다변량 판별분석을 통한 터널 설계시의 암반분류 연구

A study on rock mass classification in the design of tunnel using multivariate discriminant analysis

터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.

In designing a tunnel, RMR has been widely used to classify rock mass and to decide the support pattern according to the class of rock mass. However, this RMS system can't help relying on the empirical judgment of engineers who use variables which can be obtained only through consideration of the site conditions. In actuality, it is impossible to consider all the rating factors of RMS when using RMR system at the stage of designing. Therefore, in order to confirm possibility of RMR by use of only the quantitative factors for designing, this paper has done discriminant analysis. Rock strength or RQD has high coefficient of correlation with RMR value, and in consideration of the existing standards for rock mass classification, rock intensity and RQD are important factors for classification of rock mass. Through rock mass classification by the existing RMR system and rock mass classification by the discriminant analysis which has considered two variables only, the discriminant analysis using the rock intensity as an independent variable has shown 74.8% accuracy while the discriminant analysis using RQD as an independent variable has shown 74.3% accuracy. In case of the discriminant analysis which has considered both rock intensity and RQD, it has shown 82.5% accuracy. The existing cases have shown 40.3% accuracy at the stage of designing in which all the RMR factors are considered. It means that at the stage of designing, RMR system can work only with the rock intensity and RQD.