복층터널은 도심지에서 대심도로 시공되는 특성이 있으므로 복층터널용 수직구는 급기 및 배기구, 대피통로 계단, 엘리베이터, 배전시설, 접속터널 등의 설치공간의 확보가 필요하다. 또한 복층터널용 수직구는 도심지에 시공되는 특성상 공사영향 최소화를 위하여 터널굴착 완료 후 수직구 내부 콘크리트 구조물의 급속시공이 필요하다. 따라서 수직구 내부 슬래브 및 계단용 콘크리트 시공의 프리캐스트화가 필요하며 이러한 수직구 내부 프리캐스트 구조물 지지를 위한 브래킷의 급속시공기술이 필요하다. 브래킷 형태 사례조사 결과 현장타설 방식, 프리캐스트 방식, 철재브래킷 방식 등이 있는데 본 연구에서는 시공속도 향상을 고려하여 경제성이 양호하고 시공성이 우수한 철재브래킷을 개선한 새로운 브래킷에 대하여, 직선형 매립 앵커볼트와 꺾임형 매립 앵커볼트에 대한 구조성능시험결과 소요하중 지지능력을 확보하는 것을 확인하였고 꺾임형 매립 앵커볼트의 하중지지능력이 보다 큰 것을 확인하였다.
2010년대 이후 고준위 방사성폐기물 심층처분, 지하 CO2 저장과 시추공 조사 기반 심지층 특성화를 대상으로 한 연구 및 실용화 프로젝트의 사회적 중요성이 점차 높아지고 있다. 이와 관련하여, 대심도 암반의 수리 특성에 대한 정량적이고 신뢰성있는 정보를 얻을 수 있는 현장 시험 기술의 필요성도 크게 증가하고 있다. 수년간의 연구 개발을 통해 자체 기술력으로 설계, 제작된 핵심 장치들을 기반으로 대심도 시추공 수리특성 조사 시스템(DHTS)을 독자적으로 구축하였다. 이 시스템을 사용하여 경주시 중생대 화강암과 퇴적암 지역에 위치한 심도 1 km 급 시추공 2개소에서 고정밀도 정압 주입시험을 성공적으로 수행하였다. 현장 시험에서 미세 유량 주입/조절 모듈을 사용하여 0.01 l/min 미만의 매우 낮은 유량 측정이 가능하였다. 본 논문에서는 DHTS의 주요 특성을 소개하고 대심도 저투수성 암반 환경 하에서 수행된 고정밀도 시험 결과에 대해 간단히 논의하였다.
일반적으로 세그먼트 라이닝 터널은 프리캐스트 콘크리트 세그먼트를 연결하여 하나의 링을 구성하고 터널의 진행방향으로 링을 서로 결합하여 형성한 터널을 말한다. 세그먼트 라이닝의 구조적 특성은 세그먼트 이음부의 거동에 따라 크게 달라지므로 이음부를 적절하게 모델링해야 한다. 지반 하중을 받을 때 세그먼트 이음부는 회전에 저항하는 힌지로 작동하며, 모멘트-회전 관계는 비선형 거동을 보인다. 세그먼트 이음부가 라이닝 거동에 미치는 영향을 파악하기 위해 실제 설계에 통용되는 일본 기준 및 Janssen 모델을 적용하여 세그먼트 이음부의 모멘트-회전 관계를 설정하였다. 또한 이 논문은 지압강도를 기초로 세그먼트 이음부의 회전강성을 결정하는 방법을 제시하였다. 가상의 설계조건에서 기존 모델 및 제시된 방법을 적용해 세그먼트 이음부의 회전을 추정하고 세그먼트 라이닝과 이음부에서 발생하는 단면력을 계산하였다. 세그먼트 이음부의 회전이 증가할수록 이음부의 접촉 면적이 감소하므로 세그먼트 이음부의 지압강도를 확인해야 한다. 이 논문은 세그먼트 이음부의 지압강도를 검토하기 위해 세그먼트 이음부의 회전강성을 결정하고 지압강도를 계산하는 일관된 방법을 제시하였다.
지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용 과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.
지하공간의 활용이 활성화됨에 따라 지중구조물의 설치를 위해 깊은 굴착이 이루어지고 있으며, 굴착지반의 변형을 최소화하기 위해 흙막이벽체가 많이 활용되고 있다. 특히 도심지에서의 깊은 굴착이 진행함에 따라 벽체에 인접한 구조물의 피해가 발생하지 않도록 벽체 변형을 최소화하기 위한 방법들이 강구되어 왔으며, 이들 방법 중 하나가 버팀 선행하중 공법이다. 이 공법은 벽체의 버팀에 주동적으로 하중을 가해 벽체 변형을 억제하는 방법으로, 최근까지 이 공법에 관한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 관련된 연구가 활발히 진행되었음에도 불구하고, 현재까지 선행하중에 대한 명확한 관리기준이 마련되어 있지 않다. 또한 굴착 깊이가 깊거나 배면지반의 상태에 따라 버팀의 작용력이 증가할 수 있으므로, 버팀에 가할 수 있는 선행하중의 크기가 감소할 수 있다. 그럼에도 불구하고 기존 연구결과에서 제안하고 있는 선행하중의 크기(작용하중의 50%이상)를 버팀에 일률적으로 적용하고 있다. 본 연구에서는 벽체의 배면지반조건에 따른 H-빔 버팀보의 선행하중 적용범위를 평가하고자 3차원 유한요소해석을 수행하였다. 해석결과, 연약한 지반조건이고 깊은 심도 굴착이 진행하는 경우 토압과 선행하중에 의한 버팀구조의 안정성에 문제가 발생할 가능성이 매우 큰 것으로 나타났다. 그리고 선행하중의 적용범위는 버팀 작용하중의 5%~70%인 것으로 나타났다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
DECOVALEX 프로젝트는 고준위방사성폐기물 처분 시스템에서 발생하는 복잡한 열-수리-역학-화학적(THMC) 복합거동에 대해 수치해석을 통해 보다 더 깊이 이해하기 위해 수행되고 있는 대표적 국제공동 연구이다. 현재 DECOVALEX-2023이 7개 task를 기반으로 진행 중이며, 이 중 Task C는 Mont-Terri 지하연구시설에서 수행된 실규모 정치(FE) 시험을 대상으로 처분시스템 내 THM 복합거동을 모사하는 것을 목표로 하고 있다. 본 연구에서는 자체개발 해석 코드인 OGS-FLAC을 활용하여 수치해석 연구를 수행하였다. 수치모델에서는 FE 시험과 같이 일정 출력의 히터를 수평으로 위치시켰으며, 주어진 계측지점에서 압력 분포, 온도 변화, 역학적 변형을 계측하였다. 완충재 내부로 유입되는 유체 흐름은 완충재의 흡입력으로 인해 발생하였으며, 주변 영역에서는 열 팽창 및 열 압력이 지배적으로 작용함을 확인하였다. 해석 결과는 향후 타 참여 그룹 및 실험 결과와 비교 검증을 수행할 계획이다.
도심지에는 많은 지중 매설관이 설치되어 있으며, 이러한 지중 관로의 위치(깊이, 방향 등)은 굴착을 수행하기 전에 특정되어야 한다. 지중 매설관을 탐지하기 위해 다양한 지구물리학적인 방법을 사용할 수 있으나, 지반의 불균질성으로 인해 정확한 위치정보를 파악하는 것은 어렵다. 다양한 비파괴 탐사 방법 중 GPR (ground penetrating radar)는 고속으로 실험이 가능하며, 다른 탐사 방법에 비해 상대적으로 저렴한 탐사비용 등의 장점을 갖는다. 그러나 GPR의 탐사 데이터는 해석이 직관적이지 않아 상당한 전문적 지식이 요구된다. 최근 딥러닝을 이용한 탐사 데이터의 자동판독 기술에 대한 연구가 증가하고 있으나, 매설물의 위치를 정확히 알고 있는 탐사 데이터가 부족하여 학습모델 구축에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 이러한 문제를 FDTD (finite difference time domain)수치해석을 통해 해결하고 자동탐지 학습 모델의 성능을 향상시키기 위한 기초연구를 수행하였다. 첫째, 단일유전율로 구성된 균질지반을 구성하고 해석을 수행하였다. 불균질 지반의 경우 프랙탈 기법을 이용하여 모델을 구성하고 해석을 수행하였다. 둘째, 합성곱 신경망을 이용하여 딥러닝 학습을 수행하였다. Model-A는 균질 지반 해석 데이터만 이용하여 학습을 수행하였으며, Model-B는 균질 및 불균질 지반 해석 데이터를 이용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 Model-B가 Model-A보다 탐지성능이 우수한 것을 확인하였다. 이는 자동탐지 모델의 학습 시, 지반의 불균질성을 포함하여 학습을 수행하면 탐지 모델의 성능이 개선됨을 의미한다.
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.
세계는 현재 도시집중으로 인한 도시문제 중 토지이용에 관한 문제의 해결책으로 도시의 입체적 이용 및 개발을 진행하고 있다. 국내에서는 부산이 산지의 비율이 높고, 도심을 관통하는 경부선이 117년이 넘도록 도심을 단절시키며 가용토지의 부족으로 도시의 발전을 저해하고 있는 실정이기에 입체개발 도입이 필요할 때다. 이에 경부선 지하화 사업을 통해 도심의 단절 문제를 해소하고 가용토지를 늘려 입체적이고 다양한 기능으로 활용하고자 시도하고 있다. 본 연구에서는 부산의 경부선 역들의 지하화 사업지를 대상으로 대상지 인근 주민에게 선호도 조사를 실시하여, 철도 및 철도역 입체개발로 생기는 각 가용토지에 대해 활용 방향성을 살펴보고자 하였다. 그러나 이를 실현하기 위해서는 법적・제도적 뒷받침이 필요한데, 개별법들의 연계성 부족과 입체적 개발에 관한 구체적 지침이 없는 등 토지를 입체적으로 활용하기에 한계가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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