- 권한신청
- P-ISSN2233-8292
- E-ISSN2287-4747
- KCI
21권 3호
초록
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 선택에필수요소이며, 핵석지반은 기계화 시공에서 난이도가 높은 지반이기 때문이다. 탐사는 TBM이 굴진을 멈추고 세그먼트1링을 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 굴착해나가는 상황을 축소모사하였으며 핵석의 불규칙성을 난수를 통해 모사하였다. 실험결과 전기비저항은 핵석지반에 접근할수록 증가하였고 유도분극은 불규칙하게 오르내림을 거듭하는 경향을 나타내었다.
Abstract
It is essential to predict ground conditions ahead of a tunnel face in order to successfully excavate tunnels using a shield TBM. This study proposes a forward prediction method for a mixed soil ground and/or a ground containing core stones by using electrical resistivity and induced polarization exploration. Soil conditioning in EPB shield TBM is dependent upon the composition of mixed soils; a special care need to be taken when excavating the core-stoned soil ground using TBM. The resistivity and chargeability are assumed to be measured with four electrodes at the tunnel face, whenever the excavation is stopped to assemble one ring of a segment lining. Firstly, the mixed ground consisting of weathered granite soil, sand, and clay was modeled in laboratory-scale experiments. Experimental results show that the measured electrical resistivity considerably coincides with the analytical solution. On the other hand, the induced polarization has either same or opposite trend with the measured resistivity depending on the mixed ground conditions. Based on these experimental results, a method to predict the mixed soil ground that can be used during TBM tunnel driving is suggested. Secondly, tunnel excavation from a homogeneous ground to a ground containing core stones was modeled in laboratory scale; the irregularity of the core stones contained in the soil layer was modeled through random number generation scheme. Experimental results show that as the TBM approaches the ground that contains core stones, the electrical resistivity increases and the induced polarization fluctuates.
초록
도심지 터널 공사가 많아지면서 이에 따른 소음, 진동, 교통불편 및 민원 저감을 위해 TBM 굴착이 증가하고 있다. 그러나 이러한 추세에도 불구하고 국내 TBM 공동구 설계 및 시공을 위한 기준들은 대부분 해외기술(일본, 독일 등)을 이용하고 있어 국내환경을 고려하지 못하고 있다. 특히, 공동구 TBM 설계의 주요 기준이 되는 굴진율은 대부분 일축압축강도만으로 산정되며 이마저도 실제 현장 특성과 맞지 않아 개선이 필요하다. 본 연구에서는 국내 현장에 적합한 굴진율을예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 시공 중인 소단면 쉴드 TBM 굴착 현장의 지반 및 굴진데이터를 수집하고 상관관계 분석을 통해 굴진율에 영향을 미치는 주요인자를 파악하였다. 도출된 영향인자들은 통계적 분석기법을 기반으로 한다중선형 회귀분석에 적용되어 굴진율을 예측하는 회귀식의 예측변수로 이용되었다. 결과적으로 회귀분석을 통해 도출된 회귀식은 일축압축강도와 절리간격을 예측변수로 추정되었으며, 해외 경험식과 비교하여 국내현장 굴진율의 예측 정확도가 높은 것으로 나타났다. 다만, 이 회귀식을 타 국내 현장에 적용할 경우 예측오차가 다소 증가하였다. 회귀식이 갖는 이와 같은 적용 한계를 개선하기 위해서는 추가적인 연구를 통해 현장조건에 제약을 받지 않는 굴진율 예측모델 도출이 필요할 것으로 보인다.
Abstract
Underground excavation using TBM machines has been increasing to reduce complaints caused by noise, vibration, and traffic congestion resulted from the urban underground construction in Korea. However, TBM excavation design and construction still need improvement because those are based on standards of the technologically advanced countries (e.g., Japan, Germany) that do not consider geological environment in Korea at all. Above all, although TBM performance is a main factor determining the TBM machine type, duration and cost of the construction, it is estimated by only using UCS (uniaxial compressive strength) as the ground parameters and it often does not match the actual field conditions. This study was carried out as part of efforts to predict penetration rate suitable for Korean ground conditions. The effective parameters were defined through the correlation analysis between the penetration rate and the geotechnical parameters or TBM performance parameters. The effective parameters were then used as variables of the multiple regression analysis to derive a regression model for predicting TBM penetration rate. As a result, the regression model was estimated by UCS and joint spacing and showed a good agreement with field penetration rate measured during TBM excavation. However, when this model was applied to another site in Korea, the prediction accuracy was slightly reduced. Therefore, in order to overcome the limitation of the regression model, further studies are required to obtain a generalized prediction model which is not restricted by the field conditions.
초록
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 브래킷에대하여, 직선형 매립 앵커볼트와 꺾임형 매립 앵커볼트에 대한 구조성능시험결과 소요하중 지지능력을 확보하는 것을확인하였고 꺾임형 매립 앵커볼트의 하중지지능력이 보다 큰 것을 확인하였다.
Abstract
Since the double-deck tunnel is deeply constructed in the city, it is necessary to secure the installation space of air supply and exhaust, escape passage stairs, elevator, distribution facilities and connection tunnels in the vertical shaft for the double-deck tunnel. Also, in order to minimize the effect of construction on adjacent area, it is necessary to construct the concrete structures at high speed in vertical shaft after tunnel excavation. Therefore, the slabs and the stairs in vertical shaft are needed to be constructed using precast concrete, and the rapid construction techniques of bracket for supporting the inner precast structure are needed. The bracket installation methods include cast-in-place concrete, precast concrete and steel. In this study, the improvement of the steel brackets with good economical efficiency and good workability was carried out in consideration of the improvement of the construction speed. We have developed a new bracket that is optimized through bracket shape improvement, anchor bolt position adjustment and quantity optimization. As a result of the structural performance test, it was confirmed that the required load supporting capacity was secured. As a result of structural performance test for bar type anchor bolt and bent anchor anchor bolt, it was confirmed that the required load carrying capacity was secured and that the load bearing capacity of bent anchor bolt was large.
초록
지하구조물의 내부에 탄두가 관입 후 폭발할 경우 일반적으로 목표물에 상당한 변위, 파손 및 광범위한 피해를 유발한다. 따라서 이러한 피해효과를 줄이기 위해서는 관입에 저항할 수 있는 지하구조물 방호 설계가 요구된다. 본 연구에서는 응용요소법을 이용한 철근콘크리트 지하구조물의 관입 방호성능 향상을 위한 주요 인자들을 크게 강도(콘크리트 압축강도) 및 밀도(콘크리트 두께, 철근의 피복 층수, 철근의 직경, 철근의 배근간격) 로 나누었다. 이를 바탕으로 다양한 조건에서 관통자에 의한 동적응답 시뮬레이션 전산 해석 연구를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 연구 결과는 철근콘크리트 지하구조물의 관입 방호성능 향상을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Abstract
Explosion after penetration of a warhead in an underground structure generally causes considerable displacement, breakage and extensive damage to the target. Therefore, in order to reduce the damage effect, it is required to design an underground structure protection against penetration. In this study, major factors for improvement of penetration protection performance of reinforced concrete underground structures using applied element method are divided into strength (concrete UCS) and density (concrete thickness, reinforcement layers, reinforcement diameters, reinforcement spacings). Based on these major factors, this study performed numerical analysis of simulation of dynamic response by penetrators under various conditions and analyzed the results. The results of this study are expected to be used as basis materials to improve penetration protection performance of reinforced concrete underground structures.
초록
터널 굴착으로 인한 지반 및 인접 구조물의 거동을 이해하고 분석하는 것은 매우 중요하며, 이는 현대사회에서의 과학기술의 발전과 함께 토목공학 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 근거리 사진계측기법은 지반공학 분야에서 주로 쓰이고 있으며, 최근 GeoPIV 등을 이용한 계측기법의 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본래에는 지반의 거동을 계측하여 시각화하는 방법으로 알루미늄 봉과 타겟 포인트를 이용한 VMS 프로그램이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 방법을 적용할 경우, 타겟 포인트가 손에 의해 인위적으로 설치되기 때문에 외부적인 오차가 발생할 수 있다. 또한 포인트 사이의 그리드가넓거나 좁을 경우 희박한 데이터가 도출될 수 있는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구에서는 타겟의 사용 없이 변위를분석할 수 있는 MATLAB 기반의 No-target 프로그램을 개발하였고 수치해석과 실내 모형시험을 통해 기존의 프로그램과의 비교 및 검증에 초점을 맞추었다. 연구 내용으로는 greenfield condition, strip foundation, pile foundation 3가지Case에 대하여 실내 모형시험을 실시하였으며, VMS 프로그램과 No-target 프로그램의 결과로부터 total displacement 와 vertical displacement의 오차율을 분석하였다. 또한 유한요소 수치해석 프로그램인 PLAXIS를 통하여 실내 모형시험과의 결과와 비교 및 검증하였다.
Abstract
It is very important to understand and analyze the interactive behaviour between ground and adjacent structures due to tunneling. With many technological advancement in modern society, numerous methods for analyzing the interactive behaviour are used in a wide range of civil engineering fields. Close range photogrammetry is mainly being used in the field of geotechnical engineering and research on measuring methods associated with GeoPIV has been currently increased. Originally, the close range photogrammetry using target points and aluminum rods for VMS (Vision Measurement System) program has been used. However, applying this has a problem that external errors can be occurred because the target points are artificially installed by hand, and if the grid between points is being wider or narrower, deficient data can be obtained. Therefore, in this study, MATLAB-based No-target program that can analyze displacement without using target was developed. Additionally, this study focused on comparison and verification with existing program through numerical analysis and laboratory model test. Three cases of Greenfield condition, Strip foundation, and Pile foundation were analyzed. From results of VMS program and No-target program, the error rate and reliability of the total displacement and the vertical displacement were analyzed. It was also compared and verified through the finite element numerical program, PLAXIS.
초록
대부분 딥러닝 모델의 학습은 입력값과 입력값에 따른 출력값이 포함된 레이블링 데이터(labeling data)를 학습하는 지도 학습(supervised learning)으로 진행된다. 레이블링 데이터는 인간이 직접 제작하므로 데이터의 정확도가 높다는 장점이 있지만 비용과 시간의 문제로 인해 데이터의 확보에 많은 노력이 소요된다. 그리고 지도 학습의 목표는 정탐지 데이터(true positive data)의 인식 성능 향상에 초점이 맞추어져 있으며, 오탐지 데이터(false positive data)의 발생에 대한대처는 미흡한 실정이다. 본 논문은 터널 관제센터에 투입된 딥러닝 모델 기반 영상유고 시스템의 모니터링을 통해 정탐지와 레이블링 데이터의 학습으로 예측하기 힘든 오탐지의 발생을 확인하였다. 오탐지의 유형은 작업차량의 경광등, 터널 입구부에서 반사되는 햇빛, 차선과 차량의 일부에서 발생하는 길쭉한 검은 음영 등이 화재와 보행자로 오탐지되고 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 발생한 오탐지 데이터와 레이블링 데이터를 동시에 학습하여 딥러닝 모델을 개발하였으며, 그 결과 기존 레이블링 데이터만 학습한 모델과 비교하면 레이블링 데이터에 대한 재추론 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 그리고 오탐지 데이터에 대한 재추론을 한 결과 오탐지 데이터를 많이 포함하여 학습한 모델일 경우보행자의 오탐지 개수가 훨씬 줄었으며, 오탐지 데이터의 학습을 통해 딥러닝 모델의 현장 적용성을 향상시킬 수 있었다.
Abstract
Most of deep learning model training was proceeded by supervised learning, which is to train labeling data composed by inputs and corresponding outputs. Labeling data was directly generated manually, so labeling accuracy of data is relatively high. However, it requires heavy efforts in securing data because of cost and time. Additionally, the main goal of supervised learning is to improve detection performance for ‘True Positive’ data but not to reduce occurrence of ‘False Positive’ data. In this paper, the occurrence of unpredictable ‘False Positive’ appears by trained modes with labeling data and ‘True Positive’ data in monitoring of deep learning-based CCTV accident detection system, which is under operation at a tunnel monitoring center. Those types of ‘False Positive’ to ‘fire’ or ‘person’ objects were frequently taking place for lights of working vehicle, reflecting sunlight at tunnel entrance, long black feature which occurs to the part of lane or car, etc. To solve this problem, a deep learning model was developed by simultaneously training the ‘False Positive’ data generated in the field and the labeling data. As a result, in comparison with the model that was trained only by the existing labeling data, the re-inference performance with respect to the labeling data was improved. In addition, re-inference of the ‘False Positive’ data shows that the number of ‘False Positive’ for the persons were more reduced in case of training model including many ‘False Positive’ data. By training of the ‘False Positive’ data, the capability of field application of the deep learning model was improved automatically.
초록
본 연구는 구조용 합성섬유(PP섬유) 혼입량에 따른 숏크리트 보강성능과 적정한 평가방법에 관한 것으로, 강섬유(37.0 kg/m3)와 구조용 합성섬유(PP섬유) 혼입량을 매개변수(5.0 kg/m3, 7.0 kg/m3, 9.0 kg/m3)로 설정하여 숏크리트 압축강도, 휨강도 및 휨인성 시험을 수행하였다. 특히, 판상의 숏크리트 에너지 흡수능력을 평가하기 위하여 원형 패널 휨인성시험(Road and Traffic Authority, RTA)을 수행하였다. 검토결과, 압축강도 및 휨강도는 강섬유 보강 숏크리트가 다소크나, 실질적인 숏크리트 보강성능를 나타내는 휨인성은 구조용 합성섬유(PP섬유) 보강 숏크리트가 큰 것으로 분석됨에 따라, 강섬유 보강 숏크리트 대비 동등 이상의 보강효과를 발휘하는 것으로 검토되었다. 또한, 구조용 합성섬유(PP섬유) 혼입량에 따른 휨인성 및 에너지 흡수능력 상관관계에 의하면, 보시편 휨인성 시험(KS F 2566)의 허용기준 3.0 MPa 이하조건에서 에너지 흡수능력이 발휘(A등급: 2.55 MPa = 202J, B등급: 2.72 MPa = 282J, C등급: 3.07 MPa = 403J) 되는 것으로 검토되었다. 국내 터널현장에서 보수적으로 측정되는 강도개념의 숏크리트 휨인성(>3.0 MPa)을 본 연구의숏크리트 에너지 흡수능력 상관관계로 지보성능을 평가할 경우, 보다 실질적이고 신뢰도 높은 숏크리트 지보성능 평가가 가능할 것으로 판단된다.
Abstract
This study deals with shotcrete reinforcing performance according to the amount of synthetic fiber (PP fiber) and proper evaluation method. The shotcrete compressive strength, flexural strength and flexural toughness were tested by setting the mixing amounts of steel fiber (37.0 kg/m3) and synthetic fiber (PP fiber) as parameters (5.0 kg/m3, 7.0 kg/m3 and 9.0 kg/m3). Particularly, circular panel flexural toughness test (Road and Traffic Authority, RTA) was performed to evaluate the shotcrete energy absorption capacity. As a result, the compressive strength and the bending strength of the steel fiber reinforced shotcrete were large, but the flexural toughness of the synthetic fibe (PP fiber) reinforced shotcrete was large. Therefore, synthetic fiber (PP fiber) reinforced shotcrete is considered to have a reinforcing effect comparable to that of steel fiber reinforced shotcrete. Analysis of the relationship between the flexural toughness and the energy absorption capacity of synthetic fiber (PP fiber) reinforced shotcrete revealed that the energy absorbing ability is exhibited at a flexural toughness lower than the allowable standard (3.0 MPa). (Class A: 2.55 MPa = 202J, Class B: 2.72 MPa = 282J, Class C: 3.07 MPa = 403J). As a result of this study, it can be concluded that the actual shotcrete support performance can be evaluated by evaluating the support performance of the shotcrete measured at less than the allowable standard (3.0 MPa) at the actual tunnel site.