본 연구는 지질특성에 따라 해당 지역의 지질조건과 특성을 최대한 반영한 RMR 항목별 가중치를 결정하는 방법을 제안하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 우선 울산지역에 분포하는 백악기 퇴적암을 대상으로 RMR 분류의 인자별 배점체계를 검토하였다. 이 과정에서 기존 연구들이 수행한 경험적 연구방법을 탈피하여 다중회귀분석을 이용한 객관적 과학적 방법으로 인자별 배점을 설정하였다. 이를 통해 인자별 배점설정의 객관적 근거를 확보한 수정된 RMR 분류체계를 제안하고, 그 결과를 지질학적 관점에서 평가하였다. 다중회귀분석을 위해 RMR 항목과 사면경사를 각각 독립변수와 종속변수로 설정하였다. 다중회귀분석을 통한 수정된 RMR 항목별 가중치는 무결암의 강도가 30, RQD가 18, 불연속면 간격이 8, 불연속면 조건이 32, 그리고 지하수 12로 나타났다.
이 연구에서는 탄성파 속도를 이용한 암반분류(RMR)의 근거를 정량적으로 확인하기 위해 3공의 시추공 시추자료(지층 경계, RMR 등)와 현장 탄성파 측정 자료들과의 관계를 살펴보았다. 현장에서 획득된 탄성파 속도는 심도가 증가함에 따라 단조증가의 경향을 보인다. 각 시추공의 동일 심도에서 RMR, RQD, 절리간격 등의 상호상관성이 관찰되었으나, 탄성파 속도(Vp)는 RQD, 절리간격, UCS, 암편 Vp, RMR 등과 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 반면, 시추공(3공)에서 모든 자료에 대하여 심도를 고려하지 않고 분석하였을 경우 현장 탄성파 속도와 대부분의 RMR 인자들은 상관성이 낮지만(예: 일축압축강도와 절리간격의 결정계수: 각각 0.039와 0.091), RMR과 RQD는 상대적으로 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다(RQD와 RMR의 결정계수: 각각 0.193과 0.211). 이러한 결과는 현장 탄성파 속도로부터 각 심도 지점에서의 개별 인자 값의 유추는 불가능하지만, 암반의 전반적인 물성을 포함하고 있는 RMR의 상관관계를 이용하여 개략적인 지반특성의 파악은 가능하다는 점을 시사한다. 아울러, 널리 이용되는 품셈의 연암-보통암의 경계값이 시추조사를 통해 실제 지반의 연암-보통암 경계값에 비해 속도가 느림이 관찰되는데, 이는 품셈의 기준을 재정립할 필요가 있음을 지시한다.
Bieniawski에 의해 개발된 RMR은 암석강도 및 불연속면, 지하수 등의 6개 인자에 따라 분류되어, 이들을 합산하여 결정된다. RMR 분류법은 각 요소들에 대한 평가가 비교적 쉽고, 다양한 응용을 거쳐 여러 분야에 적용되어 국내에서도 가장 널리 사용하고 있는 암반분류 방법 중의 하나이다. RMR 분류결과는 터널의 유지시간, 최대 무지보폭의 예측, 지보량 산정, 암반의 물리적 특성값 예측 등에 적용될 수 있다. 또한 RMR 분류법을 사면안정, 댐 기초, 심부 광산 등에 적용하거나, RMR 분류법의 미비한 부분을 보완하기 위한 여러 가지 수정방법이 제시되었다.
보강효과 및 계측조건의 영향이 배제된 무보강 상태의 전변위는 터널 굴착에 따른 암반 거동의 정량적 지표가 될 수 있으며, 이러한 변위는 지질학적 특성에 의존한다. 본 연구는 암반 상태별로 굴착에 따른 암반의 거동 특성을 잘 반영할 수 있는 암반 평가법의 제안을 목적으로 한다. 이를 위해 퇴적암을 기반으로 하는 터널을 대상으로 형상, 굴진장 및 굴착 조건 등이 고려된 3차원 수치해석을 수행하였으며, 이를 통긍 암반 상태에 따른 무보강 상태의 전변위를 산정하였다. 그리고 산정된 전변위를 외적기준으로 하고, 각 RMR 인자들을 설명변수로 하는 수량화분석을 수행하였다. 그 결과 각 RMR 인자의 변위 영향도를 결정하였으며, 최종적으로 수정된 RMR 배점 체계를 제안하였다.
국내에서 터널 설계 시 널리 사용되는 RMR 분류법과 Q-system은 모든 암종에 대해 동일한 배점 체계를 적용하기 때문에, 지역적인 지질학적 특성을 반영할 수 없으며 암반의 공학적 이방성을 충분히 표현하지 못한다. 본 연구에서는 암종별 지질학적 특성차에 의한 각 RMR 항목의 중요도를 살펴보기 위하여, 퇴적암, 화강암, 천매암을 기반암으로 하는 터널을 대상으로 막장관찰자료에 대해 정준상관분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 암종의 변화에 따라 전체 RMR배점에서 각 인자가 차지하는 영향은 서로 큰 차이를 보였다
일반적으로 국내에서 터널의 지보 설계를 위한 암반분류법으로는 RMR 분류가 사용된다. 터널 시공 중 예비조사계획을 보온하고 노선을 따른 연속적인 지반 정보를 획득하기 위해 막장관찰과 동시에 RMR을 통한 암반분류가 시행된다. 하지만 국내 터널 시공 여건 상 조사를 위한 충분한 시간이 보장되지 않으며, 때로는 막장에서의 직접 관찰이 불가능 한 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 RMR 항목 중 상대적으로 조사 시간이 길며 세밀한 관찰이 요구되는 RQD와 불연속면 상태 항목의 배점을 추정하기 위한 선형회귀분석을 수행하였으며, 그 결과 최적 회귀식을 산정 하였다. 또한 기존 연구에서 고려하지 않은 지질조건을 반영하기 위해, 퇴적암, 천매암, 화강암을 기반으로 하는 터널의 데이터를 각각 구분하여 분석하였다. 추정을 위한 변수로는 다른 RMR 항목을 대상으로 선정하였으며, 이들 간의 선형회귀분석을 통해 최종 회귀식을 산정하였다.
터널 시공 중 일상적으로 수행되는 계측에 의해 정량화되는 터널의 거동은 안정성 평가를 위한 주요한 항목이며, 이는 지역적인 지질학적 특성에 크게 의존한다. 본 연구에서는 지질학적 특성 차에 의한 RMR 항목별 터널 거동에 미치는 영향도를 분석하기 위하여, 터널의 face mapping 자료와 계측자료를 각각 설명변수와 종속변수로 한 수량화 분석을 실시하였다. 분석 결과, RMR 인자가 터널의 변위에 미치는 중요도의 평균은 R1, R2, R3, R4, R5 각각 17.0%, 20.4%, 20.4, 11.6%, 30.6%로서, 이는 분석지역의 지하수특성이 변위에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.
암반구조물의 안정해석을 위해서는 암반의 특성을 연구하여 설계에 요구되는 매개변수를 합리적으로 결정해야한다. 본 논문에서는 여수, 광주, 양산, 부산, 대전 등의 안산암, 응회암지역을 대상으로 공내재하시험과 일축 및 삼축압축시험을 수행하고 기존에 제안된 추정식을 비교분석하였다. Nicholson & Bieniawski가 제안한 감쇠계수를 이용하여 변형계수를 추정한 결과 RMR이 60미만인 경우에는 감쇠계수를 고려한 공내재하시험결과를 이용하는 것을 제안하며, RMR값이 60 이상인 경우에 대해서는 김교원에 의해 제안된 식이 가장 근접하는 것으로 나타났다. 그리고 RMR과 점착력, 그리고 내부마찰각을 비교한 결과, 점착력과 내부마찰각 모두 Tsuchiya의 제안식이 가장 일치하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 암반 변형계수와 RMR의 관계를 비교분석하고 RMR값을 이용한 전단강도정수 산정식을 제안하였는 바 변형계수와 전단강도정수는 RMR지수 산정요소에 포함되지 않아 여러 인자들에 의해 결과가 달라질 수 있으므로 국내 현장에 맞는 실용적인 추정식들이 제안되어져야 할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 암반분류를 현장에서 바로 실시할 수 있는 암반분류법을 도출하고 도출된 분류법과 기존분류법간의 상관관계를 고찰하는데 그 목적이 있다. 암반 묘사를 위한 분류인자를 먼저 암반강도와 암반구조로 나누었으며, 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하였다. 변수의 평가를 위한 지표는 기존의 분류법에서 획득하여 이용하였으며, 이를 통하여 암반의 강도 특성과 구조적 특성을 모두 나타내었다. 도출된 각 각의 변수에는 25점의 배점을 할당하였다. $RMR_{basic}$과 본 연구와의 상관관계는 $RMR_{basic}$ = 0.86(X-Method)+14.47, 수정 RMR과 본 연구와의 상관관계는 $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20로 나타났다. 결정계수는 각각 $R^2$=0.841, $R^2$=0.846으로 나타났다.
본 연구에서는 RMR system항목들의 타당성을 평가하였고 국내현장에서 측정한 데이터에 대한 적용성을 검토하였다. 데이터베이스는 전국에 걸쳐 지하철, 철도, 도로 터널로 구분하여 139개 현장으로부터 작성하였다. Bieniawsk의 원분류는 경험적으로 도출되었지만 비교적 타당한 것으로 분석되었다. 그러나 국내 현장에 적용할 때에는 상당한 차이가 있어서 국내의 데이터베이스로 추론한 새로운 암반분류 시스템 KRMR1과 KRMR2를 제안하였다. KRMR1에서는 인자들의 등 급비중을 조정하였으며 KRMR2에는 2개의 인자를 추가하였다. 이 과정에서 암반의 성질을 평가하는 ‘특성치’의 선택이 어려워 인공신경 망을 이용하여 추론하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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