초록
본 연구에서는 RMR system항목들의 타당성을 평가하였고 국내현장에서 측정한 데이터에 대한 적용성을 검토하였다. 데이터베이스는 전국에 걸쳐 지하철, 철도, 도로 터널로 구분하여 139개 현장으로부터 작성하였다. Bieniawsk의 원분류는 경험적으로 도출되었지만 비교적 타당한 것으로 분석되었다. 그러나 국내 현장에 적용할 때에는 상당한 차이가 있어서 국내의 데이터베이스로 추론한 새로운 암반분류 시스템 KRMR1과 KRMR2를 제안하였다. KRMR1에서는 인자들의 등 급비중을 조정하였으며 KRMR2에는 2개의 인자를 추가하였다. 이 과정에서 암반의 성질을 평가하는 ‘특성치’의 선택이 어려워 인공신경 망을 이용하여 추론하였다.
In this study, the validity of items of RMR system is evaluated and the applicability of this system to the data measured in Korean sites if discussed. Database was constructed from 139 sites, which are composed of subways, railway tunnels and road tunnels. These sites are located nationwide. Analysis shows that original classification of Bieniawski is valid although it was derived empirically. But it has considerable rating difference (error) in the result of Korean application. Thus new classification systems of KRMRI and KRMR2 are suggested, which are deduced from the Korean database. The former includes adjusted ratings and the latter adopts two more items. These are deduced by artificial neural network because it is difficult to select \`characteristic value'to estimate rock quality.