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RMR과 전기비저항의 상관성 해석에 기초하여 지시크리깅을 적용한 최적 암반 분류 기법 고찰
Investigation of Indicator Kriging for Evaluating Proper Rock Mass Classification based on Electrical Resistivity and RMR Correlation Analysis 원문보기

터널과 지하공간: 한국암반공학회지 = Tunnel and underground space, v.19 no.5 = no.82, 2009년, pp.407 - 420  

이경주 ((주)지오맥스 기술연구소 지반공학부) ,  하희상 ((주)지오맥스) ,  고광범 ((주)지오맥스 기술연구소) ,  김지수 (충북대학교 자연과학대학 지구환경과학과)

초록
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이 연구에서는 시추 조사와 물리탐사 자료와 같은 다양한 지반 정보를 통합하여 최적의 암반 분류 기법을 도출하는데 지시크리깅을 적용하였다. 최적의 지시크리깅 결과를 얻기 위해서는 효과적으로 hard data(시추조사)와 soft data(물리탐사 자료)를 통합하기 위한 알맞은 방법을 모색할 필요가 있다. 이론적인 베리오그램 모델변수를 결정하기 위해 반복적 비선형 역산 방법을 적용하였고 이 알고리즘의 타당성 검증을 위해 목적함수의 분포양상을 검토한 결과 상관거리에 따른 구배는 대단히 작은 특성을 보였다. 현장 적용지역은 지표에서 터널 계획고까지의 심도가 최대 500 m인 대규모 산악터널 예정지이다. 지시크리깅을 이용하여 soft data인 AMT (Audio frequency Magneto-Telluric) 탐사 자료와 hard data인 RMR자료를 하나로 통합하고자 하였다. 결론적으로 터널계획고와 터널 상부 1D 구간에 대한 암반등급도를 작성하여 도시하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study geostatistical technique using indicator kriging was performed to evaluate the optimal rock mass classification by integrating the various geophysical information such as borehole data and geophysical data. To get the optimal kriging result, it is necessary to devise the suitable techn...

주제어

#지시크리깅   #베리오그램   #반복적 비선형 역산  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
크리깅은 무엇인가? 크리깅(Kriging)은 관심 영역에서 알려진 자료의 가중 선형조합으로서 미지의 위치에서의 통계량을 예측하는 지구통계학의 한 분야이다(Journel and Huijbregts,1991). 크리깅을 적용하기 위해서는 관심 영역 내의 자료들 간의 공분산 등 공간적 상호관계를 표현할 수 있는 통계처리 방법이 필요한데 대표적으로 베리오그램(variogram)을 들 수 있다.
지구통계학에서 베리오그램은 무엇인가? 지구통계학에서는 자료들의 공간적인 상관관계를 나타내는 척도로서 베리오그램(variogram)을 보편적으로 이용한다. 이는 일정거리 h만큼 떨어진 두 자료 간 차이를 제곱한 것의 기대값(expectation)이다.
현재 국내의 도로나 철도 터널의 설계에서 터널구간의 암반분류는 무엇을 적용하는가? 현재 국내의 도로나 철도 터널의 설계에서 터널구간의 암반분류는 대부분 RMR (Rock Mass Rating)이나 Q-system을 적용한다. RMR 및 Q-system은 기본적으로 시추에 의한 시추 자료, 현장 및 실내 시험으로 구한 여러 물성 값을 종합하여 산정한다(오석훈과 서백수,2007).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. 구청모, 홍창우, 전석원(2006), '조건부 모사 기법을 이용한 암반등급의 예측 및 불확실성 평가에 관한 연구', 터널과 지하공간, 한국암반공학회지, V. 16, No 2., pp. 135-145 

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  2. 류동우, 김택곤, 허종석 (2003), 'RMR의 불확실성 모델링을 위한 지구통계학적 시뮬레이션 기법에 관한 연구', 터널과 지하공간, 한국암반공학회지, V. 13, No. 2, PP. 

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  3. 오석훈, 서백수 (2007), '탄성파 속도와 전기비저항 자료의 지구통계학적 복합해석에 의한 암반등급의 확률적 평가', 물리탐사, 10, pp.293-298 

  4. 오석훈 (2005), '암반등급 해석을 위한 비선형 지시자 변환과 3차원 크리깅 기술의 물리탐사 및 시추자료에 대한적용', 한국지구과학회지, V. 26, No. 5, pp.429-435 

  5. 유광호 (2003), '이분적 터널 암반분류를 위한 정성적 자료의 지구통계학적 연구-Ⅰ. 이론', 한국지반공학회, V. 9권, No. 3, pp.61-66 

  6. 홍창우, 전석원 (2005), '유전알고리즘을 이용한 암반 물성의 최적 평가에 관한 연구', 터널과 지하공간, 한국암반공학회지, V. 15권, No. 2, pp.129-136 

  7. Bostick, F. X. (1977), 'A simple almost exact method of magnetotelluric analysis', In; ward, S., Edo., Workshop of Electrical Methods in Geothermal Exploration, Univ. of Utah Res. Inst., U.S. Geol. Surv. Contract 14-08-001-g-359 

  8. Goovaerts, P. (1997), Geostatatistics for Natural Resources Evaluation, New York, Oxford Univ. Press 

  9. Journel, A. G. and Huijbregts, C. J. (1991), Mining geostatistics, New York, Oxford Univ. Press 

  10. Madsen, K. (1988), A Combined Gauss-Newton and Quasi-Newton Method for Non-Linear Least Squares. Institute for Numerical Analysis (now part of IMM), 

  11. Marquardt, D. (1963), An Algorithm for Least Squares Estimation on Nonlinear Parameters. SIAM J. APPL. Math. 11 

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