• 터널과지하공간
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• 제4권3호
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• pp.215-227
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• 1994

Rock Mass classifications have been developed in many European countries. The most widely used classification methods are the Rock Mass Rating (RMR) system proposed by Bieniawski(1973) and the Q-system developed By Barton et al. (1974). These methods are also adopted at many mountain tunnels and subway sites in our country. Here, a geomechanical classification for slopeds in rock, the "Slope Mass Rating"(SMR) is presented for the preliminary assessment of slope stabiliyt. This method can be applied to excavation and support design in the front part of tunnel and cutting area as a guide line and recommendation on support methods which allow a systemmetic use of geomechanical classification for rock slopes.

• 터널과지하공간
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• 제7권1호
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• pp.1-12
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• 1997

Engineering rock mass classification is extensively used to determine the reasonable support system throughout the tunneling process in the field. Selection of support system based on the results of engineering rock mass classification is simple and straight-forward. However, this method cannot consider the effect of in-situ stresses, mechanical properties of support material, and support installation time on the behavior or rock-support system To handle the various conditions encountered in the underground excavation sites rock-support system. To handle the various conditions encountered in th eunderground excavation sites rock-support interaction program has been developed. This program can analyze the interaction between rock mass and support materials and also can simulate the tunnel excavation-support insstallation process by controlling the support installation time and the stiffness of support system. Practical applicability of this program was verfied by comparing the results of support design to those from rock mass classification for virtual underground excavation at the drilling site KD-06 in Geoje island.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권11호
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• pp.43-53
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• 2008

현재 국내에서 사용되고 있는 암반분류법은 발주처인 각 기관별로 표준화되어 있지 않을 뿐만 아니라 그 기준값이 상이하여 각 단계별 참여기술자간에 암반 판정의 불일치가 야기될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내에서 적용되고 있는 암반분류법의 문제점을 개선하기 위하여 국내 암반분류 기준들과 국제적 기준들을 비교, 검토하여 표준화된 분류요소를 제시하고, 각 요소에 대한 기준값을 합리적이며 객관적으로 정량화함으로써 이를 종합적으로 이용하는 평가 방식의 암반분류 안을 제시하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권5호
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• pp.449-460
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• 2022

Safe underground construction in a rock mass requires adequate ground investigation and effective determination of rock conditions. The estimation of rock mass behavior is difficult, because rock masses are innately anisotropic and heterogeneous at different scales and are affected by various environmental factors. Quantitative rock mass classification systems, such as the Q-system and rock mass rating, are widely used for characterization and engineering design. The measurement of rock classification parameters is subjective and can vary among observers, resulting in questionable accuracy. Geophysical investigation methods, such as seismic surveys, have also been used for ground characterization. Torsional shear wave propagation characteristics in cylindrical rods are equal to that in an infinite media. A probabilistic quantitative relationship between the Q-value and shear wave velocity is thus investigated considering long-wavelength wave propagation in equivalent continuum jointed rock masses. Individual Q-system parameters are correlated with stress-dependent shear wave velocities in jointed rocks using experimental and numerical methods. The relationship between the Q-value and the shear wave velocity is normalized using a defined reference condition. This relationship is further improved using probabilistic analysis to remove unrealistic data and to suggest a range of Q-values for a given wave velocity. The proposed probabilistic Q-value estimation is then compared with field measurements and cross-hole seismic test data to verify its applicability.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.265-272
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• 2003

In this study, the rock mass classification results from the face mapping and the resistivity inversion data are compared and analyzed for the reliability investigation of the determination of the rock support type based on the surface electrical survey. To get the quantitative correlation, rock engineering indices such as RCR(rock condition rating), N(Rock mass number), Q-system based on RMR(rock mass rating) are calculated. Kriging method as a post processing technique for global optimization is used to improve its resolution. The result of correlation analysis shows that the geological condition estimated from 2D electrical resistivity survey is coincident globally with the trend of rock type except for a few local areas. The correlation between the results of 3D electrical resistivity survey and the rock mass classification turns out to be very high. It can be concluded that 3D electrical resistivity survey is powerful to set up the reliable rock support type.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권1호
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• pp.29-36
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• 1998

본 논문에서는 이분적 암반분류 방법 보다 일반적인 다분적 암반분류 방법의 응용에 관해 연구하였다. 특히, 정성적 데이타를 체계적으로 이용할 수 있는 방법이 모색되었다. 응용 예를 통해 Bieniawski의 암반평가 시스템 (rock mass rating system, RMR)과 같이 암반을 두개 이상의 다등급으로 분류할 경우 본 논문에 제시된 방법이 효과적으로 사용될 수 있고 체계적인 암반조사를 위해 크게 기여할 것으로 생각된다. 또한, 오차에 대응하는 비용(cost of errors)의 기대값이 암반조사를 위한 시추 방법이 잘 계획되었는지에 관한 평가척도로 이용될 수 있음을 알았다.

• 화약ㆍ발파
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• 제24권1호
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• pp.21-28
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• 2006

현재 가장 많이 사용되고 있는 암반분류법인 RMR 이나 Q 분류법을 이용하여 조사단계에서 암반평가를 할 때, 평가요소의 하나인 RQD 값을 구하기 위한 시추작업이 제한적으로 이루어지고 있고, 또한 시공단계에서도 시추작업은 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 실제 현장조사에서는 RQD값은 일반적으로 유추되거나 간접적인 방법을 통해서 이루어지고 있는 실정이다. 또한 암반내의 절리간격조사도 여러 군의 절리가 존재할 경우 그룹별 간격의 측정이 용이하지 않으며 불연속면의 연속성 등 불연속면의 특성에 관한 측정이 쉽지 않다는 것이다. 절리간격 요소도 설제로는 RQD와 중복되는 요소로서 시추 코아에 의존하지 않고 보다 쉽게 암반평가를 실시할 수 있는 새로운 암반분류법의 개발이 필요하다. 이를 위해서 요구되는 요소들을 측정하지 않고도 암반의 구조적인 형태와 절리의 거칠기와 변형정도로 표시되는 불연속면의 표면적인 조건만을 관찰함으로써 암반평가를 실시할 수 있는 방법인 GSI 의 요소들을 RMR 방법과 결합하여 새로운 암반분류법을 제시하고자 하는 것이다.

• 자원환경지질
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• 제55권3호
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• pp.309-316
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• 2022

암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 터널과지하공간
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• 제6권3호
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• pp.197-208
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• 1996

Due to the constraints in pre site-investigation for tunnel, it is essential to redesign the support structures suitable for rock mass conditions such as rock strength, ground water and discontinuity conditions for safe tunnel construction. For the selection of optimum support, it is very important to carry out the rock mass classification and in-situ measurement in tunnelling. In this paper, in a mountain tunnel designed by NATM in hard rock, the selectable system for optimum support has been studied. The tunnel is situated at Chun-an in Kyungbu highspeed railway line with 2 lanes over a length of 4, 020 m and a diameter of 15 m. The tunnel was constructed by drill & blasting method and long bench cut method, designed five types of standard support patterns according to rock mass conditions. In this tunnel, face mapping based on image processing of tunnel face and rock mass classification by RMR carried out for the quantitative evaluation of the characteristics of rock mass and compared with rock mass classes in design. Also, in-situ measurement of convergence and crown settlement conducted about 30 m interval, assessed the stability of tunnel from the analysis of monitoring data. Through the results of rock mass classification and in-situ measurement in several sections, the design of supports were modified for the safe and economic tunnelling.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.237-245
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• 2004

터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.