초록
절리 방향은 절리 크기 및 밀집도와 더불어 암반 사면 및 터널과 같은 암반구조물의 안정성에 영향을 미치는 중요한 기하학적 속성이다. 이와 같은 절리 기하학적 속성들에 대한 통계 모델링은 암반공학적 문제에 대한 확률론적 접근법을 제공할 수 있다. 암반 공학적 문제의 확률론적 모델링의 결과는 어떠한 통계 모델을 선택하느냐에 따라 많은 영향을 받는다. 따라서 , 절리 방향성 자료에 대한 대표적인 통계 모델을 정의하고 각 모델에 대한 분석적 검증과 자료의 통계적 특성에 기초한 모델링 과정의 정립은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 회전대칭성 모델인 Fisher 분포와 회전 비대칭성 모델인 이변량 정규분포 모델에 대한 통계량 추정 및 검증에 대한 이론적 방법론에 대해 검토하고 , 암반 절리계 모사 및 위험도 분석에 유용하게 사용할 수 있는 인공자료 발생기 알고리즘을 제안하였다.
Rock joint orientation is one of important geometric attributes that have an influence on the stability of rock structures such as rock slopes and tunnels. Especially, statistical models of the geometric attributes of rock joints can provide a probabilistic approach of rock engineering problems. The result from probabilistic modeling relies on the choice of statistical model. Therefore, it is critical to define a representative statistical model for joint orientation data as well as joint size and intensity and build up a series of modeling procedure including analytical validation. In this paper, we have examined a theoretical methodology for the statistical estimate and hypothesis analysis based upon Fisher distribution and bivariate normal distribution. In addition, we have proposed the algorithms of random number generator which is applied to the simulation of rock joint networks and risk analysis.
