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[국내논문] 계층 분석적 의사결정과 암반 공학 시스템에 의한 저심도 암반터널에서의 암반거동 유형 정량화 방법론
Methodology to Quantify Rock Behavior in Shallow Rock Tunnels by Analytic Hierarchy Process and Rock Engineering Systems 원문보기

터널과 지하공간: 한국암반공학회지 = Tunnel and underground space, v.18 no.6 = no.77, 2008년, pp.465 - 479  

유영일 (서울대학교 에너지시스템공학부) ,  김만광 (서울대학교 에너지시스템공학부) ,  송재준 (서울대학교 에너지시스템공학부)

초록
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저심도 터널 굴착시 예상되는 암반 거동을 정량적으로 파악하기 위해 계층 분석적 의사결정 방법과 암반 공학 시스템 방법을 적용하여 암반 거동 지수를 산정하였다. 복잡하고 조직화되지 않은 암반 거동을 효과적으로 결정하기 위해 쌍대 비교 매트릭스를 이용하는 계층 분석적 의사결정 방법과 상호 영향 매트릭스를 이용하는 암반 공학 시스템 방법을 적용하였고, 전문가 의견의 불확실성을 극복하고자 퍼지 델파이 방법을 적용하였다. 저심도 암반 터널 굴착 시 예상되는 암반 거동 유형으로 소성 변형, 낙반과 낙석을 제시하였다. 각각의 암반 거동 유형을 결정하기 위해 일축압축강도, 암질 지수와 절리 조건을 포함하는 암반 내생적 매개변수, 응력, 지하수와 지진 조건을 포함하는 암반 외생적 매개변수와 굴착 매개변수를 고하였다. 이를 서울 지하철 O호선 O공구 설계에 적용하여 예상되는 암반 거동 유형을 정량적인 암반 거동 지수로 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

For the quantitative identification of rock behavior in shallow tunnels, we recommend using the rock behavior index (RBI) by the analytic hierarchy process (AHP) and the Rock Engineering Systems (RES). AHP and RES can aid engineers in effectively determining complex and un-structured rock behavior u...

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서는 저심도 암반 터널에서 예상되는 암반 거동 유형을 규정하고 그에 영향을 미치는 매개 변수에 경험이 많은 전문가 집단의 의사결정을 이용하여 가중치를 부여한 후 암반 거동을 정량화하는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 저심도 암반 터널에 예상되는 암반 거동 유형을 세 가지로 나누었다: 낙반(rock fall); 낙석(cave-in); 그리고 소성 변형(plastic deformation).
  • Neaupane & Piantanakulchai (2006)은 네트워크 분석적 방법으로 산사태에 영향을 미치는 매개변수들의 가중치를 산정하여 산사태 위험구역을 맵핑하고자 하였다. 본 연구에서는 최근에 암반 공학 분야에서 매개 변수의 가중치로부터 최적의 의사결정을 내리기 위해 최근 적용되고 있는 계층 분석적 의사 결정 방법과 암반 공학 시스템 빙법을 적용하여, 암반 터널 굴착 시 예상되는 암반거동에 영향을 미치는 매개변수의 가중치를 구하여 암반 거동 지수(rock behavior index)로 암반 거동을 정량화하고자 하였다. 이를 서울지하철 O호선 O공구 설계에 적용하여 예상되는 암반 거동 유형을 파악하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 최근에 암반 공학 분야에서 매개 변수의 가중치로부터 최적의 의사결정을 내리기 위해 최근 적용되고 있는 계층 분석적 의사 결정 방법과 암반 공학 시스템 빙법을 적용하여, 암반 터널 굴착 시 예상되는 암반거동에 영향을 미치는 매개변수의 가중치를 구하여 암반 거동 지수(rock behavior index)로 암반 거동을 정량화하고자 하였다. 이를 서울지하철 O호선 O공구 설계에 적용하여 예상되는 암반 거동 유형을 파악하고자 하였다.
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참고문헌 (22)

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