초록
투수계수는 지반공학의 문제를 해결하는 데 중요한 인자의 하나이다. 그렇지만 현장이나 실험실에서 투수계수를 구하려면 시간과 비용이 많이 든다. 이 논문에서는 입도분포를 반영하는 통계적인 계수를 이용하여 모래의 투수계수를 예측할 수 있는 식을 제안하였다. 이를 위해 36가지 입도분포의 시료를 통계적인 방법으로 조성하여 투수시험을 한 후 그 결과를 회귀분석하였다. 제안식은 변수로서 체분석시험에서 구한 모래 입경의 기하평균과 기하표준편차 또는 D_{10},D_{50},D_{60} 등과 같은 입도분포계수를 사용한다. 제안된 식의 성능을 검증하기 위해 국내 20개 지역에서 채취한 시료에 대한 투수계수의 예측치와 실측치를 비교한 결과 비교적 잘 맞는 것으로 판명되였다. 또한 제안식의 성능이 Hazen 등 다른 연구자들의 식과 비교되었다.
Hydraulic conductivity k is one of the most important engineering properties of soil. However, both field and laboratory procedures fur the determination of k are often tedious and expensive. This paper presents new models to predict k using statistical parameters from grain size distribution. A number of permeability tests far 36 types of sands mixed based on statistics were conducted to develop the regression-based models. Parameters used to estimate k are both the geometric mean and geometric standard deviation of the soil samples, or the particle-size distribution curve parameters such as D_{10},D_{50},D_{60}. Hydraulic conductivity predicted by this model is in good agreement with the laboratory measurements fir the soil samples obtained at 20 locations within the Korean Peninsula. The performances of the proposed models were also compared with those of existing models including Hazen's.