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.
본 논문에서는 가소성 특성을 지니는 TBM 뒤채움재의 개발과 성능을 연구하기 위하여 실험한 내용을 다루고 있다. 쉴드 TBM 굴진 시 배면을 충전하는 방법으로 현재 LW 뒤채움재를 사용해오고 있는데, LW 뒤채움재는 강도 저하로 인한 침하발생, 지하수에 의한 재료분리, 가소성 저하와 같은 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 개발한 무기질계 가소성 뒤채움재의 성능을 분석하기 위해 실내시험과 모형실험을 수행하였다. 실내시험 결과, 무기질계 가소성 뒤채움재는 LW 뒤채움재 대비 재령 1시간의 일축압축강도가 12배 이상 높게 나타났고 블리딩률은 8.3배 이상 낮게 측정되었으며 플로우 값은 27배 이상 높게 나타났다. 이러한 결과로 미루어볼 때 무기질계 가소성 뒤채움재가 강도 저하, 재료분리, 주입성면에서 LW보다 성능이 우수한 것으로 판단된다. 또한 충전 성능을 분석하기 위해 모형 주입장치 시험기를 제작하였고, 수중에서 재료분리 발생여부를 육안으로 확인하였으며, LW 뒤채움재보다 ITB의 충전율이 20% 이상 높게 나타났다. 이는 무기질계 가소성 뒤채움재가 지하수에 의한 재료분리를 방지하며, 터널의 공동 발생을 억제시킬 것으로 판단된다.
최근 고성토 및 장지간 개착식 터널구조물의 구조적 안정성을 확보하기 위하여 리브 보강형 프리캐스트 아치 세그멘트를 이용한 개착식 터널공법이 연구 개발되어 시공되고 있다. 이러한 개착식 터널 구조물은 비개착식 터널 구조물에 비해 토피고가 상대적으로 작기 때문에 지진등에 의한 뒤채움 지반의 동적 거동에 의한 피해가 발생되는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 리브 보강형 프리캐스트 아치 개착 터널에 대한 내진 해석을 수행하여 지진동에 대한 리브 보강의 효과와 개착 터널의 동적 거동 특성을 분석하고자 하였다. FLAC2D를 이용하여 2차로 규모의 일반 현장타설 복개 아치 터널, 리브 보강형 프리캐스트 아치 복개 터널에 대한 동적 내진해석을 수행하였다. 또한 토피고, 굴착사면, 성토사면 조건에 따른 동적 거동특성을 비교 분석하였다. 리브 보강으로 인한 터널 구조물의 강성증가는 지표면으로 전달되는 지진동의 증폭현상을 감소시키는 것으로 평가된다. 합리적인 동적 내진해석을 통해 리브 보강형 프리캐스트 아치 복개 터널이 일반 현장 타설식 복개 터널보다 동적 하중에 대하여 보다 효과적임을 확인하였다.
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.
기존 터널 하부에 근접 교차하여 새로운 터널을 건설하는 경우에, 신설터널의 종방향 아칭이 기존 상부 터널의 간섭으로 인하여 영향을 받으나 이에 대한 연구는 많지 않다. 특히 기존터널의 상부에 존재하는 지상 구조물에 의한 영향을 연구한 경우는 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기존터널 하부에 근접 교차하여 새로운 터널을 굴착하는 경우에, 기존터널과 하부 터널 막장의 상대적 위치에 따른 아칭현상과 지상구조물에 의한 영향을 실내모형실험을 실시하여 규명하고자 하였다. 이를 위하여 기존 원형터널 하부에서 신설터널 막장 위치를 변화시키면서 지중응력과 변위를 측정하였다. 또한, 지상 구조물의 위치에 따른 영향을 측정하였다. 연구 결과 상부 터널의 간섭에 의하여 하부 터널 종방향 응력전이가 영향을 받는 것을 알 수 있었으며, 하부 터널 굴착에 따른 종방향 아칭에 의해 상 하부 터널 사이에서 지반의 토압이 변하는 것을 확인하였다. 또한, 지상구조물의 위치가 막장과 일치하였을 때 종방향 아칭으로 인한 간섭이 가장 크게 측정되었다.
TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.
강관보강그라우팅 공법은 터널 시공 중 막장면 천단의 보강과 차수를 목적으로 시공현장에서 널리 적용되고 있다. 가장 보편적인 강관다단그라우팅 공법은 주입재의 역류를 막기 위해 강관과 보어홀 사이에 실링재를 주입하도록 규정되어 있으며 이 공정에서 긴 시간이 요구되는 실정이다. 따라서 실링 주입 공정을 제거한 강관보강그라우팅 공법이 여러 종류 제안되었으며, 대표적으로 구획을 나누어 동시에 주입하는 공법과 외부 패커를 활용해 다단으로 주입하는 공법이 있다. 시공 기간과 장비 면에서 이러한 대체 공법들의 장단점이 논의된 바 있으나 실제 지반에 각 주입 방법 별로 얼마나 주입 범위를 확보할 수 있는지에 대해서는 정량적으로 검토된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 실제 주입 공정에 기반하여 그라우트 주입 방법에 따른 주입 범위를 평가하고자 한다. 우선 그라우트의 점도를 실내 실험을 통해 계측하였다. 그리고 전산유체역학 상용 프로그램을 사용하여 수치해석 모델링을 구성하였다. 수치해석 모델링에 측정된 그라우트 물성과 현장에서의 주입 절차를 반영하여 매개변수 해석을 수행하였으며, 그 결과 주입 방식에 따라 주입 범위와 거동이 크게 달라지며 특히 비균질한 지반에서 더 두드러짐을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 확인한 주입 방법과 지반 종류, 그리고 그라우트 종류에 따른 주입 범위를 기반으로 효과적인 주입공법의 선정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
비교적 얕은 깊이에서 터널을 착굴하거나 개착을 하늘 경우, 열변지반에 침하 및 수평이동 등의 변위가 발생하게 된다. 이러한 변위는 주변 구조물의 안정에 큰 영향을 미치며, 심한 경우 주변 구조물이 파괴되는 상태에 까지 이른다. 인구가 밀집된 대도시에 지하철을 시공할 경우, 주변 문화재, 고층건물, 상하수도관, 가스관 등의 안정을 지하철 설계시 고려하여야 하므로 터널굴착에 따른 지반변위의 예측과 자세한 침하의 원인이 규명되어야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 지반 침하량 및 침하발생 영역을 예상하거나 침하요인을 파악하기 위하여 부산지하철 NATM회간의 지표면 침하, 지표면 수평변위, 지중침하, 천단침하 들에 관한 측정 분석이 이루어졌다. 그 결과, 횡방향 지표면 침하는 Gaussian normal probability curve, 종방향 지표면 심하하는 cumulative Gaussian probability curve로서 해석이 가능하다는 것과 가인버어트의 조기폐합이 침하량 감소에 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
터널 및 지하구조물 시공 중 굴착 대상 지반에 대한 정확한 정보 획득은 작업의 효율성과 안전성을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 굴착 중 굴진 대상 암반의 지질 구조를 신속하고 정확하게 감지하기 위하여 천공탐사 기법을 이용하였다. 유압 착암기 천공 시 발생하는 천공속도, 회전압, 피드압 등의 기계량을 측정하여 분석하였으며, 이를 통해 암석과 지질 구조적 특성에 의해 변화되는 암반 특성을 평가 하였다. 터널 시공현장에서 굴착 중 획득된 천공데이터 분석에 의해 평가된 암반 정보는 굴착 전 수행된 선진수평시추 및 TSP 탐사 결과와 비교하여 신뢰성을 검토하였으며, 그 결과 천공 데이터의 변화가 암반 특성 및 불연속면 예측을 위해 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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