• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.36-47
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• 2017

대표적인 국내 해저터널 시공사례로 침매공법을 적용한 가덕 해저터널이 완공되어 운영 중이고, NATM 공법을 적용한 보령~태안간 해저터널이 건설중이다. 호남~제주 간 고속철도 해저터널이 구상중 이고, 일본, 중국과도 해저터널 건설에 대한 타당성이 검토되고 있다. 그러나 Shield TBM 공법을 적용한 해저터널에 대한 국내 시공사례가 없어, 현재의 기술력으로는 장대 해저터널 사업성 분석 및 적정 공사기간 예측 등 공사수행을 위한 공정계획정보 제공이 어렵다. 경제성 등 이유로 정부기관 및 발주기관도 Shield TBM 공법 적용에 소극적이고, Shield TBM 공법을 적용한 공정관리분야 기술적 자료도 부족한 실정이다. 따라서, 장대 해저터널 사업성 분석 및 적정 공사기간 예측하기 위한 표준공정관리체계가 필요하다. 본 연구를 통해 WBS, Network Diagram, 단위 공사기간 산출모델 등 해저터널 표준공정관리 체계를 제시하므로써, 장래 건설되어질 해저터널 사업에 기술적, 경제적으로 기여하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.19-32
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• 2011

터널 공사 중 많은 문제를 야기시킬 수 있는 불확실한 지반상태 및 터널 공법에 따른 여러 리스크를 최소화 할 수 있도록 전반적인 위험도 평가를 터널 설계 시 반드시 수행하여야 한다. 본 연구에서는 도심지 및 하저터널 구간의 터널공법으로 NATM 또는 쉴드 TBM 적용시 공법별 발생할 수 있는 리스크에 대하여 분석하였다. 우선 연구대상 지역의 주요 리스크 항목을 선정한 후 공법적용시 발생 가능한 리스크와 그 영향을 검토하고, 각각의 리스크 발생가능성과 터널공사에 미치는 위험도에 따라 정량적으로 등급화 하였다. 이러한 리스크 분석을 통하여 주요 위험도 영향을 고려한 공사비 및 공기분석을 수행하고 터널공법별 비교위험도를 평가하였다. 본 연구결과를 바탕으로 복합지반으로 구성된 도심지 대단면 터널에 대해 리스크 발생을 최소화 할 수 있는 안전하고 경제적인 터널공법을 선정하였다. 단, 본 연구는 국한된 지층 및 특별조건에서의 비교위험도를 평가한 결과임을 밝혀둔다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제7권2호
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• pp.67-76
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• 2006

본 논문은 수직 절리가 잘 발달된 지하수위가 높은 화산암질 지반에서 직경 3.3m의 도수터널 굴착을 하는 수력발전소 건설공사 내용이다. 취수시설은 발전소로부터 20.3km 상류에 위치하고 있으며, 20km의 도수터널과 연결되어 있고 440m의 낙차고를 갖는 펜스탁이 발전소와 연결되어 있다. 현장의 지질 조건은 전형적인 칼데라 호수인 토바호에 의해 지반 침식과 수직방향의 인장균열이 발달하였으며 이로 인해 지반의 초기응력이 이완되었다. 높은 지하수위(최대 수두 200m)를 가진 잘 발달된 수직 절리를 터널이 관통하면서 막대한 양의 지하수가 터널내로 유입되었다. 터널 굴착은 개방형 쉴드 TBM과 버럭반출에는 철로와 기관차를 사용하였다. 터널 내로의 유입수가 터널 바닥면에서 70cm 높이에 다다르고 이는 터널 직경(3.9m)의 17%에 해당하였다. 생산성을 향상하기 위해서 TBM과 버럭반출 차량과 같은 몇 가지의 개선과 수중펌프를 증설하는 방안을 사용하였다. 굴착 중에 만난 지반 조건이 설계보다 상당히 불량하여 RC라이닝에서 지하수 유입, 암반조건, 수압 등에 따라 PC 세그먼트 라이닝 또는 PC 세그먼트 라이닝과 현장타설 RC 라이닝, RC 라이닝, 그리고 강재 라이닝이 적용되었다. 이 PC 세그먼트 라이닝의 도입과 TBM과 다른 장비의 개조 및 개선을 통해서 심각한 지하수 조건 하에서 터널 굴착 공사를 성공적으로 완료하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권3호
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• pp.323-345
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• 2019

토사지반과 핵석지반에서 EPB 쉴드 TBM을 통한 성공적인 터널 시공을 위해서 굴착면 전방의 지반 정보를 정확히 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 전기비저항 탐사와 유도분극(induced polarization) 탐사를 함께 활용하여 복합토사지반과 핵석지반에 대한 전방 예측 방안을 제시하고자 하였다. 토사지반의 구성은 EPB 쉴드 TBM에서 첨가재 선택에 필수요소이며, 핵석지반은 기계화 시공에서 난이도가 높은 지반이기 때문이다. 탐사는 TBM이 굴진을 멈추고 세그먼트 1링을 조립할 시에 커터헤드에 설치된 4개의 전극을 활용하여 수행된다고 보았다. 토사지반의 경우 화강풍화토, 모래, 점토로 구성된 복합지반에 대해 축소모사하여 실내실험을 수행하였다. 실험 결과 전기비저항은 복합지반 이론해와 상당히 일치하였으며 유도분극은 경우에 따라 전기비저항과 경향성이 일치하거나 완전히 상반되었다. 이러한 결과를 토대로 실제 현장에서 적용 가능한 토사지반 예측방안을 제시하였다. 핵석지반의 경우 균질지반에서 핵석지반으로 굴착해 나가는 상황을 축소모사하였으며 핵석의 불규칙성을 난수를 통해 모사하였다. 실험결과 전기비저항은 핵석지반에 접근할수록 증가하였고 유도분극은 불규칙하게 오르내림을 거듭하는 경향을 나타내었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.117-124
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• 2014

최근 국내에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine)을 이용한 터널 굴착에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 쉴드 TBM 터널은 비배수 터널로써 세그먼트 이음부에서 누수가 발생할 경우에는 터널의 사용성 및 안정성에 문제가 될 수 있다. 본 연구에서는 첫째로 쉴드 TBM 터널의 세그먼트 시공 시 시공오차 및 세그먼트 과다변형에 의한 수팽창 지수재의 방수 성능 변화를 알아보았고, 두 번째로 지하수와 해수에 있을 수 있는 황산염과 염화물에 의한 수팽창 지수재의 내구성 저하를 알아보았다. 시험결과, 체결각 불합치가 $2^{\circ}$이상으로 시공 오차가 발생한 경우에는 수팽창 지수재의 차수 능력을 기대하기는 어려운 것으로 판단된다. 또한 수팽창 지수재가 황산마그네슘 용액에 장시간 노출될 경우에는 지수재의 내구 성능에 문제가 있을 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1994년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.227-232
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• 1994

Recently, TBM (Tunnel Boring Machince) method for a tunnel construction in domestic is very promisible due to shorten a constrution period. It is very important to increase the efficiency of the shotcrete for the TBM. The major factors influencing the efficienty of shotcrete are materials, mix disign, constrution conditions and skill of nozzle-man. In this paper, first, optimum synthesize conditions for the shotcrete accelerators was explored and early stiffenting mechanisms also studied. Second, TBM method was applied for a real job site using the optimum conditions obtained from a lab scale experiment.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.513-525
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• 2018

쉴드TBM 터널을 대상으로 하는 3차원 수치해석은 gap, tail void, 세그먼트설치, 뒤채움재 주입 등과 같은 쉴드TBM 굴착의 여러 특성들을 고려하여 시공과정을 반영할 수 있는 해석이 수행되어야 한다. 그러나 기계 굴착의 특성을 고려하는 해석적 기법은 여러가지 기법들이 혼용되어 적용되는 것이 일반적으로 해석결과의 일관성과 신뢰도에 의문이 제기된다. 본 논문에서는 쉴드TBM 터널의 3차원 수치해석에 사용될 수 있는 여러 기법들을 대상으로 현장에서 실제 계측된 지표침하 데이터를 활용한 매개변수연구를 수행하였다. 그 결과 설계단계에서 지표침하와 막장압 등 터널주변지반의 거동을 유사하게 예측하고 평가하는데 활용할 수 있는 해석기법으로서 분석하고 정리하였다. skin plate 주면압, 뒤채움압과 soil model이 지표침하에 가장 큰 영향요소로 파악되었고, 응력제어기법은 해저터널과같이 굴착지반의 volume loss 정보를 얻을 수 없거나 지표침하나 막장압 등 터널 주변거동파악이 중요한 경우에 적용 가능한 것으로 판단되며, 설계자는 현장여건과 쉴드TBM의 특성이 반영된 합리적인 3차원 수치해석을 수행하는데 본 가이드라인을 기본자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제13권4호
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• pp.260-269
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• 2003

In order to introduce to engineers the suitable calculation techniques of TBM advance rate (ad.) and ultimately promote to understand the designing process, this study was carried out. We analyzed the 17 bored data of TBM which applied to the roadway and water supply tunnels in Korea. From this analysis, it was able to how that the average utilization is 30.83% md the correlation equation of Ad and TBM´s diameter (D) is Ad(m/month) = 506.05ㆍ $e^{-0.1162}$$\times$D than the correlation coefficient ($R^2$) is 0.76. In the object of the W tunnel of Seoul-Busan highspeed railway, the Ad of TBM 5.0mø was analyzed by the variety of empirical models and upper correlation equation. Average Ad of the empirical models was calculated to be larger than one of the upper equations. But considering only the results of 3.0~5.0mø TBM in the 17 bored data, the average Ad by the models belongs to the similar range of bored data. Therefore, when the reliability and representative of parameters are decreased, a reliability test should be carried out through the comparison a variety of empirical models with the upper correlation equation.

• 터널과지하공간
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• 제30권3호
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• pp.214-225
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• 2020

쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R²)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.