[논문]IT 기반의 지하 대공간 설계/안정성 평가 시스템 개발

유충식; 김선빈; 조완기; 유광호; 박인준

문제 정의

본 논문에서는 IT기반의 캐번설계 및 안정성 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다루었다. 시스템 개발을 위해 관련 선행연구를 통해 그 적용성이 확인된 바 있는 인공신경망 적용기법을 도입하였으며, 그외에 각종 지식기반의 설계자동화 연구를 통해 제한된 시공조건에 한해 캐번설계와 시공중 안정성 평가가 가능한 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 개발된 시스템에 대한 소개와 함께 실제 현장을 대상으로 한 대단면 지하공간 설계에 적용함으로써 적용성을 검토한 내용을 다루었다.
본 모듈은 설계단면에 입력된 지반과 캐번정보로부터 최적의 상태로 구축된 ANN 엔진에 적용하여 시공중 안정성 평가를 수행하는 모듈이다. 본 시스템에서 안정성 평가시 필수적인 ANN 엔진을 구축하기 위해서 다양한 시공조건에 대해 연속체 개념에 근거한 FLAC 해석을 수행하였으며, 해석결과 중 안정성 평가항목에 해당하는 결과를 추출하여 DB화하였다.
본 연구에서는 일련의 지하공간 설계과정을 자동화하는 시스템을 개발하였다. 시스템 개발을 위해 굴착단면적이 400m² 이상인 대단면 지하공간 구조물을 대상으로 국내 암반 조건에 시공되는 다양한 경우에 대한 수치해석을 수행한 결과를 이용하여 안정성 평가를 위한 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델을 구축하였으며, 이를 시스템에 적용하여 지하공간 설계시 요구되는 각종 안정성 평가항목에 대한 자동예측을 가능하게 하였다.

제안 방법

현재까지 개발된 본 시스템은 크게 3개의 모듈로서 입력모듈과 캐번설계모듈, 안정성 평가모듈로 구성되어 있다. 각각의 모듈별로 먼저 입력모듈에서는 프로젝트개요와 지반정보를 입력할 수 있도록 하였으며, 설계모듈에서는 그림 1에서 나타낸 바와 같이 캐번위치와 단면제원, 굴착공법 및 지보부재를 선정할 수 있도록 하였다. 안정성 평가모듈에서는 선정된 결과에 대하여 연속체 해석에 근거하여 안정성 평가를 할 수 있도록 기능을 갖추었다.
또 지반정보 입력에서는 시추공 정보 입력을 통해 지층수 → 표고 및 지반특성 → 불연속면 특성의 순으로 대상 현장의 지층분포 및 지질특성을 상세히 입력할 수 있도록 하였다.
지보패턴은 Q-system에 근거하여 선정되도록 하였으며 시공중 안정성 평가는 선행연구로부터 검증된 인공신경망 모델을 이용하여 수행되도록 하였다(유충식 등 2006, 2007). 또한 사용자 중심의 Graphic User Interface(GUI)를 극대화하여 입력 및 연산, 출력 과정이 본 시스템 상에서 통합으로 운용될 수 있도록 시스템을 구축하였다.
본 모듈은 설계단면에 입력된 지반과 캐번정보로부터 최적의 상태로 구축된 ANN 엔진에 적용하여 시공중 안정성 평가를 수행하는 모듈이다. 본 시스템에서 안정성 평가시 필수적인 ANN 엔진을 구축하기 위해서 다양한 시공조건에 대해 연속체 개념에 근거한 FLAC 해석을 수행하였으며, 해석결과 중 안정성 평가항목에 해당하는 결과를 추출하여 DB화하였다. 이와같이 구축된 DB를 ANN 학습에 적용하였으며 결과에 대한 타당성 및 합리성을 확보한 후 본 시스템에 적용하였다.
본 시스템은 다양한 시공조건에 대해서 대단면 지하공간 구조물(캐번)의 설계와 시공중 안정성 평가를 가능하게 한 시스템으로서 시스템 내에서 대상현장의 지반정보와 지하공간 구조물의 단면정보에 대한 입력을 하여 대단면 지하공간 설계시 요구되는 지보패턴 항목을 직접 혹은 자동선정하고 선정된 결과에 대해 시공중 안정성 평가가 수행되도록 구축되어 있다. 지보패턴은 Q-system에 근거하여 선정되도록 하였으며 시공중 안정성 평가는 선행연구로부터 검증된 인공신경망 모델을 이용하여 수행되도록 하였다(유충식 등 2006, 2007).
본 논문에서는 IT기반의 캐번설계 및 안정성 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다루었다. 시스템 개발을 위해 관련 선행연구를 통해 그 적용성이 확인된 바 있는 인공신경망 적용기법을 도입하였으며, 그외에 각종 지식기반의 설계자동화 연구를 통해 제한된 시공조건에 한해 캐번설계와 시공중 안정성 평가가 가능한 시스템을 개발하였다. 구축된 시스템은 향후 대상 시공조건 범위의 확장을 통하여 기존의 설계과정을 개선한 효율적인 수단으로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일련의 지하공간 설계과정을 자동화하는 시스템을 개발하였다. 시스템 개발을 위해 굴착단면적이 400m² 이상인 대단면 지하공간 구조물을 대상으로 국내 암반 조건에 시공되는 다양한 경우에 대한 수치해석을 수행한 결과를 이용하여 안정성 평가를 위한 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델을 구축하였으며, 이를 시스템에 적용하여 지하공간 설계시 요구되는 각종 안정성 평가항목에 대한 자동예측을 가능하게 하였다. 아울러 지하공간 설계에 필요한 지반정 보와 단면제원 입력을 용이하게 하였으며, 구조물 시공위치와 굴착방법, 지보패턴 적용 등의 각종 설계 항목 또한 효율적으로 결정할 수 있도록 하였다.
적용 지보항목으로서는 숏크리트 두께 5~15cm, 록볼트 길이와 간격 각각 7~13m, 2~3m로 국한하였다. 이와같은 시공조건을 고려하여 총 120개 해석조건을 선정하여 2차원 해석을 수행하였고 해석결과로부터 표 2에 제시한 시공중 안정성 평가항목을 분석하여 DB화 하였다. 안정성 평가항목 중 안전율은 지보재의 파괴가 고려된 안전율로써 유광호 등(2001)이 제시한 전단강도감소기법을 이용하여 산정하였다.
본 시스템에서 안정성 평가시 필수적인 ANN 엔진을 구축하기 위해서 다양한 시공조건에 대해 연속체 개념에 근거한 FLAC 해석을 수행하였으며, 해석결과 중 안정성 평가항목에 해당하는 결과를 추출하여 DB화하였다. 이와같이 구축된 DB를 ANN 학습에 적용하였으며 결과에 대한 타당성 및 합리성을 확보한 후 본 시스템에 적용하였다.
한편, 본 시스템의 개발환경은 윈도우 기반의 응용프로그램으로서 향후 시스템 확장시 여타의 소프트웨어와의 연계가 용이하도록 하기 위해 인터페이스의 구축 및 연산에 탁월한 C++을 기반으로 코드화 작업을 하였으며, 프로그램 코드화에 사용된 컴파일러는 Microsoft 사에서 개발한 Visual C++.net을 사용하였다.

대상 데이터

DB구축시 대상으로 한 시공조건은 굴착단면적이 435~2,200m² 인 캐번이며, 캐번이 관통하는 지층의 Q값은 20~40인 범위로 심도는 100~250m, 측압계수는 0.75~3.0 범위로 고려하였다. 또한 굴착형태는 벤치컷 굴착과 다분할 굴착방법으로 시공되는 조건을 대상으로 하였다.
본 연구에서 개발한 시스템의 현장 적용성 확인을 위해 ○○ 현장을 대상으로 적용성 검토를 수행하였다. 대상구조물은 지하공연장으로서 제원은 폭 60m, 높이 35m이며, 대상지역은 편마암 지대로서 심도가 100m 정도 확보되어 굴착암반의 Q값이 20 정도인 지반조건이다. 이 지역에 대한 절리/불연속면 조사결과 N70E/70SE, N30E/60SE, N40W/70NE 방향에 형성된 것으로 나타나 있다.
0 범위로 고려하였다. 또한 굴착형태는 벤치컷 굴착과 다분할 굴착방법으로 시공되는 조건을 대상으로 하였다. 적용 지보항목으로서는 숏크리트 두께 5~15cm, 록볼트 길이와 간격 각각 7~13m, 2~3m로 국한하였다.
본 연구에서 개발한 시스템의 현장 적용성 확인을 위해 ○○ 현장을 대상으로 적용성 검토를 수행하였다. 대상구조물은 지하공연장으로서 제원은 폭 60m, 높이 35m이며, 대상지역은 편마암 지대로서 심도가 100m 정도 확보되어 굴착암반의 Q값이 20 정도인 지반조건이다.
현재까지 개발된 본 시스템은 크게 3개의 모듈로서 입력모듈과 캐번설계모듈, 안정성 평가모듈로 구성되어 있다. 각각의 모듈별로 먼저 입력모듈에서는 프로젝트개요와 지반정보를 입력할 수 있도록 하였으며, 설계모듈에서는 그림 1에서 나타낸 바와 같이 캐번위치와 단면제원, 굴착공법 및 지보부재를 선정할 수 있도록 하였다.

이론/모형

이와같은 시공조건을 고려하여 총 120개 해석조건을 선정하여 2차원 해석을 수행하였고 해석결과로부터 표 2에 제시한 시공중 안정성 평가항목을 분석하여 DB화 하였다. 안정성 평가항목 중 안전율은 지보재의 파괴가 고려된 안전율로써 유광호 등(2001)이 제시한 전단강도감소기법을 이용하여 산정하였다.
인공신경망 모델을 구축과정은 유충식 등(2005, 2006)이 제시한 방법을 이용하였으며, 본 시스템 개발시 ANN 학습에 적용된 입력 파라메타와 출력 파라메타는 표 3에 제시하고 있다.
본 시스템은 다양한 시공조건에 대해서 대단면 지하공간 구조물(캐번)의 설계와 시공중 안정성 평가를 가능하게 한 시스템으로서 시스템 내에서 대상현장의 지반정보와 지하공간 구조물의 단면정보에 대한 입력을 하여 대단면 지하공간 설계시 요구되는 지보패턴 항목을 직접 혹은 자동선정하고 선정된 결과에 대해 시공중 안정성 평가가 수행되도록 구축되어 있다. 지보패턴은 Q-system에 근거하여 선정되도록 하였으며 시공중 안정성 평가는 선행연구로부터 검증된 인공신경망 모델을 이용하여 수행되도록 하였다(유충식 등 2006, 2007). 또한 사용자 중심의 Graphic User Interface(GUI)를 극대화하여 입력 및 연산, 출력 과정이 본 시스템 상에서 통합으로 운용될 수 있도록 시스템을 구축하였다.

성능/효과

먼저 각 모듈에 대한 기본 포맷은 그림 2에서 보여준다. 그림 2(a)의 프로젝트 개요 입력에서는 프로젝트에 대한 기본정보인 프로젝트 명과 대상구간 위치, 내부용적, 공사기간, 설계자 정보 및 구조물 용도와 현장위치도, 프로젝트 기본방향 등을 입력할 수 있도록 기능을 갖추었다. 또 지반정보 입력에서는 시추공 정보 입력을 통해 지층수 → 표고 및 지반특성 → 불연속면 특성의 순으로 대상 현장의 지층분포 및 지질특성을 상세히 입력할 수 있도록 하였다.
다음의 그림 5는 시공중 터널 안정성 평가 항목에 대한 ANN 학습결과를 보여주고 있는데 모든 항목에 걸쳐 결정계수(R²)가 99% 이상으로 분석되어 본 시스템에 적용된 ANN 엔진은 높은 신뢰성을 확보 하는 것으로 평가되었다.
한편, 그림 6은 임의의 시공조건에 대하여 안정성 평가 모듈을 이용한 안정성 평가 결과 적용 예를 보여주고 있다. 보이는 바와 같이 안정성 평가모듈은 캐번 설계시 입력한 조건에 대한 결과를 평가항목별로 확인할 수 있도록 배치하였으며, 평가결과를 종합하여 테이블로 제시될 수 있도록 하였다.
시스템 개발을 위해 굴착단면적이 400m² 이상인 대단면 지하공간 구조물을 대상으로 국내 암반 조건에 시공되는 다양한 경우에 대한 수치해석을 수행한 결과를 이용하여 안정성 평가를 위한 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델을 구축하였으며, 이를 시스템에 적용하여 지하공간 설계시 요구되는 각종 안정성 평가항목에 대한 자동예측을 가능하게 하였다. 아울러 지하공간 설계에 필요한 지반정 보와 단면제원 입력을 용이하게 하였으며, 구조물 시공위치와 굴착방법, 지보패턴 적용 등의 각종 설계 항목 또한 효율적으로 결정할 수 있도록 하였다. 또 이와 같이 개발된 시스템은 선행연구에서 개발한 터널설계 시스템과 통합되어 구축되도록 하였다(유충식 등 2007).
이와같은 과정을 통해 시스템에 저장된 지반정보와 캐번정보를 토대로 연속체 개념에 근거한 안정성 평가를 시스템 내부에 구축된 ANN 엔진을 통해 수행한 결과 그림 8(d)에 나타낸 바와 같이 모든 평가항목에서 관리기준치를 초과하지 않는 것으로 제시되고 있음을 볼 수 있다. 이상과 같이 본 시스템을 적용하는 경우 비교적 간단한 방법으로 대상 구조물에 대한 안정성 검토를 효과적으로 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.

후속연구

시스템 개발을 위해 관련 선행연구를 통해 그 적용성이 확인된 바 있는 인공신경망 적용기법을 도입하였으며, 그외에 각종 지식기반의 설계자동화 연구를 통해 제한된 시공조건에 한해 캐번설계와 시공중 안정성 평가가 가능한 시스템을 개발하였다. 구축된 시스템은 향후 대상 시공조건 범위의 확장을 통하여 기존의 설계과정을 개선한 효율적인 수단으로 활용될 것으로 기대된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	입력모듈과 캐번설계모듈, 안정성 평가모듈들은 각각 어떤것을 할 수 있는가?	현재까지 개발된 본 시스템은 크게 3개의 모듈로서 입력모듈과 캐번설계모듈, 안정성 평가모듈로 구성되어 있다. 각각의 모듈별로 먼저 입력모듈에서는 프로젝트개요와 지반정보를 입력할 수 있도록 하였으며, 설계모듈에서는 그림 1에서 나타낸 바와 같이 캐번위치와 단면제원, 굴착공법 및 지보부재를 선정할 수 있도록 하였다. 안정성 평가모듈에서는 선정된 결과에 대하여 연속체 해석에 근거하여 안정성 평가를 할 수 있도록 기능을 갖추었다. 다음의 각 절에서는 개별모듈에 대한 세부기능 및 모듈 구성안에 대하여 기술하였다.
	대규모 지하공간의 건설이 증가하는 추세인 이유는 무엇인가?	과거에는 지하공간의 개발이 터널 등과 같은 굴착단면이 비교적 크지 않은 소규모 구조물 위주로 시공되었으나, 최근에는 토지의 입체적 이용에 대한 사회적 요구가 증가함에 따라 지하에도 대규모 지하공간의 건설이 증가하는 추세에 있다. 일반적으로 지하 대공간 설계시에는 사용목적 및 현장조건에 적합한 단면을 선정하여 구조물의 시공위치, 굴착방법 및 지보패턴 등을 설계자가 경험적인 방법에 의해 결정하고, 이를 다양한 수치해석적 방법을 이용하여 안정성 검토를 수행함으로써 최종 설계를 완성하는 과정을 따른다.
	일반적으로 지하 대공간 설계시 설계를 완성하는 과정은 무엇인가?	과거에는 지하공간의 개발이 터널 등과 같은 굴착단면이 비교적 크지 않은 소규모 구조물 위주로 시공되었으나, 최근에는 토지의 입체적 이용에 대한 사회적 요구가 증가함에 따라 지하에도 대규모 지하공간의 건설이 증가하는 추세에 있다. 일반적으로 지하 대공간 설계시에는 사용목적 및 현장조건에 적합한 단면을 선정하여 구조물의 시공위치, 굴착방법 및 지보패턴 등을 설계자가 경험적인 방법에 의해 결정하고, 이를 다양한 수치해석적 방법을 이용하여 안정성 검토를 수행함으로써 최종 설계를 완성하는 과정을 따른다.

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