary rock slope stability and provides valuable tools for informed engineering decisions.

제주 거문오름 용암동굴계의 진동영향에 관한 실험적 연구 (Experimental Study of the Effect of Vibration on the Geomunoreum Lava Tube System in Jeju)

  • 송재용;이근춘;안웅산;임현묵;서용석
    • 지질공학
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    • 제30권3호
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    • pp.327-345
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    • 2020
  • 본 연구는 제주도에서 각종 개발과정 중 발생되는 지반진동이 용암동굴에 미치는 영향에 대해 분석하고, 용암동굴의 효율적인 관리보존 대책을 마련하기 위해 수행되었다. 이를 위해 제주도 거문오름동굴계분포지역에서 암질별 RMR과 Q-system 암반분류를 통해 지반상태를 평가하였고, 시추공 내에서 발파를 수행하여 만장굴 및 용천동굴에서 진동속도를 측정하였다. 암반분류 결과와 진동속도를 분석한 결과 암질이 좋을수록 진동의 영향이 크고, 암질이 불량할수록 진동영향이 작게 나타나는 경향을 보였으나 지반불균질성 등의 이유로 선형관계가 뚜렷하게 나타나진 않았다. 진동시험 결과를 토대로 진동속도(PPV)와 진동레벨(dB(V))의 상관관계식을 도출하였으며, 생활진동규제기준(진동레벨 주간 65 dB(V), 야간 60 dB(V))을 만족하려면 진동속도가 주간 0.371 cm/s, 야간 0.285 cm/s인 것으로 계산된다. 야간 진동기준이 더 보수적인 값이므로 허용진동기준은 0.285 cm/s 이하로 설정될 필요가 있다. 연구지역에서의 발파진동추정식 결정을 위하여 자승근 환산거리 및 삼승근 환산거리에 대해 선형 회귀분석을 수행한 결과, 결정계수(R2)가 0.76 이상으로 나타나 양호한 신뢰성을 가지는 것으로 평가되었다. 도출된 발파진동추정식의 자승근 관계식을 적용하여 문화재 진동기준치인 0.2 cm/s를 만족하는 장약량을 산정하였고, 동굴에서 50 m 이격된 경우 2.88 kg, 100 m 이격된 경우 11.52 kg으로 계산되었다.

대학생의 정신건강 예측구조모형 (Prediction Structure Model of Mental Health of University Students)

  • 전미경;오경옥
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권2호
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    • pp.251-262
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    • 2017
  • 본 연구는 Bronfenbrenner의 생태학적 체계이론을 바탕으로 대학생의 정신건강에 영향을 미치는 요인을 구분하고 통합적인 모형 구축과 정신건강 증진을 위한 간호중재 개발의 기틀을 마련하고자 한다. 연구방법은 횡단적 조사연구로 대학생을 대상으로 하였다. 일반적 특성 및 정신건강관련 특성은 SPSS 20.0 프로그램을, 모형의 적합도검증, 가설검증은 Amos 20.0 프로그램을 이용하였다. 연구결과에서 모형의 적합도 지수는 $x^2=614.90$(p=.000), Q값=3.5, GFI=.88, AGFI=.84, NFI=.92, NNFI=.94, CFI=.94, RMR=.02, RMSEA=.08 적합도를 나타내어 연구모형이 가정에 적합한 것으로 나타났다. 연구결과 정신건강에 스트레스가 가장 높은 영향을 미치고 있으며 스트레스 대처 방안과 자아 존중감, 부모의 양육태도가 정신건강에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 대학생의 정신건강을 증진시키기 위해서는 스트레스 관리, 자아존중감 증진, 스트레스 대처 능력 향상을 도모하는 간호중재를 개발하고, 학교현장 및 정신보건 실무에 활용하는 중재가 수행되어야 할 것으로 생각된다.