Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association ISSN:2233-8292(Print) 2287-4747(Online) 한국터널지하공간학회 논문집

본 연구에서는 비개착공법 설계의 신뢰성을 확보하기 위해 실제 비개착 공사 현장과 유사한 조건 하에서 상부 교통은 철도 하중으로 하고 단면비, 토피비, 무지보 굴진장을 지표 침하 요인의 매개변수로 하여 3차원 수치해석을 수행하였다. 그 결과 단면비는 적을수록, 토피고는 작을수록, 무지보 굴진장은 길수록 침하량이 큰 것으로 나타났다. 이는 굴착 면적이 넓을수록 침하량이 크고, 작은 토피고일수록 아칭효과가 없어 침하량이 큰 것으로 판단된다. 또한 터널 막장면의 제거와 동시에 최대 지표 침하량이 가장 크게 나타났으며, 굴착을 진행할수록 침하량은 점점 줄어들었으며, 최종 굴착 완료 시의 지표 침하량과의 차이는 미미한 것으로 나타났다. 상기와 같은 연구 결과를 통해 지표면 침하에 영향을 미치는 주요 인자들 간의 상관관계를 분석하여 지표 침하량 예측식을 제시하였다. 그리고 도출한 예측식을 검증하기 위해 분산분석을 실시하여 F분포를 이용한 가설 검증과 여러 비개착공법 적용 현장의 실제 계측값과 비교하여 검증을 하였으며, 그 결과 신뢰도가 높은 예측식임을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통해 제시한 지표 침하량 예측식을 활용하여 현장의 구조적 조건과 환경적 조건에 적합한 비개착공법의 선정과 지표 침하량 예측, 그리고 상부 교통의 주행 안전성을 확보할 수 있는 한계 토피고를 산정하여 안전하고 효율적인 비개착공법을 설계하는데 기여할 수 있을 것이다.

레이즈보어링 장비(raiseboring machine, RBM)는 심부 암반 층의 수직구 굴착에 널리 사용되어 왔으며, 국내에서는 주로 2.5~3.5 m의 소구경 리밍 이후 하향 발파에 의한 확대 굴착식으로 장대 터널 환기구, 양수발전소나 유류비축기지 등에 적용되어 왔다. 대구경 전단면 RBM은 직경 6 m 이상의 수직구를 전체 리밍을 통해 한 번에 굴착하는 방법으로 국내에서는 적용 사례가 아직 없다. 본 논문은 해외 철도 터널 공사에서 효율적인 환기구 굴착을 위해 최초로 적용된 전단면 RBM의 지반 리스크 분석 방법 및 결과에 대해 논의한다. 전단면 굴착시 암반은 쐐기 활동, 벽면 붕락, 낙석, 응력에 의한 spalling 등 다양한 리스크에 노출되어 있다. 현장 상세 지반 분석 결과를 이용하여 McCracken & Stacey에 의한 레이즈보어 암질 지수를 정량적으로 평가하여 전단면 수직구 굴착시 발생 가능한 리스크를 분석하였다. 전단면 굴착 시 동시 지보가 불가능하므로, 무지보 유지기간 분석을 통해 공벽 안정성을 평가하였다. 또한 기존 대구경 RBM 적용 사례 데이터베이스와 설계 지침, 쐐기해석 등을 활용하여 대상 지반의 다양한 리스크 요인들을 분석하였다. 분석된 리스크의 저감을 위해 지표면 그라우팅, 지하수위 유도공, TSL (thin spray liner) 벽면 코팅 등의 적용을 계획하였다. 기타 전단면 RBM 굴착 시 고려해야 할 사항으로서 수직구 계측 방법, 토사 지반의 보강 및 리밍을 위한 준비사항 등에 대해 논의한다. 전단면 RBM은 공기단축, 안전 시공 등 많은 이점이 있다. 따라서 적정한 지반에 적용된다면 복잡한 지하공간 굴착 시 적절한 리스크 분석 및 계획을 통해 다양하게 적용될 수 있다.

TBM (tunnel boring machine) 시공 중 디스크 커터의 과다 마모는 굴진 성능 저하를 유발할 수 있어, 이를 적시에 탐지하는 것이 중요하다. 디스크 커터 마모량 예측에 대한 다양한 연구가 수행되었으나, 과다 마모 탐지 성능 향상에 중점을 둔 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 데이터 증강 및 머신러닝 기반 디스크 커터 마모 등급 예측 모델을 구축하고, 데이터 증강 기법 적용에 따른 과다 마모 탐지 개선 효과를 분석하였다. 먼저, 토압식 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 교체 이력을 바탕으로 통계 분석을 수행하여, 링 당 마모량을 양호 등급(0.337 mm 미만)과 경고 등급(0.337 mm 이상)을 구분하였다. 두 가지 등급 간 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 SMOTE (synthetic minority oversampling technique)를 적용하였으며, 증강 데이터와 머신러닝 기법(Random Forest, eXtreme Gradient Boosting)을 활용하여 예측 모델을 개발하였다. 데이터 증강 적용 결과, 정확도와 F1 score가 향상되었고 양호 등급-경고 등급 간 예측 성능 불균형 수준이 감소하였다. 이는 과다 마모 데이터의 증강이 과다 마모 발생 메커니즘 학습에 효과적으로 기여한 결과로 판단된다. 특성 중요도 분석을 통해 커터 회전 거리 커터 마모 예측에 가장 영향도가 높음을 확인하였고, 이는 커터헤드 외측에 상대적으로 좁은 커터 배치 간격 설계의 필요성을 보여준다.

최근 기후변화로 인해 철탑 설계 시 고려되는 풍압력의 기준속도압이 수정됨에 따라, 철탑이 무너지지 않도록 지지대 역할을 하는 송전 철탑 기초에 대한 안정성 평가가 필요하게 되었다. 그러나, 국내 기설 철탑 1,500여기의 기초 제원이 존재하지 않아 안정성 평가가 불가하여 이에 대한 경제적인 보강계획 수립을 위해 기초 제원 확보가 필요하였다. 본 연구에서는 철탑 기초의 제원 정보를 정확하게 파악하기 위해 충격반향기법과 전기비저항 탐사기법을 적용하였다. 물리탐사기능과 철탑 기초 제원 분석 알고리즘이 탑재된 휴대용 장비를 개발하여 제원을 알고 있는 철탑 기초에서 정확도를 확인하였다. 철탑 기초 제원 예측 검증 결과 충격반향기법은 깊이를 정확하게 예측하였고, 전기비저항 탐사 기법은 깊이보다는 기초 저판의 너비와 두께를 더 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 또한, 현장 적용을 통해 제원이 확보되지 않은 철탑에 대해 기초 제원 탐사를 수행하여 형상을 추정하였다. 본 연구에서 제시된 탐사 결과는 철탑 기초의 보수 ‧ 보강 계획 수립뿐만 아니라, 지중 토목 구조물의 제원을 파악하는데 널리 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

터널은 현대 인프라의 핵심 요소로, 교통 및 물류 시스템의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 장기 운영 과정에서 지반 열화(ground degradation)가 진행되면 지반 강도가 저하된다. 이에 따라 터널 노반의 융기가 발생하여 구조적 안정성을 저하시킬 수 있다. 특히, 지반 강도 저하는 시간이 지남에 따라 터널 노반의 변형을 가속화시키며, 유지보수 비용 증가 및 구조적 손상의 위험을 초래할 수 있다. 따라서 지반 열화에 따른 터널 노반의 변형 거동을 정량적으로 분석하고, 변위 제어를 위한 방안을 마련하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 지반 강도 저하 모델을 적용하여 터널 노반의 장기 변형 거동을 수치해석적으로 평가하고, 인버트(invert) 설치가 변위 제어에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 터널 주변 지반 열화율을 10, 30, 50, 70%로 설정하고, 인버트 설치 유무에 따른 터널 노반의 수직 변위를 비교 분석하였다. 수치해석 결과, 지반 열화율이 증가할수록 노반 융기가 급격히 증가하는 경향을 보였으며, 지반 열화율이 10%에서 70%로 증가할 경우 수직 변위는 약 4.9배 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 인버트 설치 여부에 따른 변위 저감 효과를 분석한 결과, 인버트 설치 시에도 지반 열화율 증가에 따른 변위 증가는 지속되었으나, 최대 91.4%의 변위 저감 효과가 확인되었다. 따라서 본 연구에서 적용한 지반 강도 저하 모델을 활용한 수치해석 분석은 다양한 터널 환경에서 노반 융기 및 변위 거동을 정량적으로 예측하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.