• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 암반역학위원회 학술세미나 논문집
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• pp.165-193
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• 2003

The Han River tunnel connecting Yoido and Mapo was constructed as a part of the Seoul subway line No.5, which is 52 km long, to improve the traffic conditions of Seoul. It is constructed 15.6∼30m below the river floor. It Is the first under-river tunnel in Korea with the length of 1,288m. Geological conditions of the ground under the Han River were more complex and irregular than expected at the design stage, because there were several faults, fracture zones and slickensided joints coated with graphite. It was thus indispensable to estimate the ground condition of the tunnel face to apply proper excavation and reinforcement methods. Advance borings and face mappings were performed before excavation to improve constructional efficiency and excavation stability.

• 터널과지하공간
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• 제34권4호
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• pp.413-420
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• 2024

도심지 터널에 적용성이 우수한 Gripper TBM 계획시 굴착공법 특성을 반영하지 않고 기존 NATM 터널의 지반이완 개념의 보강계획을 준용하여 굴착안정성 및 시공성이 저하되는 문제를 발생시키고 있다. 본 연구에서는 도심지 근접시공에 따른 보강계획시 Gripper TBM 굴착공법 특성을 고려한 지보계획의 합리화 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해 굴착공법별 시공조건을 고려한 3차원 안정성 검토를 수행하여 굴착에 따른 주변지반에 미치는 영향을 분석하였다. NATM공법은 굴착과 동시에 무지보 자립시간이 발생되어 굴진면에 지반이완이 집중되었으나, Gripper TBM은 커터헤드와 스킨플레이트를 통해 굴진면 주변지반을 지지하므로 스킨플레이트 후방에 지반이완이 발생되었다. 이러한 굴착공법 특성을 고려하여 연구대상현장의 근접시공에 따른 보강계획의 문제점을 지적하고 Gripper TBM 굴진안정성 및 시공성 등을 고려한 합리적인 지보패턴 개선방안을 제안하였다.

• 터널과지하공간
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• 제18권6호
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• pp.427-435
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• 2008

본 연구에서는 지반등급 V중에서 막장자립이 곤란한 지반에 대해 지반고유의 지지력을 최대한 이용하기 위한 굴착공법 및 적정벤치길이에 대해 검토하고, 보조공법으로 막장볼트를 적용할 경우 타설 패턴, 타설 개수에 따라 막장 및 막장주변지반에 어떠한 영향이 발생되는지에 대해 3차원 FEM해석을 수행하였다. 보조벤치 병용전단면공법이 조기 단면폐합으로 변위를 크게 줄일 수 있음을 알 수 있었으며, 타설 패턴으로는 격자상, 교호배치형(지그재그형), 원주상순으로 변위억제효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 타설 개수 증가에 따라 막장축방향 수평변위에 대해 억제효과가 있는 것으로 분석되었으며 보조벤치 병용 전단면공법굴착시공의 경우 막장부 $1.5m^2$에 1개의 막장볼트(격자상) 타설로 막장면 안정성을 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.83-89
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• 2007

터널 굴착은 응력해방을 발생시키기 때문에 연약한 지반에서의 터널 굴착 시에는 막장의 안정성 확보가 무엇보다도 중요한 사안으로 대두되고 있다. 이에 대한 대책 공법 중 굴착대상 막장면을 일정한 강성을 가진 강봉이나 유리섬유 파이프를 이용하여 선행 보강하는 페이스 볼트 공법이 적용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 페이스 볼트를 이용한 막장 보강공법의 적용성을 검토하기 위해 페이스 볼트 공법이 필요한 연약한 지반에서 타설 되는 볼트의 개수를 0, 20, 40, 60, 80, 100개의 6가지 Case와 길이를 0.5D (2가지), 1.0D, 1.5D, 2.0D의 5가지 Case에 관하여 $FLAC^{3D}$ Ver.2.1을 이용해 3차원 연속체 해석을 실시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.369-378
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• 2010

본 논문은 터널굴착 시 야기되는 지반의 응력과 지표면의 침하량을 감소시키기 위한 터널막장 폐합시키는 기법에 대한 연구이다. 이 연구를 수행하기 위하여 실내모형실험과 수치해석적 분석을 실시하였다. 실내모형실험에 있어서는 터널막장의 폐합비, 터널깊이 그리고 터널굴착장에 따른 지반의 거동을 실험하였다. 이틀 모형실험 결과를 검증하기 위하여 3차원 수치해석을 실시하였으며 서로의 결과들을 비교 분석하였다. 그 결과 막장 폐합비가 작아질수록 터널막장과 지반침하에 안정성은 저하되는 것으로 나타났으며 막장 폐합비가 80% 이상일 경우에는 막장 안정성에 큰 문제가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 경제적인 터널막장폐합시스템을 개발하는데 매우 유용 할 것으로 가대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제7권4호
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• pp.335-341
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• 2005

대단변 NATM터널에서 지반자체로 막장의 안정을 유지하기 위해 분할굴착공법을 사용한다. 분할굴착을 해야 한다면 더 나은 응력 상태를 유지할 수 있는 분할굴착공법을 강구해야할 것이다. 따라서 본 연구에서는 터널의 단면분할 굴착공법 중 CD굴착 (중벽분할굴착)공법에서 굴착순서에 따른 응력분포를 수치해석적인 방법을 이용하여 검토하고, 막장주변의 응력집중을 최소로 하는 최적의 막장 이격거리와 굴착순서를 도출하였다. 해석에 사용한 프로그램은 국내에서 상용화되고 있는 3차원 연속체 해석 프로그램인 FLAC-3D Ver 2.1을 사용하였고, 암반등급 3과 5에 대해 막장거리 2m, 4m, 6m, ${\cdots}$, 20m, 40m를 적용하여 안정성 검토를 행하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.333-339
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• 2015

본 연구는 도심지 천층터널에서 현재까지 해석에서 무시되던 막장면 진동이 주위 구조물에 가장 큰 영향을 미치는 지표 침하에 대하여 3차원 수치해석을 이용하여 모델링하였다. 풍화토와 풍화암이 각각 50%의 비율로 구성된 복합지반을 고려하여 TBM 커터헤드에 발생하는 굴착시 토크를 산정하여 이를 시간에 따라 막장면에 재하함으로서 그 영향을 수치해석적으로 관찰하였다. 3차원 유한차분해석법을 이용하여 역학-동역학 연계해석을 통하여 지표침하 발생이력 및 분포도를 산정하였다. 연구결과, 3차원 수치해석을 통하여 막장면 진동하중에 의한 지표침하 발생경향을 성공적으로 모델링할 수 있었으며 최대 침하는 막장면에서 2.5D 후방에서 발생함을 확인하였고, 막장면 진동이 실제 지표침하에 영향을 미침을 확인하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권4호
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• pp.363-372
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• 2022

One of the most frequent issues in tunnel excavation is the collapse of rock blocks and the dropping of rock fragments from the tunnel face. The tunnel face can be reinforced using a number of techniques. One of the most popular and affordable solutions is the use of face longitudinal dowels, which has benefits including high strength, flexibility, and ease of cutting. In order to examine the reinforced face, this work shows the longitudinal deformation profile and ground response curve for a tunnel face. This approach is based on assumptions made during the analysis phase of problem solving. By knowing the tunnel face response and dowel behavior, the interaction of two elements can be solved. The rock element equation derived from the rock bolt method is combined with the dowel differential equation to solve the reinforced ground response curve (GRC). With a straightforward and accurate analytical equation, the new differential equation produces the reinforced displacement of the tunnel face at each stage of excavation. With simple equations and a less involved computational process, this approach offers quick and accurate solutions. The FLAC3D simulation has been compared with the suggested analytical approach. A logical error is apparent from the discrepancies between the two solutions. Each component of the equation's effect has also been described.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제8권1호
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• pp.65-76
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• 2006

기존의 NATM과 같은 터널공법에서는 불착 직후 벽연은 숏크리트나 록볼트에 의하여 지지되기 때문에 재래공법과 비교하여 암반의 느슨함을 감소시킬 수 있으나, 막장은 통상 무지보 상태로 놓여있기 때문에 붕괴의 위험성을 항상 내포하고 있는 것이 현실이다 현재 국내 터널시공시에는 막장이 굴진방향에 직립합A로써 응력의 집중이 발생하며 또한 막장의 안정성을 우려하여 단연분할공법을 채택하는 것이 일반적 공법으로 되어왔다. 그러나 이러한 방법은 경제적우로 큰 부당이 되며 공사기간 연장의 한 원인이 된다. 따라서 곡연막장 굴착공법을 개발하여 적용한다면 보다 나은 응력상태를 유지할 수 있어 1회 불진장의 증대 및 분할공법을 피함으로써 공사비절감 및 공사기간 단측에 매우 유리할 것이라 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권3호
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• pp.239-248
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• 2020

터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 오랜 시간이 소요되거나, 굴착면 전방의 암반등급을 파악할 수 없다는 점에서 한계를 갖는다. 본 연구에서는 순환인공신경망(Recurrent neural network, RNN)을 활용하여 굴착면 전방의 Q값을 예측하는 방법을 개발하였고 페이스 매핑으로부터 획득한 Q값과 비교/검증하였다. 4,600여개의 굴착면 데이터 중 70%를 학습에 활용하였고, 나머지 30%는 검증에 사용하였다. 학습의 횟수와 학습에 활용한 이전굴착면의 개수를 변경하여 학습을 수행하였다. 예측된 Q값과 실제 Q값의 유사도는 RMSE (root mean square error)를 기준으로 비교하였다. 현재 굴착면과 바로 직전의 굴착면의 Q값을 활용하여 600회 학습하여 예측한 Q값의 RMSE값이 가장 작은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 학습에 사용한 데이터 값 등이 변화하는 경우 변화할 수 있으나 터널에서의 이전 지반상태가 앞으로의 지반상태에 영향을 미치는 시스템을 이해하고, 이를 통해 터널 굴착면 전방의 Q값의 예측이 가능할 것으로 판단된다.