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  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

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터널 붕괴 위험도 지수 연구

A study on the risk index for tunnel collapse

(사)한국터널지하공간학회 / (사)한국터널지하공간학회, (P)2233-8292; (E)2287-4747
2024, v.6 no.5, pp.421-433
김정흠 (한국건설기술연구원)

초록

지하 공간 활용이 증가하면서 터널 시공 중 발생하는 붕괴 사고의 예방이 중요한 과제가 되고 있다. 본 연구는 터널 시공 중 붕괴 위험을 정량적으로 평가하기 위해 다양한 영향 인자를 분석하고, 이를 바탕으로 터널 붕괴 위험도 지수를 제안하였다. 터널 붕괴에 영 향을 미치는 14개의 주요 영향 인자에 대해 AHP (analytic hierarchy process)를 통해 가중치를 산정하였다. 27개의 붕괴 사례 데이터를 수집하여 몬테카를로 시뮬레이션을 활용해 각 영향 인자의 등급 점수를 산정하고, 이를 종합하여 터널 붕괴 위험도 지수를 도출하였다. 터널 붕괴 위험도 지 수의 평균값은 49.359점으로 분석되었으며, 향후 터널 붕괴 위험도에 대한 막장별 평가결과와 비교를 통해 해당 막장의 붕괴 위험도가 낮은지 높은지 평가할 수 있다. 본 연구는 터널 붕괴 위험도의 주요 인자들을 정량적으로 평가할 수 있는 체계적인 기법을 제시함으로써, 터널 시공 중 발생할 수 있는 붕괴 사고를 사전에 예방하고, 적절한 대책을 수립하는 데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 더 많은 현장 자료를 통해 터널 붕괴 위험도 지수의 신뢰성을 높이고, 이를 바탕으로 한 터널 붕괴 위험도 평가의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

keywords
터널 붕괴 위험도 지수, 위험도 평가, 몬테카를로 시뮬레이션, 계층화 분석법, Tunnel collapse risk index, Risk assessment, Monte Carlo simulation, Analytic hierarchy process

Abstract

As the utilization of underground space increases, preventing collapse accidents during tunnel construction has become a significant challenge. This study aims to quantitatively assess the risk of tunnel collapse during construction by analyzing various influencing factors and proposing a tunnel collapse risk index based on these factors. For the 14 major influencing factors affecting tunnel collapse, weights were calculated using the analytic hierarchy process (AHP) method. Data from 27 collapse cases were collected, and Monte Carlo simulation was used to calculate the grade scores for each influencing factor. These scores were then synthesized to derive the tunnel collapse risk index. The average value of the tunnel collapse risk index was analyzed to be 49.359 points. Future comparisons with section-by-section evaluation results of tunnel collapse risk will allow for the assessment of whether a specific section has a lower or higher collapse risk. This study provides a systematic method for quantitatively evaluating the key factors of tunnel collapse risk, thereby contributing to the prevention of collapse accidents during tunnel construction and the establish- ment of appropriate countermeasures. Future research is expected to enhance the relia- bility of the tunnel collapse risk index by incorporating more field data and improving the accuracy of tunnel collapse risk assessment based on this index.

keywords
터널 붕괴 위험도 지수, 위험도 평가, 몬테카를로 시뮬레이션, 계층화 분석법, Tunnel collapse risk index, Risk assessment, Monte Carlo simulation, Analytic hierarchy process

(사)한국터널지하공간학회