[논문]현장암반 평가에 관한 제안 및 암반분류법들간의 상관관계 고찰

김홍표; 장호민; 강추원; 고진석

현장암반 평가에 관한 제안 및 암반분류법들간의 상관관계 고찰
A Suggestion of In-situ Rock Mass Evaluation and Correlation between Rock Mass Classfication Methods 원문보기

화약·발파 = Explosives & blasting, v.28 no.2, 2010년, pp.133 - 147

김홍표 (태조엔지니어링) , 장호민 (조선대학교 에너지자원공학과) , 강추원 (조선대학교 에너지자원공학과) , 고진석 (조선대학교 에너지자원공학과)

초록
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본 연구에서는 암반분류를 현장에서 바로 실시할 수 있는 암반분류법을 도출하고 도출된 분류법과 기존분류법간의 상관관계를 고찰하는데 그 목적이 있다. 암반 묘사를 위한 분류인자를 먼저 암반강도와 암반구조로 나누었으며, 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하였다. 변수의 평가를 위한 지표는 기존의 분류법에서 획득하여 이용하였으며, 이를 통하여 암반의 강도 특성과 구조적 특성을 모두 나타내었다. 도출된 각 각의 변수에는 25점의 배점을 할당하였다. $RMR_{basic}$과 본 연구와의 상관관계는 $RMR_{basic}$ = 0.86(X-Method)+14.47, 수정 RMR과 본 연구와의 상관관계는 $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20로 나타났다. 결정계수는 각각 $R^2$=0.841, $R^2$=0.846으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

A Suggestion of In-situ Rock Mass Evaluation and Correlation between Rock Mass Classfication MethodsThe purpose of this study is to find out rock mass classification method which is practically applicable to a field and to consider a correlation between the new method and the old method. Rock mass is an aggregate of separated blocks. To express the aggregate, the properties of both intact rock and rock mass should be considered. In this study, therefore, parameters for rock mass description are classified into rock strength and rock structure. Indices for parameters evaluation are obtained from old method and the strength and structure property of rock is described by using those indices. Value of 25 is allocated to each parameter obtained. $RMR_{basic}$ =0.86(X=Method)+14.47 is derived between $RMR_{basic}$ and this study and $RMR^*$ = 0.87(X-Method)+9.20 is derived between revised RMR and this study. Coefficient of determination is $R^2$=0.841 and $R^2$=0.846 each.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

국내의 암반분류법은 기준이 표준화되어 있지 않고, 각 기관별로 상이한 분류법을 적용하고 있어 판단기준의 혼동과 같은 많은 문제점을 갖고 있다. 따라서 국내에 적용되고 있는 암반분류법의 문제점을 개선하기 위해 국내암반분류 기준들과 국외 기준들을 비교 검토하여 새로운 방법을 제안하고, 기존의 암반분류법들과의 상관성을 검토하였다.
본 연구는 현장암반에 대하여 점하중강도값을 적용함으로써 실내실험을 통해야하는 번거러움과 불연속 면의 표면적인 조건들만 조사함으로써 조사항목이 줄어 조사시간을 단축시킬수 있는 신속한 적용이 가능한 암반분류법(X-Method)을 도출하고, 기존 분류법과의 상관관계를 알아보기 위함이다. 이를 위하여 본 연구의 변수로의 적용하기 위하여 국내․외 암반분류 기준에 대한 검토한 결과, 이를 바탕으로 본 연구에서 도출된 암반분류법을 적용하여 분류를 실시한 결과, 그리고 기존의 RMR분류법과 X-Method와의 상관관계를 검토한 결과는 다음과 같다.
본 연구는 현장에서 수집할 수 있는 최소한의 정보를 이용한 암반분류와 기존 분류법 사이의 상관관계에 관한 연구로서 이를 위하여 첫째, 암반을 분리된 블록의 집합체로서 표현하기 위하여 암반분류의 변수를 암반강도와 암반구조로 나누었으며 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하고자 하였다. 둘째, 암반분류를 위한 분류변수 도출을 위하여 국ㆍ내외 암반분류법에서 사용 중인 각 분류변수에 대한 고찰을 실시하였고 셋째, 동일한 코어 샘플을 이용하여 RMR분류와 본 연구에서 도출된 분류변수와 배점에 의한 분류하였다.
본 연구에서는 암반분류에서 중요한 절리특성 반영 요소인 RQD와 RMR분류법, 그리고 X-Method간의 상관관계에 대하여 검토하였다. RMR과 RQD의 상관관계에 관한 연구로서 선우춘 등(2001)은 식 (3)과 같은 상관관계를 도출하였다.
본 연구에서는 현장에서 적용이 가능한 암반분류법의 도출을 위하여 변수의 평가를 위한 지표를 기존의 국내외 암반분류법에서 획득하여 이용하였으며, 이를 통하여 암반의 강도 특성과 구조적 특성을 모두 나타내고자 하였다. RMR 분류에서의 배점은 강도 15, RQD 20, 절리간격 20, 절리특성 30, 지하수 15점으로 이루져있다.

제안 방법

1) X-Method는 분류변수로서 점하중강도(25점), 절리면상태(25점), RQD(25점), 절리간격(25점) 의 4분류변수를 사용하였으며, 사용된 분류변수는 현장에서의 신속한 측정 또는 시추주상도상에서 바로 획득이 가능한 정보를 이용하였다.
위에 제시된 분류변수와 배점을 통해 얻어진 암반 분류를 X-Method라 하였다. X-Method를 이용한 암반분류는 RMR분류와 같이 총 54개 샘플에 대하여 실시하였고, 본 연구에서 도출된 분류 변수와 변수별 배점을 이용하여 코어샘플에 대해 암반분류를 실시하였다. X-Method에 의한 분류결과는 Table 22와 같다.
X-Method의 평가변수와 배점을 이용하여 분류한 암반의 평점과 RMR을 이용하여 분류한 평점과의 상관관계에 대하여 검토하였다. Fig.
그리고 분류변수에 대한 평가가 현장에서 신속하게 이루어 질 수 있도록 암석재료의 강도는 점하중강도를 이용하고 절리면의 상태는 현장에서 육안관찰이용이한 풍화도를 변수로 선택하였다.
본 연구에서는 암반분류의 기준으로 크게 두 가지 기준 즉, 암반의 강도 특성 기준과 암반의 구조적 특성 기준으로 나누어 고려하였다. 그리고 암반의 분류에 사용되는 모든 정보의 획득이 현장 관찰ㆍ측정 또는 시추주상도상에서 가능하도록 분류변수를 정하였다.
둘째, 암반분류를 위한 분류변수 도출을 위하여 국ㆍ내외 암반분류법에서 사용 중인 각 분류변수에 대한 고찰을 실시하였고 셋째, 동일한 코어 샘플을 이용하여 RMR분류와 본 연구에서 도출된 분류변수와 배점에 의한 분류하였다. 넷째, RMR분류에 의한 암반등급 및 평점과 본 연구에 의한 분류에 의한 암반등급 및 평점과의 비교하였고 다섯째, 본 연구에서의 암반분류법과 RMR분류법, 그리고 RQD 사이의 상관관계에 대하여 고찰하였다.
본 연구는 현장에서 수집할 수 있는 최소한의 정보를 이용한 암반분류와 기존 분류법 사이의 상관관계에 관한 연구로서 이를 위하여 첫째, 암반을 분리된 블록의 집합체로서 표현하기 위하여 암반분류의 변수를 암반강도와 암반구조로 나누었으며 암반강도는 점하중강도와 절리상태, 암반구조는 RQD와 절리간격을 통하여 평가하고자 하였다. 둘째, 암반분류를 위한 분류변수 도출을 위하여 국ㆍ내외 암반분류법에서 사용 중인 각 분류변수에 대한 고찰을 실시하였고 셋째, 동일한 코어 샘플을 이용하여 RMR분류와 본 연구에서 도출된 분류변수와 배점에 의한 분류하였다. 넷째, RMR분류에 의한 암반등급 및 평점과 본 연구에 의한 분류에 의한 암반등급 및 평점과의 비교하였고 다섯째, 본 연구에서의 암반분류법과 RMR분류법, 그리고 RQD 사이의 상관관계에 대하여 고찰하였다.
즉 터널을 위한 암반분류인 RMR에서 절리특성에 관계된 변수의 점수합은 70%이다. 따라서 본 분류에서의 배점 또한 절리특성에 주안점을 두고 RMR분류의 큰 틀을 벗어나지 않으려 하였으며, 암석강도(풍화상태)+절리발달 빈도의 두가지 요소를 고려하여 RMR분류와 유사한 75% 수준에서 배점을 결정하였다.
본 연구에서 암반의 강도 특성 기준은 암석재료의 강도와 절리면 상태를 이용하여 평가하고 암반의 구조적 특성 기준은 암질지수(RQD)와 절리면 간격을 이용하여 평가한다.
본 연구에서 제안된 평가법이 GSI와 유사할 수 있지만, GSI는 암반의 구조적인 형태와 절리의 거칠기 변화정도로 표시되며, 현장에서 육안관측으로도 쉽게 사용할 수 있는 실용적인 시스템이나 암반의 강도 문제 등을 고려하지 않고 있는 단점이 있다.
본 연구에서는 국내 및 국외의 암반분류에서 적용된 RQD의 평균값(Table 9)을 참고하여 분류기준을 도출하였으며 25점의 배점을 할당하였다(Table 10 참고).
본 연구에서는 암반분류의 기준으로 크게 두 가지 기준 즉, 암반의 강도 특성 기준과 암반의 구조적 특성 기준으로 나누어 고려하였다. 그리고 암반의 분류에 사용되는 모든 정보의 획득이 현장 관찰ㆍ측정 또는 시추주상도상에서 가능하도록 분류변수를 정하였다.
본 연구는 현장암반에 대하여 점하중강도값을 적용함으로써 실내실험을 통해야하는 번거러움과 불연속 면의 표면적인 조건들만 조사함으로써 조사항목이 줄어 조사시간을 단축시킬수 있는 신속한 적용이 가능한 암반분류법(X-Method)을 도출하고, 기존 분류법과의 상관관계를 알아보기 위함이다. 이를 위하여 본 연구의 변수로의 적용하기 위하여 국내․외 암반분류 기준에 대한 검토한 결과, 이를 바탕으로 본 연구에서 도출된 암반분류법을 적용하여 분류를 실시한 결과, 그리고 기존의 RMR분류법과 X-Method와의 상관관계를 검토한 결과는 다음과 같다.
2의 (a), (b)는 X-Method를 이용하여 암반분류를 하기위한 암반분류평가표의 예이다. 평가표에 변수별 평점도표를 작성하여 피분류암반과 분류 평점 및 등급과의 개연성을 도시화하였다. Fig.

대상 데이터

60%로 가장 높았다. 본 연구에서 사용된 샘플의 RMR 평점 및 암반등급을 Table 21에 나타내었다(지면 관계상 샘플 데이터는 54개 중 9개씩만 기재함).

이론/모형

획득한 코어샘플에 대하여 RMR분류법을 이용하여 암반분류를 실시하였다. RMR분류는 Bieniawski 의 RMR(1989)에 의하여 RMR_basic(Table 19 참조)과 수정 RMR(Table 20 참조)을 평가하였다.
본 연구의 분류법에서는 풍화도에 의한 절리면 상태 평가를 위하여 ISRM의 분류방법, American Institute of Professional Geologist(1997)에서 제시한 방법, 영국지질공학회 암반기술의 풍화도기술, Rock Core Evaluation Manual(2006)을 참고하여 적용하였다(Table 11 참조).
위에 제시된 분류변수와 배점을 통해 얻어진 암반 분류를 X-Method라 하였다. X-Method를 이용한 암반분류는 RMR분류와 같이 총 54개 샘플에 대하여 실시하였고, 본 연구에서 도출된 분류 변수와 변수별 배점을 이용하여 코어샘플에 대해 암반분류를 실시하였다.
획득한 코어샘플에 대하여 RMR분류법을 이용하여 암반분류를 실시하였다. RMR분류는 Bieniawski 의 RMR(1989)에 의하여 RMR_basic(Table 19 참조)과 수정 RMR(Table 20 참조)을 평가하였다.

성능/효과

3) X-Method에 의한 암반등급과 RMR_basic에 의한 암반등급이 일치하는 코어 샘플은 64.81%로 나타났다. 또한 두 분류에 의하여 평가된 암반등급이 일치하지 않는 샘플은 모두 X-Method에 의한 암반등급이 RMR_basic에 비하여 보수적으로 평가되었다.
4) X-Method와 RMR_basic과의 상관관계는 RMR_basic = 0.86(X-Method) + 14.47 로 나타났으며, 수정 RMR과의 상관관계는 RMR*= 0.87(X- Method) + 9.20으로 나타났다. 그리고 두 상관관계에서 결정계수는 각각 R²= 0.
5) 본 연구에서 절리빈도 반영 변수로서 사용된 RQD 와의 상관관계를 검토한 결과 RMR과의 상관관계는 RMR_basic= 0.46RQD+32.32로 나타났고, X-Method와 RQD의 상관관계는 (X-Method) = 0.46RQD+24.88으로 나타났다. 그리고 두 상관관계에서 결정계수는 각각 R²= 0.
RMR_basic에 의한 분류결과 54개 샘플에 대하여 각각Ⅰ등급 암반은 4개소, Ⅱ등급 암반은 12개소, Ⅲ등급 암반은 28개소, Ⅳ등급 암반은 9개소, Ⅴ등급 암반은 1개소로 평가되었으며 Ⅲ등급인 암반의 비율이 전체 대비 51.85%로 가장 높았다
X-Method를 이용하여 평가된 암반등급과 RMR_basic에 의해서 평가된 암반등급이 일치하는 코어샘플의 수는 총 54개의 코어샘플 중 35개로 64.81%로 나타났다. 반면에 일치하지 않는 코어샘플의 수는 19개로 35.
그러나 높은 값의 RQD에서는 X-Method에 의한 암반평가 등급이 주로 ‘Good’으로 RQD의 ‘Good’이나 ‘Excellent’에 비하여 상대적으로 낮게 평가되고 있음을 볼 수 있었다.
2(b)는 평점 85점으로 Ⅰ등급으로 분류된 SN-30의 암반분류평가표이다. 두 샘플은 X-Method 에서 강도변수로 고려한 점하중 강도와 절리상태에서 42점으로 동일한 평점을 얻었지만, 암반의 구조를 대변하는 변수로 고려한 RQD와 절리간격에서는 확연한 차이를 보이고 있다. 따라서 SN-30이 SN-18보다 높은 등급의 암반으로 평가될 수 있는 요인은 SN-18에 비하여 SN-30이 암반의 구조적인 조건이 양호하기 때문이다.
81%로 나타났다. 또한 두 분류에 의하여 평가된 암반등급이 일치하지 않는 샘플은 모두 X-Method에 의한 암반등급이 RMR_basic에 비하여 보수적으로 평가되었다. 또한, X-Method에 의한 암반등급과 수정 RMR에 의한 암반등급이 일치하는 코어 샘플의 수는 66.
또한 두 분류에 의하여 평가된 암반등급이 일치하지 않는 샘플은 모두 X-Method에 의한 암반등급이 RMR_basic에 비하여 보수적으로 평가되었다. 또한, X-Method에 의한 암반등급과 수정 RMR에 의한 암반등급이 일치하는 코어 샘플의 수는 66.67%로 나타났으며, 대체적으로 X-Method에 의한 암반등급이 수정 RMR에 비하여 보수적으로 평가되었다.
암반등급이 일치하지 않는 19개의 샘플은 X-Method에 의한 암반등급이 RMR_basic에 의한 암반등급보다 보수적으로 평가되었다. 수정 RMR 에 의한 암반등급이 일치하는 코어샘플의 수는 36개로 66.67%로 나타났다. 반면에 일치하지 않는 코어샘플의 수는 18개로 33.
수정 RMR에 의한 분류결과 54개 샘플에 대하여 각각 Ⅰ등급은 1개소, Ⅱ등급은 13개소, Ⅲ등급은 23개소, Ⅳ등급은 16개소, 5등급 암반은 1개소로 평가되 었으며 Ⅲ암반의 비율이 42.60%로 가장 높았다. 본 연구에서 사용된 샘플의 RMR 평점 및 암반등급을 Table 21에 나타내었다(지면 관계상 샘플 데이터는 54개 중 9개씩만 기재함).
암반등급 평가의 관점에서 볼 때 낮은 값의 RQD에서는 X-Method에 의한 암반평가 등급이 ‘Poor’와‘fair’로 RQD의 ‘Very poor’와 ‘Poor’에 비하여 높은 등급으로 평가되었다.
19%로 나타났다. 암반등급이 일치하지 않는 19개의 샘플은 X-Method에 의한 암반등급이 RMR_basic에 의한 암반등급보다 보수적으로 평가되었다. 수정 RMR 에 의한 암반등급이 일치하는 코어샘플의 수는 36개로 66.
RQD값은 절리빈도의 함수로 불연속면의 간격과 암괴의 크기를 의미한다. 즉, RMR_basic에서 절리 빈도를 대변하는 RQD와 절리 간격이 차지하는 비중은 40%로 지하수 상태에 대한 평점을 제외하면 약 47%로 많은 비중을 차지하고 있다. 또한 X-Method 에서도 절리빈도를 대변하는 RQD와 절리 간격이 차지하는 비중은 50%이다.

후속연구

6) 앞으로 현장암반에 대하여 더욱 신속하고 적용성이 높은 암반분류법의 도출을 위한 평가변수의 연구와 함께 X-Method에서 변수로 사용된 점하중강도, 절리간격과 X-Method와의 상관관계에 관한 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 보다 많은 자료들의 누적으로 분류방법간의 상관관계성을 높이고 기존에 많은 연구가 진행된 RMR과 Q의 상관관계와 관련하여 X-Method와 Q의 상관관계에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
6) 앞으로 현장암반에 대하여 더욱 신속하고 적용성이 높은 암반분류법의 도출을 위한 평가변수의 연구와 함께 X-Method에서 변수로 사용된 점하중강도, 절리간격과 X-Method와의 상관관계에 관한 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 보다 많은 자료들의 누적으로 분류방법간의 상관관계성을 높이고 기존에 많은 연구가 진행된 RMR과 Q의 상관관계와 관련하여 X-Method와 Q의 상관관계에 관한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	암반분류법 중 가장 널리 알려진 것은?	터널과 같은 지하공간의 건설에서 암반분류법은 경험적 방법으로 지보설계에 적용되고 있다. 현존하는 여러 가지 암반분류법 중 가장 널리 알려진 암반분류법으로는 Terzaghi(1946)의 암반하중분류법, Lauffer (1958)의 자립시간분류법, Wickham, Tiedemann, Skinner(1972)의 RSR(Rock Structure Rating)분류법, Bieniawski(1973)의 RMR(Rock Mass Rating) 분류법, Barton 등(1974)의 Q-system 등이 있다.
	암반분류는 어떻게 이루어져 있는가?	그러나 암반분류에서 암반의 상태를 완전하게 기술할 수 있는 분류변수는 존재하지 않는다. 기본적으로 암반분류는 수 개의 변수의 조합으로 이루어져 있고, 변수가 많아짐에 따라 발생하는 정보수집의 어려움, 복잡성과 변수자체의 불확실성은 부인할 수 없다. 이러한 관점에서 Q-System에 기반을 둔 N분류법(Rock Mass Number)이나 RMR분류법을 기초로 한 RCR분류법(Rock Condition Rating)이 탄생하기도 하였다(Singh & Goel, 1999).
	변수가 많아지면 발생하는 정보수집의 어려움, 복잡성과 변수자체의 불확실성을 해소하기 위해 사용되는 방법은?	기본적으로 암반분류는 수 개의 변수의 조합으로 이루어져 있고, 변수가 많아짐에 따라 발생하는 정보수집의 어려움, 복잡성과 변수자체의 불확실성은 부인할 수 없다. 이러한 관점에서 Q-System에 기반을 둔 N분류법(Rock Mass Number)이나 RMR분류법을 기초로 한 RCR분류법(Rock Condition Rating)이 탄생하기도 하였다(Singh & Goel, 1999).

참고문헌 (12)

강병무, 박인식, 오대열, 이수곤, 2004, 암반의 조사와 적용(암반분류에 대한 토의), (불연속면조사),(풍화조사), (사)대한지질공학회, 1, pp. 1-23.
박철환, 박찬, 신중호, 2006, 암반등급 분류법들의 비교연구, 터널과 지하공간(한국암반공학회지), Vol.16, No. 3, pp. 203-208.

원문보기 상세보기
선우춘 외, 2001, 암반분류방법간의 상관관계에 대한 고찰, 한국지반공학회논문집, Vol. 17, No. 4, pp.127-134.

원문보기 상세보기
선우춘, 정용복, 2006 기존의 암반분류법의 조합에 의한 새로운 암반평가법의 제안, 화약.발파(대한화약발파공학회지), Vol. 24, No. 1, pp. 21-28.
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Barton, N, 1978, Suggested methods for the quantitative description of discontinuities in rock masses, ISRM Commission on Standardization of Laboratory and Field Tests, Int. J. Rock. Mech. Sci. & Geomech. Abstr., Vol. 15. pp. 319-368.

상세보기
Bieniawski, Z.T., 1973, Engineering Classification of jointed Rock Masses. The Civil Engineer in South Africa, Vol. 15, pp. 335-344.

상세보기
Bieniawski, Z.T., 1989, Rock mechanics design in mining and tunnelling, A.A.Balkema, Rotterdam, pp. 97-135.
Singh, B. & R.K. Goel, 1999, Rock Mass Classification ; A Practical Approach in civil Engineering, Elsevier, pp. 3, 17-24, 34-46, 62-83.
Cameron-Clarke, I.S. and S. Budavari, 1981, Correlation of Rock Mass Classification Parameters Obtained from borecore and insitu observations, Engineering Geology, Vol. 17, pp. 19-53.

상세보기
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Barton, N., R. Lien and J. Lunde, 1974, Engineering Classification of Rock masses for Design of Tunnel Support, Rock Mechanics, Vol. 6, pp. 189-236.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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