• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.494-507
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• 2021

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내에서도 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 TBM 전방의 지반을 예측하고 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 TBM 굴진 시 기계 데이터를 대상으로 전통적 암반에 대한 분류 기법과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 암반 특성에 대한 분류 예측을 하였다. 암반 특성 분류 기준 항목을 RQD, 일축압축강도, 탄성파속도로 설정하고 항목별 암반상태를 클래스 0(양호),1(보통),2(불량)의 3개 클래스로 구분한 다음, 6개의 분류 알고리즘에 대한 기계학습을 수행하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 모델이 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보인 LigthtGBM 모델이 대상 현장 지반에서 최적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 설정한 3가지 암반 특성에 대한 분류 모델을 활용하면 지반정보가 제공되지 않은 구간에 대한 암반 상태를 제공할 수 있어 굴착작업 시 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.119-135
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• 2022

본 논문에서는 대심도 가설 흙막이 벽체의 내진안전성을 검토하기 위해 평균재현주기 2,400년 수준(0.220g)을 목표로 Northridge(1994), Kobe(1995), 인공지진파 그리고 2.5Hz 정현파 총 네 가지 지진파를 가진하는 동적원심모형실험을 수행하였다. 원심모형실험은 대심도 굴착현장을 대상을 모사하였다. 모형지반은 상대밀도 55% 건조사질토지반으로 조성하였고, 모형벽체는 심도 24.8m의 지하연속벽 흙막이벽체와 중구경 강관 지보재로 보강된 공법을 모사하였다. 흙막이 시스템은 기반암 가속도가 배면지반, 벽체 상단과, 기반암 근처 하단부에서 증폭되었고, 중앙부에서는 상대적으로 감쇠되는 경향을 보였다. 벽체 전체최대휨모멘트와 지보재 전체최대축력이 유발되는 시점의 부재력을 정지상태 부재력과 비교하였다. 그 결과, 벽체 휨모멘트는 정모멘트와 부모멘트가 최대 10.1%, 36.2% 증가하였으며, 축력은 하단 지보재에서 최대 70% 증가하였다. 또한, Mononobe-Okabe(M-O) 동적토압이론과 Seed-Whitman(S-W) 동적토압이론을 활용한 등가정적해석을 수행하여 실험결과와 비교하였다. M-O 이론 등가정적해석이 휨모멘트 동적증가분을 과소평가하고, S-W 이론 등가정적해석은 과대평가하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.101-113
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• 2022

본 연구는 도심지 지하 교통망 건설 중 터널굴착 공정에 적용하는 차수 그라우팅 공사의 과학적 및 공학적인 이론적 기반 체계적인 시공 프로세스를 개발하여 상대적으로 낙후된 국내 터널 차수그라우팅 공사의 시공품질을 어느 누가 시공을 하더라도 시공품질이 향상되며 지속적으로 유지하기 위한 목적으로 계획되었다. 개선된 터널 차수그라우팅의 주요내용은 크게 터널 차수그라우팅 적용구분과 그라우팅재료에 대한 정의, 지하수 수압조건의 그라우팅과 지하수유입에 대한 상관관계 분석, 암반의 특성인자연구 및 그라우팅 시공시 필요한 요소기술 및 주입관리기술들에 검토가 될 수 있다. 세계적인 연구의 추세를 살펴보면 이론적 기반 과학 및 공학적인 그라우팅 분야의 연구가 북유럽국가 (스웨덴, 핀란드, 노르웨이 등), 일본, 독일 및 미국 등을 중심으로 활발하게 진행하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 터널 차수 그라우팅 시공기술들의 요소들에 대한 이론적인 분석을 통해 알고리즘을 정립하여 터널 차수 그라우팅 시공을 효과적으로 할 수 있는 시공 프로세스를 포함한 통합 솔류션을 제공하는 것이다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.87-95
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• 2023

최근 원도심을 대상으로 한 재개발이 이루어짐에 따라 구조물의 대형화 및 초고층화로 인한 인접 위치에서의 시공 필요성이 높아지고 있다. 하지만 밀집화된 도심지에서의 굴착공사는 다양한 원인에 의해 지반 문제가 유발되기 때문에 이를 최소화할 수 있는 재료 및 공법의 활용이 요구되고 있다. 일반적인 흙막이공법으로는 시멘트를 사용하여 지하연속벽, CIP공법 등 다양한 방법이 적용되고 있다. 그러나 흙막이공법의 시공을 위해서는 많은 양의 시멘트가 사용되기 때문에 온실가스 배출량을 획기적으로 감축시키기 위해서는 새로운 시멘트 대체 재료의 개발을 위한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 고로슬래그 미분말과 탈황석고 및 고칼슘 플라이애시의 알칼리 자극 반응에 따른 경화반응을 활용하여 SCW공법에 적용하고자 하였다. 연구결과, 개발 고화재를 사용한 고화토의 경우, 재령 28일 압축강도는 OPC 대비 96.2 ~ 106.3%를 확보할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 압축강도 증가율은 사질토의 경우 2.06, 점성토의 경우 2.41로 OPC의 1.85 보다 높은 값을 나타내어 장기강도 측면에서 유리한 것으로 분석되었다. 그리고 환경성 측면에서 중금속 용출은 없고, 온실가스 발생량을 획기적으로 감소시킬 수 있어 추가적인 검토가 이루어진다면 SCW공법으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권11호
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• pp.55-64
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• 2006

터널과 같은 지하 공동 굴착을 위한 발파로 주변에 손상이 발생하였을 경우, 암반의 역학적 및 수리적 불안정성을 유발하기 때문에 암반의 최종손상영역의 예측은 매우 중요하다 그러나 복잡한 발파거동으로 인해 손상영역을 적절히 예측하는 데에는 상당한 어려움이 따르고 있다. 이러한 어려움을 효과적으로 해결하기 위해 발파하중을 응력파와 가스압으로 분리한 많은 연구가 진행되었다. 응력파는 발파공 주위에 분쇄환(crushing annulus)과 파쇄균열대(fracture zone)를 형성시키며, 상당시간 지속되는 준정적인 가스는 파쇄균열대의 닫힌 균열내부에 침투하여 균열을 다시 진행시키는 역할을 하게 된다. 즉, 가스압은 최종적으로 암반에 손상을 가하는데 기여를 한다. 따라서 본 논문은 이러한 가스압에 의해 생성되는 균열의 최종 진행 길이를 예측함으로써 발파로 인한 최종 손상영역을 간단하게 예측할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 균질한 무한 탄성평면에서 발파공 주위에 대칭으로 형성되는 방사균열을 모델로 사용하였다. 이 모델에서 균열이 진행할 수 있는 조건과 가스의 질량이 일정하다는 두 가지 조건을 사용하였다. 그 결과 응력확대계수는 균열이 진행할수록 감소하여 최종균열의 길이를 산정하였으며, 또한 발파공에 작용하는 압력도 감소하는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.197-208
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• 2022

암반층이 얕은 깊이에서 출현하는 국내 지층 조건과 지하 공간의 활용도 증가로 인해서, 발파에 의한 굴착은 여전히 이용되고 있다. 발파 천공 이후에 존재하는 물이 있는 조건에서 실시되는 표준 발파는 폭굉압력 감소, 일정 장약량 사용, 디커플링과 같은 기술적인 어려움이 있다. 하지만, 기존의 표준 발파 공법을 대체할 만한 공법이 없는 실정이다. 본 논문에서는 건공화 펌프 시스템을 이용하여, 천공 내부에 존재하는 물을 제거하는 건공화 ANFO (Ammonium Nitrate Fuel Oil) 발파와 발파 성능의 비교를 위해서 추가적으로 표준 발파를 수행하였다. 각각의 발파 공법에서 계측된 진동 속도 데이터들과 환산거리의 함수로 이루어진 경험적인 발파진동 추정식을 이용하여, 최소제곱법에 의한 선형회귀분석을 실시하고, 궁극적으로 발파 성능을 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 건공화 ANFO 발파에서 진동 감쇠가 더 크게 발생하고, 암반 파쇄에 더 많은 에너지를 소비하여, 더 가까운 거리에서 진동 허용 기준을 만족하는 진동 속도를 보였다. 또한, 표준 발파의 발파 진동 영향권이 건공화 ANFO 발파보다 더 멀리 있고, 발파 패턴의 범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행된 현장 발파 실험 결과로부터, 건공화 ANFO 발파 공법의 발파 성능이 효율적임을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1C호
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• pp.45-51
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• 2010

지하철 터널 시공, 지하공간 시공, 대심도 굴착 등과 같이 도심지에서의 토목구조물 설계와 시공에 있어서 큰 어려움 중의 하나는 도심지 지반조사이다. 여러 가지 지장물, 전기 잡음, 교통 진동 등과 같은 자연적, 인위적 장애물로 인하여 어느 지반조사 기법이든지 그 결과의 신뢰성은 그리 높지 않은 상황이다. 본 연구에서는 이와 같이 현실적 요구가 높은 고품질 도심지 지반조사 기법의 개발을 목표로 하여 선행연구를 수행하였고, 일차적으로 HiRAS(Hybrid Integration of Resistivity and Surface Wave Velocities) 라고 하는 표면파-전기비저항 병합기법을 개발하였다. HiRAS 기법은 표면파 기법인 CapSASW 기법과 전기비저항 기법인 PDC-R 기법을 병합한 것으로서, 지반 매질의 강성 평가에 우수한 CapSASW 기법의 장점과, 전기잡음에 대한 내성과 지층변화 평가에 우수한 특성을 가진 PDC-R 기법의 장점을 동시에 활용하고자 한 것이다. 표면파 기법과 전기비저항 기법을 동시에 활용하는 역산해석의 측면에서는 표면파 기법의 탄성파 속도와 전기비저항 시험의 전기비저항 간의 부지고유관계를 이용하여 병합역산을 수행하는 전략을 채택하였다. 또한 HiRAS 기법 개발과정에서 부차적으로 지반매질의 포아송비 분포를 2차원으로 평가할 수 있는 성과도 도출하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권5호
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• pp.348-372
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• 2023

고심도 균열암반대수층 환경에서 주로 수행되는 방사성폐기물 처분사업과 관련하여, 부지적합성 및 운영 시 안정성 평가를 평가하는데 있어 해당 대상 부지의 수리지질특성 평가는 필수적이다. 이러한 심부 수리지질 특성평가에 사용되는 인자 자료는 대상 부지에 굴착된 시추공을 이용한 원위치 수리시험을 통해 얻어지는데, 이 때 조사 결과의 정확도와 신뢰성은 적합한 시험방법의 선택, 조사 시스템의 성능, 조사절차의 표준화와 직접적으로 연결된다. 본 보고에서는 심부 암반대수층의 핵심 수리지질 평가인자인 수리전도도와 저류계수를 구하기 위한 대표적인 시험법인 정압주입시험의 상세조사절차를 소개하였다. 본 보고는 2022년도에 제안한 암반공학회 정압주입시험 관련 표준시험법 자료를 보완하여 구체화 하였으며, 본 조사절차가 실제 적용된 화산암 지역 시추공 현장적용 사례도 함께 소개하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.594-609
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• 2023

TBM 공법은 굴착면 안정성 확보 및 주변환경에 비치는 영향을 최소화하기 때문에 도심지나 하·해저터널 등에서 적용 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터의 수명을 예측하는 대표적인 모델 중 NTNU모델은 커터수명지수(Cutter Life Index, CLI)를 주요 매개 변수로 활용하지만 복잡한 시험절차와 시험장비의 희귀성으로 측정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 다중선형회귀분석과 트리 기반의 머신러닝 기법으로 암석물성을 활용하여 CLI를 예측하였다. 문헌 조사를 통해 암석의 일축압축강도, 압열인장강도, 등 가석영함량과 세르샤 마모지수 등을 포함한 데이터베이스를 구축하였고 파생변수를 계산하여 추가하였다. 다중선형회귀분석은 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 입력 변수를 선정하였고 머신러닝 예측 모델은 변수 중요도를 기반으로 입력 변수를 선정하였다. 학습용과 검증용 데이터를 8:2로 나누어 모델 간 예측 성능을 비교한 결과 XGBoost가 최적의 모델로 선정되었다. 본 연구에서 도출된 다중선형회귀모델과 XGBoost모델을 선행 연구와 예측 성능을 비교하여 타당성을 확인하였다.