건식내부굴착매립 간척공법(Research of Dry internal Project Site Digging Reclamation Method, DIPLDRM)은 새만금 내부개발용지확보 및 환경문제를 해결하기 위한 건식매립기법 중 새로운 공법이다. 이 공법을 사용함으로써 건식 공법 자체 호소 내의 매립토 활용으로 환경문제가 해결되고 생태계 파괴감소와 부대비용을 절감, 운반비용 절감이라는 장점이 있지만 고립된 호소가 오염된다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 IoT 기반 시스템을 도입하여 수질 오염을 최대한으로 줄일 필요성이 있다. 본 논문은 내부건식기법과 그 단점인 수질오염을 줄일 수질개선과 수질오염측정을 위한 IoT 기상 데이터분석 시스템을 구현하는데 목적이 있다.
터널 시공과 굴착과정에서 파쇄대, 절리, 연약대, 균열 등 암반에서의 불연속면은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반 고유의 특징인 불확실성에 의한 터널 설계와 시공 과정에서 겪는 많은 시행오차를 최소화하기 위해서 국내의 터널 붕락 현장의 지반조사 자료를 분석하여 터널 붕락 유형 및 규모를 제시할수 있는 Geo-predict 시스템을 개발하였다. Geo-predict 시스템은 총 104개 터널 붕괴/붕락자료(국외84개, 국내20개)를 분석한 자료를 테이터베이스로 인공신경망 학습을 토해서 터널 붕괴 형태와 규모를 추론하는 시스템이다. 본 논문에서는 Geo-predict의 개발과정 및 구성.기능을 소개하였으며 104개 터널 현장 자료를 지반조건별로 분석하고 이를 데이터베이스화하여 인공신경함을 이용한 추론 시스탬을 구축하고, 2개 고속전철 터널현장과 1개 지하철 시공현장에 적용성 평가를 실시하여, 터널의 붕락 가능 및 붕락 규모를 추론하였다.
본 논문은 사질토 지반에서 천층터널의 신개념 고성능 지보시스렘을 연구하였으며 새로운 지보시스템의 메카니즘 제안과 기존의 지보시스템과의 비교 분석을 시행하였다. 새로운 지보시스템인 선지보 시스템은 터널의 굴착전에 지반을 보강해주는 효과와 터널의 지보력을 증가시켜주는 여러 가지 장점이 있다. 본 연구에서는 선지보 시스템의 시공순서를 분석하고 터널 시공시 선지보 시스템의 적용성을 검증하기위해 수치해석을 수행하였다. 신개념 지보시스템을 분석한 결과, 신개념 고성능 터널지보시스템은 천층터널에서의 적용성이 뛰어나며, 터널 입 출구, 토사터널, 연약지반에서의 적용성 또한 뛰어난 것으로 판단되어졌다.
도시에 밀집된 인구에 의하여 교통 혼잡이 빈번하게 일어나고 있으며 그에 따른 도시민의 불편이 증대 되었다. 이러한 교통 불편을 최소화 하는 방안으로 저심도 철도와 같은 다양한 교통시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 경제적인 저심도 철도시스템 구축을 위하여 개발중인 트렌치쉴드의 설계와 더불어 소형 트렌치 쉴드 장비를 제작하여 트렌치 쉴드의 적용성에 대한 검토가 이루어졌다. 본 논문에서 도출한 트렌치 쉴드는 굴착부와 쉴드부, 추진부로 구성되어있다. 이렇게 검토 및 설계된 트렌치쉴드의 적용성을 검토하기 위하여 실내실험을 추진하였으며 이를 통하여 트렌치 쉴드를 통한 개착시공현장의 급속시공이 가능함을 확인하였다. 비록 실내실험이고 상대적으로 소규모의 실험이지만 트렌치 쉴드를 이용할 경우 3m/일의 시공속도 확보가 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 지반굴착 가시설 일부 현장에서 발생하고 있는 고강도 강관 버팀 보의 휨변형 또는 좌굴변형과 같은 이상 거동을 정의하고 강관 버팀보 구조의 연결부 변화에 따른 실물 휨 성능시험을 수행하였다. 또한, 수치적으로 분석 가능한 유발 인자들에 대한 이상 재현 시나리오 구성 후, 구조 해석 및 단면검토를 통하여 5개 하중조합 Case에 대한 변수 해석을 실시하였다. 5가지 이상거동 유발인자는 과굴착 심도, 충격하중, 추가 상재하중, 버팀 보 지간장 등으로 설정하여 3차원 구조해석을 수행하였으며, 2차원해석과 비교하였다. 수치해석 예제는 이상거동 변수를 고려하여 고강도 강관 버팀 보 가시설 시스템의 구조성능에 미치는 영향 및 이상거동 방지방안을 중심으로 상세 규명하였다.
현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 시설물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 종래 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대 평가할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 자동화계측 결과에 대한 분석기법을 개선하고자 한다. 시설물의 이상거동을 파악하기 위해 자동화계측 데이터 시계열 분석기법을 제시하였다. 또한 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석기법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 시설물의 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 분석기법 및 평가기법을 개선하였다.
터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착전에 지상구조물의 안전성 평가가 선행되어야 한다. 이러하여 본 연구에서는 전문가의 포함된 터널현장의 지표침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안전성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESSS(Neural network Export System for Adjacent Structure Safety Analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용하여 기존 터널현장의 지표침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지표침하 트라프를 추론한다. 또한 추론된 지상구조물 기초부 변형을 기반으로 계산된 평가 매개변수(angular distortion 등)의 혀용 한계치를 이용하여 건물의 안전성을 평가하고 Dulacska의 균열평가 모델을 이용하여 지상구조물의 균열양상을 예측한다. 따라서, 본 연구에서는 지표침하의 주 영향인자들을 선정하고 이를 분류항목으로 이용, 서울지하철 일부구간의 지표침하 계측자료를 수집, 정리하여 데이터베이스화를 추진하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 개발된 NESASS의 인공신경망 구조의 신뢰도를 확인하였으며 기수행된 침하계측 결과치와 비교하여 지표침하 예측능력도 조사하였다. 또한 NESASS를 이용하여 실제 터널현장을 모델로 설정, 지상구보물의 안전성 평가를 수행해 봄으로써 NESASS의 실무적용성을 아울러 확인하였다.
쏘일네일링 공법은 도심지 지하굴착 공사에 있어, 지중매설물이 인접하여 존재하거나 대지경계선 등의 준수 등 시공조건에 따라서 설치네일의 길이가 제한되는 경우 및 연약한 지반조건으로 구성된 사면을 보강할 경우 등과 같은 벽체변위 및 지표침하 억제와 안정성 증대 등을 위하여, 지반앵커공법(ground anchor system)과 유사한 프리텐션 방식의 도입이 필요한 실정이다. 지반앵커공법과 유사한 프리텐션(pretension) 방식의 쏘일네일링 공법을 도입하게 될 경우, 프리텐션 하중에 의해 네일 두부에 부착된 지압판 등은 전면벽체에 수동토압을 유발시키게 되므로, 일반 보일네일링 벽체에서 발생하는 주동토압을 어느 정도 경감시킬 수 있을 것으로 기대되며, 아울러 단계별 굴착시 발생하는 변위를 최소화할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 단계별 굴착시 유발되는 벽체변위 및 침하량 등을 억제하기 위한 노력의 일환으로, 프리텐션 보일네일링 시스템을 개발하였다. 또한 본 연구에서는 실내모형실험을 토대로 프리텐션 쏘일네일링 벽체의 거동특성 및 발휘되는 토압 등을 정량적으로 분석하여 프리텐션 효과에 따른 쏘일네일링 벽체의 파괴유형을 규명하였다. 아울러, 프리텐션 효과가 쏘일네일링 벽체 안정성에 미치는 영향을 검토하여, 향후 예상되는 프리텐션 효과에 따른 수평토압 감소 및 주면마찰력 증가등의 지반-네일 상호작용을 고려한 해석기법개발에 필요한 기초적인 자료를 제시하고자 한다.
암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 급속한 도시화, 인구 과밀화로 지하공간의 개발이 활발해지면서 지하공간의 공사에 따른 지반거동에 대한 관심이 높아지고 있다. 인구밀집도가 크고 건물도 많은 대도시에서의 지표침하는 구조물에 큰 영향을 주고 붕괴의 위험이 있을수 있기에 지하공사로 인한 지반거동에 대한 분석은 필수적으로 진행되어야 한다. 지금까지 터널 굴착 시 지표의 침하 양상과 터널의 변형에 관한 연구가 많이 이루어져 왔으나, 실제 지형 정보를 반영하여 분석을 진행한 경우는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 FLAC 3D를 활용하여 실제지형과 평면지형에서의 지반거동의 차이를 분석하였다. 지형은 부산의 OO~OO 지하고속도로 구간의 OO역 인근의 지형으로 적용하였으며, 상행선과 하행선을 각각의 Case로 나누어 지형과 터널의 위치에 따라 3차원 수치해석을 수행하였다. 그 결과 지반침하는 산악지형과 같이 표고가 높을수록 크게 발생한다는 것을 확인할 수 있었으며, 터널의 천단침하는 지형 정보를 고려하여 수치해석을 진행하였을 때, 같은 지점에서 지형을 고려하지 않은 경우와 최대 약 10 mm의 차이를 보였으며, 내공변위의 경우 천단침하와 지반침하에 비해 민감도가 적은 것을 알 수 있었다. 수치해석을 통해 현장을 잘 모사하기 위해서는 지형을 고려하는 것뿐만 아니라 상부 구조물을 해석에 반영시켜야 하기 때문에 수치해석에 사용할 건물 데이터에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다. 본 연구에서 제시된 GIS 기반 지형 정보를 고려한 수치해석은 터널 굴착공사로 인한 상부 구조물의 거동을 파악하기 위해 더 정확한 지반침하 데이터를 얻는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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