[논문]CPT 기반 액상화 평가를 위한 포항지역 세립분 함량 예측 및 변동성 평가

봉태호; 김성렬; 유병수

doi:10.7843/kgs.2019.35.3.37

CPT 기반 액상화 평가를 위한 포항지역 세립분 함량 예측 및 변동성 평가
Evaluation of Estimation and Variability of Fines Content in Pohang for CPT-based Liquefaction Assessment 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.35 no.3, 2019년, pp.37 - 46

봉태호 (서울대학교 건설환경종합연구소) , 김성렬 (서울대학교 건설환경공학부) , 유병수 (서울대학교 건설환경공학부)

초록
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최근 다른 현장시험에 비하여 비교적 정확성이 높은 CPT 기반 액상화 평가법의 사용이 증가하고 있다. CPT 기반 액상화 평가는 다양한 흙의 특성을 예측하고 이를 액상화 평가에 활용할 수 있다. 특히, 세립분 함량은 CPT 기반 액상화 평가에서 중요한 입력 변수 중 하나로 이에 대한 정확한 예측식의 사용 및 예측 변동성을 정량적으로 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 2017년 포항지진 시 액상화 현상이 관측된 지점에서 수행된 CPT 자료를 이용하여 기존 세립분 함량 예측식들의 오차를 분석하고 포항지역에 적합한 세립분 함량 예측식을 선정하였다. 또한, 지반의 고유한 변동성을 분석하고 CPT의 측정오차, 선정된 예측식에 대한 변환 불확실성을 고려한 세립분 함량의 예측 변동성을 정량적으로 평가하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the use of CPT-based liquefaction assessment method has increased by providing more accurate results than other field tests. In CPT-based liquefaction evaluation, various soil properties are predicted and they are used for liquefaction potential assessment. In particular, fines content is one of the important input parameters in CPT-based liquefaction assessment, so it is very important to use correct prediction model and to make quantitative evaluation of estimating variability of fines content. In this study, the error evaluation of existing models for prediction of fines content through CPT was performed, and the most suitable model was selected for Pohang area, where the liquefaction phenomenon was observed in the 2017. In addition, the inherent variability of soil was analyzed, and the estimating variability of fines content was evaluated quantitatively considering the inherent variability of soil, measurement error of CPT and transformation uncertainty of selected model.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Correlations between soil behaviour type index and fines content
그림 Fig. 2. Uncertainty in soil property estimates (Kulhawy, 1992)
표 Table 1. Boundaries of soil behaviour type
그림 Fig. 3. Study area with five site investigation locations
표 Table 2. Summary of laboratory test and CPT results
그림 Fig. 4. Correlations between soil behaviour type index and fines content
표 Table 3. Error evaluation of prediction models for fines content prediction
그림 Fig. 5. Trend removal of I_c and inherent variability (CH-1)
그림 Fig. 6. Comparison of measured and estimated fines content and confidence interval for ±St. Dev.
표 Table 4. Statistical properties of standard deviation for fines content prediction

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 CPT 기반 세립분 함량 예측식에 대한 정확성 및 이에 따른 예측 변동성 분석을 수행하였다. 세립분 함량 예측식들은 다양한 지반조건에서 산정되었으므로 예측식에 따른 오차 및 변동성은 매우 크게 나타난다.
본 연구에서는 CPT 기반 액상화 평가 수행 시 세립분 함량 예측에 대한 유효성을 평가하기 위하여 포항지역의 CPT 및 실측 세립분 함량 결과를 활용하여 기존 예측식들에 대한 오차를 평가하였으며, 포항지역에 가장 적합한 예측식을 선정하였다. 그리고, 지반의 고유한 불확실성을 평가하기 위하여 각 지점 및 지층에 따른 분류를 고려한 지반의 변동성분을 분석하였으며 CPT의 측정오차, 예측식 사용에 따른 변환 불확실성을 함께 고려하여 CPT를 통한 세립분 함량 예측에 따른 변동성을 평가하였다.

가설 설정

8%까지 다양하게 나타났다. CPT에 따른 측정오차의 변동성(COV_e)은 Kulhawy and Trautmann(1996)에 따른 문헌값을 고려하여 10%로 가정하였다. 예측식 사용에 따른 변환 불확실성에 대한 표준편차(SD_ε)는 10개의 실측된 세립분 함량에 대한 예측 오차로부터 산정되었으며 22.
8% 변동성이 나타났다. CPT의 측정오차는 10%로 가정하였으며, 변환 불확실성은 Stuedlein et al.(2016)의 예측식에 대한 오차평가로부터 22.

제안 방법

Boulanger and Idriss(2015)는 Suzuki et al.(1998)의 자료에 최근의 액상화 발생 자료들(e.g., Sancio 2003; Green et al., 2014; Cox et al., 2013)을 추가하여 다음과 같은 예측식을 도출하였으며, 기존 거듭제곱형태의 예측식(식 5)을 1차 함수의 형태로 보정하였다.
5개의 지반조사 지점에 대하여 SPT와 CPT가 수행되었으며, 시추조사는 SPT와 병행하여 수행되었다. 이중 세립분 함량은 5개의 시추공에서 총 10개의 지점에 대하여 측정되었으며, Table 2는 시료가 채취된 지점의 지반 물성치 및 CPT결과를 정리한 것이다.
I_c에 대한 고유 변동성(COV_w)은 각 시추공에 대하여 산정하였으며 지층에 따른 분류를 고려하여 각 지층의 추세 성분을 제거한 변동성분을 분석하였다. 변동성분은 1차 또는 2차 함수를 추세 함수로 활용하여 효과적으로 분리할 수 있으며, Fig.
기존 예측식의 적용은 가장 낮은 예측 오차를 나타낸 예측식이라 하더라도 대상지역에 대한 토양특성을 반영하기에는 한계가 있으며, CPT를 통한 세립분 함량 예측은 많은 불확실성을 포함하고 있으므로 이에 대한 올바른 적용을 위해서는 예측값에 대한 신뢰범위를 정량적으로 평가할 필요가 있다. 그러므로, CPT 결과에 따른 지반 물성치의 고유 변동성을 파악하고 CPT의 측정오차, 예측식 사용에 따른 변환 불확실성을 추가적으로 고려하여 세립분 함량 예측에 대한 변동성을 평가하고 신뢰구간을 산정하였다.
Robertson and Wride(1998)는 CPT 결과가 세립분 함량 이외에도 여러 요인에 의하여 영향을 받기 때문에 겉보기 세립분 함량(FC, apparent fines content)이라는 용어를 사용하였다. 그리고, I_c와 세립분 함량 관측값의 상관관계를 분석하여 다음의 예측식을 제안하였다.
본 연구에서는 CPT 기반 액상화 평가 수행 시 세립분 함량 예측에 대한 유효성을 평가하기 위하여 포항지역의 CPT 및 실측 세립분 함량 결과를 활용하여 기존 예측식들에 대한 오차를 평가하였으며, 포항지역에 가장 적합한 예측식을 선정하였다. 그리고, 지반의 고유한 불확실성을 평가하기 위하여 각 지점 및 지층에 따른 분류를 고려한 지반의 변동성분을 분석하였으며 CPT의 측정오차, 예측식 사용에 따른 변환 불확실성을 함께 고려하여 CPT를 통한 세립분 함량 예측에 따른 변동성을 평가하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
세립분 함량 예측식들은 다양한 지반조건에서 산정되었으므로 예측식에 따른 오차 및 변동성은 매우 크게 나타난다. 기존 세립분 함량 예측식에 대한 국내 적용성을 평가하고자 2017년 포항지진(규모 5.4)에서 액상화가 발생한 5개 지점에서 수행된 CPT 자료와 현장 세립분 함량 측정자료를 이용하여 기존 예측식들에 대한 예측 오차를 평가하였으며, 포항지역에 적합한 예측식을 선정하였다. 기존 예측식의 적용은 가장 낮은 예측 오차를 나타낸 예측식이라 하더라도 대상지역에 대한 토양특성을 반영하기에는 한계가 있으며, CPT를 통한 세립분 함량 예측은 많은 불확실성을 포함하고 있으므로 이에 대한 올바른 적용을 위해서는 예측값에 대한 신뢰범위를 정량적으로 평가할 필요가 있다.
현장에 대한 세립분 함량은 5개의 시추공으로부터 총 10개의 데이터를 획득하였다. 기존의 세립분 함량 예측식의 적용성을 분석하기 위하여 각 예측식에서 산정된 세립분 함량과 실측된 세립분 함량을 비교하여 예측 오차를 평가하였다. Fig.

대상 데이터

2017년 규모 5.4의 지진에 따른 액상화 현상이 관측된 5개 지점(CH-1∼CH-5)에 대하여 국립재난안전연구원에서 수행한 지반조사 자료를 활용하였으며 지반조사 위치는 Fig. 3에 나타내었다.
연구대상지는 경상북도 포항시로 광역적으로 경상분지에 해당한다. 대표적인 단층은 양산단층과 울산단층이 있고, 양산단층과 울산단층의 동쪽 부분에 해당하는 포항지역은 신생대 제3기층이 분포하고 있다.
현장에 대한 세립분 함량은 5개의 시추공으로부터 총 10개의 데이터를 획득하였다. 기존의 세립분 함량 예측식의 적용성을 분석하기 위하여 각 예측식에서 산정된 세립분 함량과 실측된 세립분 함량을 비교하여 예측 오차를 평가하였다.

데이터처리

(4) 2차 모멘트에 대한 확률론적 접근법을 통하여 Ic의 고유 변동성, 측정오차, 변환 불확실성을 고려한 세립분 함량의 예측 변동성을 산정하였으며, 표준편차의 ±1 분산 범위에 따른 신뢰구간을 산정하였다.

이론/모형

제안식의 형태는 Robertson and Wride(1998)가 제안한 식의 형태와 유사하며, 두 식 모두 I_c와 세립분 함량의 상관관계에 대한 비선형성을 반영하고 있다. Robinson et al.

성능/효과

(1) CPT를 활용한 세립분 함량에 대한 기존 예측식은 Ic와 세립분 함량의 상관관계가 도출된 지반의 종류 및 회귀식의 형태에 따라 예측 범위가 매우 다양하게 나타났으며, 동일한 CPT 결과라 하더라도 세립분 함량의 예측값은 약 50%까지 차이가 발생할 수 있다.
(3) 세립분 함량 예측에 대한 변동성을 평가하기 위하여 각 지점에서 Ic의 추세성분을 제거한 변동성분을 분리하고 이에 대한 고유 변동성을 평가하였으며, CPT의 위치 및 지층의 종류에 따라 2.1∼17.8% 변동성이 나타났다.
5개 지점에 대한 I_c의 고유 변동성은 CPT 지점의 위치 및 지층의 종류에 따라 2.1%부터 17.8%까지 다양하게 나타났다. CPT에 따른 측정오차의 변동성(COV_e)은 Kulhawy and Trautmann(1996)에 따른 문헌값을 고려하여 10%로 가정하였다.
세립분 함량 예측에 대한 표준편차는 평균 14.9∼ 26.9%로 기존에 제안된 세립분 함량 예측식 중에서 포항지역 지반과 가장 적합한 모델을 선정하였음에도 불구하고 다소 높은 것으로 나타났다.
세립분 함량 예측의 변동성에 대한 신뢰구간은 각 지점 및 지층의 고유 변동성을 고려하여 효과적으로 산정할 수 있었으며, 실측된 세립분 함량은 CPT를 통하여 예측된 세립분에 대한 표준편차의 ±1 분산 범위 안에 대부분 존재하는 것으로 나타났다.
실측된 세립분 함량은 예측된 세립분 함량에 대한 표준편차의 ±1 분산 범위 안에 대부분 존재하는 것으로 나타났다.
예측식 사용에 따른 변환 불확실성에 대한 표준편차(SDε)는 10개의 실측된 세립분 함량에 대한 예측 오차로부터 산정되었으며 22.1%로 나타났다.

후속연구

(2016)에 의한 예측식은 기존 예측식들 중 가장 적합한 것으로 나타났지만 여전히 예측 변동성은 높게 나타나므로 예측값의 신뢰범위를 고려하여 적용할 필요가 있다. 또한, 예측 변동성의 주요인은 변환 불확실성에 의한 것으로 추후 포항지역의 CPT를 통한 I_c와 세립분 함량의 상관관계를 통하여 예측식을 도출하고 활용한다면 세립분 함량 예측의 변동성을 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다.
반면, 변환 불확실성은 세립분 함량 예측 변동성의 가장 큰 원인으로 I_c와 세립분 함량 사이의 상관관계를 정확하게 파악하여 반영함에 따라 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한, 제안된 예측식들 중에서 가장 적합한 예측식을 선정하여 활용하더라도 대상지역에 대한 토양특성을 반영하기에는 한계가 있으므로 추후 추가적인 데이터 획득을 통하여 현장에 대한 I_c와 세립분 함량 사이의 상관관계를 도출하여 활용한다면 보다 신뢰성있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
실측된 세립분 함량은 예측된 세립분 함량에 대한 표준편차의 ±1 분산 범위 안에 대부분 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 예측 변동성의 정량적 분석 결과는 향후 액상화 평가에 대한 신뢰성 해석에서 세립분 함량에 대한 불확실성을 반영하는 기초자료로 활용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	액상화 현상에 의한 피해는 무엇인가?	액상화 현상(liquefaction)은 느슨한 포화 사질토 지반이 진동 하중을 받게 되면 순간적으로 과잉간극수압이 증가하여 지반은 전단강도를 거의 상실하게 되는 현상이다. 과거 지진피해를 살펴보면 액상화가 발생하는 경우 상부 구조물의 파괴나 부등침하, 측방유동, 제방붕괴 등에 의하여 경제적, 인명적으로 큰 피해가 발생하였다.
	액상화 현상은 무엇인가?	액상화 현상(liquefaction)은 느슨한 포화 사질토 지반이 진동 하중을 받게 되면 순간적으로 과잉간극수압이 증가하여 지반은 전단강도를 거의 상실하게 되는 현상이다. 과거 지진피해를 살펴보면 액상화가 발생하는 경우 상부 구조물의 파괴나 부등침하, 측방유동, 제방붕괴 등에 의하여 경제적, 인명적으로 큰 피해가 발생하였다.
	응력기반 평가방법은 무엇을 통해 저항 전단 응력비를 산정하는가?	지금까지 액상화의 가능성을 평가하기 위한 수많은 연구들이 이루어져 오고 있으며, 가장 일반적으로 사용되는 평가방법은 응력기반 평가방법으로 지진에 의해 발생한 진동 전단응력비(cyclic stress ratio)와 흙의 저항 전단저항력비(cyclic resistance ratio)를 비교하는 방법이다(Idriss and Boulanger, 2008). 응력기반 평가방법은 일반적으로 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)과 콘관입시험(Cone Penetration Test, CPT) 등 현장시험 결과로부터 저항 전단응력비를 산정한다. SPT 기반 액상화 평가는 Seed and Idriss(1971)에 의하여 처음 개발 되었으며, 지금까지 SPT를 활용한 다양한 액상화 평가 기법의 기반이 되고 있다.

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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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