TBM으로 시공되는 터널은 기계에 의해 전단면 굴착(full face tunnelling)이 이루어지므로, 굴착면에 접근하는 것이 매우 제한적이다. 이러한 한계를 극복하고 TBM 터널에서 굴착면 전방의 지반상태를 정확히 예측할 수 있는 기술은 매우 드물다. 본 연구는 TBM에서 전기비저항을 사용하여 굴착면 전방의 이상지반을 예측할 수 있는 TBM 비저항 예측(TRP)시스템을 개발하고, TBM 현장에서의 적용성과 예측 정확성을 검증하기 위해 EPB 쉴드 TBM으로 시공 중인 지하철 터널에서 현장 실험을 수행하였다. TBM 비저항 예측 시스템은 전극을 사용하여 지반의 전기비저항을 측정하고, 이를 바탕으로 역해석을 수행하여, 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측한다. 전극이 부착된 강관을 유압으로 굴착면에 압입하여, 전극이 지반과 완전히 접촉하도록 장치를 제작하였다. 또한, 전극이 챔버 내부를 관통하여 나아가도록 하는 동시에 토사유출을 방지하도록 설계하여 현장에서의 전방예측을 가능하게 하였다. 1차 실험 결과, 굴착면 근접 지반과 굴착면 전방 지반의 전기비저항 및 유전율이 동일하게 나타나 이상지반이 존재하지 않음을 예측하였다. 2차 실험 결과, 굴착면 전방 약 1 m 지점부터 상대적으로 낮은 유전율 비를 가지는 이상지반 구간이 약 5 m 길이로 존재함을 예측하였다. 이는 각각 지표에서 물리탐사 또는 시추를 통해 조사된 지반상태 및 TBM 굴착 중 예측 구간에서 반출되었던 버력을 관찰한 기록과 잘 일치하였다.
본 연구의 목적은 전기비저항을 사용한 터널 굴착면 전방의 이상지반 탐사 시 이상지반의 위치와 두께 및 전기적 특성을 예측하기 위한 하모니서치(Harmony Search, HS) 알고리즘의 적용과 역해석 정확성의 검증이다. 가우스법칙(Gauss' laws)과 옴의 법칙(Ohm's laws)으로부터 이상지반 존재 시 암반의 전기저항과 이상지반 특성 변수를 연관 짓는 관계식을 유도하고, 전기저항을 사용하여 이상지반 특성 변수를 예측하도록 HS 알고리즘 기반의 역해석 프로그램을 개발하였다. 지반의 전기비저항을 측정하기 위한 저항 측정 시스템을 제작하였으며, 제안된 HS 알고리즘을 검증하기 위해 실내실험으로 모사한 이상지반의 전기저항을 측정하여 역해석을 수행하였다. 그 결과, 이상지반의 위치와 두께에 대한 예측은 5% 이하의 낮은 오차율을 나타내어 이상지반의 특성을 높은 정확도로 예측함을 보였다.
연직배수재가 설치된 연약지반 상에 도로성토를 실시할 경우 연약지반에 측방유동이 발생될 지 여부를 예측할 수 있는 방법이 제안되었다. 이 측방유동예측법을 조사하기위해 연직배수공법을 적용하여 지반개량공사가 실시된 연약지반 상에 도로성토가 시공된 우리나라 서해안과 남해안 지역 연약지반에서 계측관리가 실시된 13개 현장 200개 측점의 현장계측자료를 수집 분석하였다. 수평배수재를 설치한 연약지반에서 수평변위와 사면안전율과의 관계를 조사할 경우는 연약지반의 지표면수평변위량 보다는 지중최대수평변위량을 적용하는 것이 바람직하였다. 성토사면의 사면안전율이 1.4 이상이면 대부분의 연약지반 최대수평변위는 50mm 이하로 발생되었고 사면안전율이 1.2 이하이면 대부분의 최대수평변위는 100mm 이상으로 발생되었다. 최대수평변위량이 50mm 이하로 발생하면 전단변형이 발생하지 않았으므로 측방유동이 발생할 우려가 없는 안전한 현장으로 판단된다. 반면에 최대수평변위량이 100mm 이상으로 크게 발생하는 현장에서는 전단파괴가 발생할 가능성이 있다고 판단된다. 이런 현장에서는 즉각 대책을 강구한 후 성토를 계속함이 바람직하다고 판단된다. 또한 연직배수재를 설치한 연약지반에서 안정수가 3.0이하이고 지지안전율이 1.7 이상이면 안전한 성토시공이 가능하며 안정수가 4.3 이상이고 지지안전율이 1.2 이하이면 연약지반에 전단변형의 발생은 물론이고 전단파괴의 가능성까지도 예상된다.
사질지반에서 제안식에 의한 침하량 예측시 사용되는 주된 입력 물성치는 표준관입시험에 의한 N치이다. N치는 침하량의 예측치에 가장 큰 영향을 미치는 요소이기 때문에 침하량 예측시 적절한 N치의 산정이 이루어질 때 예측 침하량의 정확성이 확보된다. 그러나, N치가 50/30이상인 지반의 경우 N치는 30cm 관입시 타격수를 기록하는 것이 아니라 50회 타격시 롯드의 관입량을 기록하고 있다. 이러한 경우 침하량 예측시 N치를 50으로 사용할 경우 그 결과의 신뢰성이 결여된다. 이에 본 연구에서는 지반의 N치가 50/30이상인 경우 N치의 보정과 보정 N치를 이용한 Elastic Theory 예측치와 평판재하시험에 의한 실측치를 비교 검토하였다. 그 결과 보정 N치를 사용한 경우 보정하지 않은 N치를 사용한 경우에 비해 실측치에 대해 높은 정확성을 보였다. 또한, 순수 사질토에 대한 Elastic Theory의 적용성을 검토하였다.
본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 현실에 부합하는 연약지반의 압밀거동을 예측하기 위한 연구로서, 일단 3차원 배수 조건하에서 지반의 자중 및 압축성과 투수성의 비선형적 성질이 고려된 비선형 압밀모델을 구성하였다. 또한 연직 배수재의 시공과정에서 발생할수 있는 지반의 교란현상 및 다양한 이질층의 구성, 점증적인 하중재하 조건, 연직배수재의 부분관입 조건에 대한 고려가 가능하도록 비선형 압밀모델을 수정, 보완하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 유한차분방법에 의한 수치해석을 실시하였고 최종적으로 각종 희귀분석과정을 도입한 3차원 비선형 압밀해석 프로그램을 개발하였다. Ska-Edeby의 시험시공 사례를 통한 개발 프로그램의 검증을 실시하였는데, 시험시공 사례의 경우, 현장에서 측정한 깊이별 침하량 및 간극수압 결과를 개발 프로그램에 의한 예측결과와 비교, 분석하였다. 또한 개발 프로그램을 이용하여 다층지반 해석과 관련된 기존 해석방법의 문제점 및 지반의 교란효과와 연직배수재의 부분관입조건, 점증적인 하중재하 조건등이 지반의 압밀거동에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.
사면은 인공적 또는 자연적인 현상에 의하여 발생된 경사진 지반을 말하며, 그 안정성은 작용외력과 지반상태 및 지하수 등에 의하여 영향을 받는다. 사면의 파괴는 여러 가지 형태로 일어날 수 있으나 대체로 강성 활동 파괴체가 소성화된 국부적인 지반을 따라서 발생되고, 사면의 파괴형상은 경계조건과 지반상태가 단순할 경우에만 쉽게 예측할 수 있으며, 복잡한 지반상태에서는 많은 노력과 비용을 들여서 정밀하게 조사해야만 어느 정도 실제와 근사하게 예측할 수 있다. 자연 또는 인공사면에서 지질 및 지반상태, 지하수 상태, 사면의 형상, 사면의 규모, 외력의 작용상태 등의 조건을 분석하여 사면파괴를 일으킬 수 있는 원인들을 찾아내어 적합한 안정화대책을 마련하는 방안을 모색한다. 특히 사면을 성토사면, 절토사면, 암절사면, 대절토사면으로 구분하여 사면파괴 원인과 안정화대책에 대해서 심도 있게 검토한다. 사면의 설계 및 안정검토를 위하여 일반적으로 적용하고 있는 사면안정 검토 방법들에 대해서 이론전개 과정에서 발생되는 문제점들과 이들이 결과에 미치는 영향에 대해서 언급한다. 그리고 사면을 안정시키기 위하여 일상적으로 적용하는 대책공법들의 적용성을 사면파괴 원인과 연계해서 판정하는 방안을 검토한다.
본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트를 예측하기 위하여 인공신경망을 도입하였다. 인공신경망에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였다. 인공신경망 중의 하나인 오류 역전파 신경망(EBIPNN)의 적용성 검증을 위하여 600개의 모형실험결과들을 이용하였다. 그리고 신경망의 구조는 한개의 입력층과 두개의 은닉층 그리고 한개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학슴에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 인공신경망 학습결과와 실험결과의 비교에 의하면, 신경망의 최적학습을 위하여 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런수는 각각 30개로 그리고 학습률은 0.9로 결정되었다. 전체 데이터의 50%이상으로 학습을 수행한 신경망의 모델은 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망 모델리 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트의 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
교통하중이나 건설 작업에 의해 야기되는 지반진동은 인접구조물에 손상을 입힐 수 있으므로 중요하게 관리되어야 한다. 최근 문헌에 의하면 도심지에서 구조물 손상의 주요 원인은 진동파의 직접 전달에 의한 손상보다 지반다짐으로 야기되는 부등침하에 의한 것으로 알려져 있다. 덕 논문에서는 지반진동에 의한 주변침하 예측기 법을 사례 연구를 충심으로 소개하였다. 실험실에서 개발된 침하예측모델의 현장적용기법을 설명하였으며, 사례연구에서 계측된 침하량과 모델에서 예측된 침하량을 비교하였다. 모델에서 예측한 침하량은 실제침하량과 비교적 잘 일치하였다. 전형적인 도심지 상황에서 영향요소 연구를 수행하여 침하예민요소들을 살펴보고 현장에서의 신뢰성있는 진동 계측 및 평가 방법을 제안하였다. 이상의 연구를 통해 사직토 지반에서 진동에 의한 침하평가 및 예측을 위해 개발된 모델의 사용 가능성을 입증하였다.
지반이상대 구간을 지나는 터널은 시공 중 또는 시공 후 지반융기, 균열, 전단 파괴 등의 이상변위 발생이 많이 보고되고 있다. 이러한 이상변위가 지속되거나 큰 경우에는 최종적으로 터널 붕괴위험의 우려가 있으며, 다양한 보강공법을 사용하여 터널 붕괴위험을 저감시키고 있다. 본 연구에서 살펴본 터널은 막장이 완전 풍화상태가 주를 이루며 부분적으로 심한 풍화상태로 분포하는 구간에 시공되었다. 시공 중 터널 내공변위를 침범하여 강지보 및 숏크리트를 재시공하였으며, 기존 설치된 flat형 인버트의 제거없이 현 상태에서 라이닝 철근 보강공법을 적용하였다. 이러한 보강공법을 적용 후 실시한 계측 자료를 바탕으로 바닥의 융기 가능성 구간에 대하여 수치해석적인 방법으로 장기변위 예측을 통해 터널의 장기적인 안정성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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