초록
터널이나 사면과 같은 암반 구조물의 거동은 불연속면에 의해 지배적인 영향을 받는다. 따라서 암반내 존재하는 불연속면 자료의 조사 및 분석은 암반구조물 설계 및 시공에 있어서 상당히 큰 중요성을 가진다. 이러한 불연속면의 조사 및 분석 작업 중에서 반드시 거처야 할 작업 중 하나가 절리군을 분별하는 것이다. 기존의 절리군 분석 작업은 대부분 시각적인 방법으로 행해지고 있다. 이 경우 분석자의 주관에 따라 차이를 보일 수 있으며 절리의 방향 정보 외의 다른 추가적인 정보들은 사용하기 힘든 단점이 있다. 본 연구에서는 절리군 분석을 돕기 위하여 퍼지 클러스터링 기법을 이용한 프로그램을 개발하였으며 이를 두 가지 형태의 절리 자료에 대한 절리군 분석에 적용하였다. 적용 결과 퍼지 클러스터링 기법이 다수의 절리 자료에 대한 절리군 분석, 평균방향 및 밀집도 추정에 효과적이며 타당한 방법임을 확인하였다.
The structural behaviour of rock mass structure, such as tunnel or slope is critically dependent on the various characteristics of discontinuities. Therefore, it is important to survey and analyze discontinuities correctly for the design and construction of rock mass structure. One inevitable Procedure of discontinuity survey and analysis is joint set identification from a lot of raw directional joint data. The identification procedure is generally done by a graphical method. This type of analysis has some shortcomings such as subjective identification results, inability to use extra information on discontinuity, and so on. In this study, a computer program for joint set identification based on the fuzzy clustering algorithm was implemented and tested using two kinds of joint data. It was confirmed that fuzzy clustering method is effective and valid for joint set identification and estimation of mean direction and degree of clustering of huge joint data through the applications.
