[논문]터널 붕괴 위험도 지수(KTH-Index)에 기반한 터널 시공 중 붕괴 위험도 정량적 관리 사례 연구

김영윤; 최유미; 백용; 신휴성; 김범주

[국내논문] 터널 붕괴 위험도 지수(KTH-Index)에 기반한 터널 시공 중 붕괴 위험도 정량적 관리 사례 연구
Study on qunatified management for tunnel collapses on construction based on the KICT Tunnel Collapse Hazard index(KTH-Index) 원문보기

김영윤 (한국건설기술연구원 지반연구실, 동국대학교 사회환경시스템공학과) , 최유미 (한국건설기술연구원 지반연구실) , 백용 (한국건설기술연구원 지반연구실) , 신휴성 (한국건설기술연구원 지반연구실) , 김범주 (동국대학교 사회환경시스템공학과)

In this study, a case study, where a hazard management for tunnel collapses has been quantitatively undertaken based on the KICT Tunnel Hazard(KTH) index, is presented. From this, it was able to timely inform the field engineers when the more detailed investigation is required for checking if any risky factor is shown on the tunnel face. At the same time, variable additional information such as sensitivities of major influence factors are also provided to field engineers from the methodology given in this study. The additional information would be helpful for better understanding of tunnel hazard level at the current tunnelling stage and following the required actions for more detailed checks of risky factors.

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문제 정의

본 논문에서는 기 개발된 터널 붕괴 위험도 지수 개념 및 지수값 산정 시스템을 고속국도 제50호선 확장공사 구간의 ○○터널 현장에 공사시점부터 터널이 관통될 때까지 적용한 사례를 제시하고, 현장 적용성에 대해 고찰한 내용을 다룬다. 본 현장적용사례에서는 실시간으로 지수 변화 추이를 관찰하여 붕괴 위험도를 정량적으로 분석하고 관리하였으며, 붕괴확률을 의미하는 붕괴 위험도 지수값의 변화가 크게 상승하거나, 위험도 수준이 높을 때에는 즉각적으로 현장 접촉이 이루어지며, 정량적인 위험수준을 알림과 동시에, 위험도 지수값이 상승하는데 민감하게 작용한 영향인자들을 우선순위별로 제시하게 된다.

제안 방법

재구성된 DB는 코드화되어 한국건설기술연구원(2005)에서 개발한 인공신경망 학습엔진을 이용해 학습되었다. 인공신경망 학습을 통해 매 막장의 붕괴 위험도를 정량화하기 위한 터널 붕괴 위험도 지수를 제안하고 각 영향인자들의 가중치를 공학적으로 제시하였다(배규진과 신휴성, 2007).
본 논문에서는 기 개발된 터널 붕괴 위험도 지수 개념 및 지수값 산정 시스템을 고속국도 제50호선 확장공사 구간의 ○○터널 현장에 공사시점부터 터널이 관통될 때까지 적용한 사례를 제시하고, 현장 적용성에 대해 고찰한 내용을 다룬다. 본 현장적용사례에서는 실시간으로 지수 변화 추이를 관찰하여 붕괴 위험도를 정량적으로 분석하고 관리하였으며, 붕괴확률을 의미하는 붕괴 위험도 지수값의 변화가 크게 상승하거나, 위험도 수준이 높을 때에는 즉각적으로 현장 접촉이 이루어지며, 정량적인 위험수준을 알림과 동시에, 위험도 지수값이 상승하는데 민감하게 작용한 영향인자들을 우선순위별로 제시하게 된다. 이러한 정보는 붕괴에 영향을 미칠 수 있는 수많은 현장항목의 이상조짐을 사전에 파악하기 위한 상세 현장조사를 수행하는데 있어서 조사순서를 결정하는데 매우 유용하게 활용될 수 있다.
대상 터널은 도로터널로 고속국도 제50호선 확장공사 구간으로 계획 노선 중 신설 ○○터널에 대한 굴착 중 위험도를 실시간으로 평가하고 분석하였다. 위험도 분석 평가는 막장관찰자료, 시공현황 자료, 지질현황, 시추조사를 바탕으로 평가 하였다. ○○터널의 현장개요는 표 1과 같다.
강릉방향 STA.7+145～164.6에서 풍화도(2-3)가 일시적으로 한 등급 불리하게 평가된 바 있으나 바로 ‘매우양호’수준으로 원상복귀 하였다.
지하수위는 매우 불량한 것으로 평가되었으며 지하수 유입량은 하향 안정화되었다. 설계 지보패턴Ⅴ로 시공하였으며 보조공법은 강관다단그라우팅 보강을 하였다.
시공 중 터널의 막장상태와 설계·시공 자료를 이용하여 제안된 터널 붕괴 위험도 지수값을 적절히 평가함으로써 잠재적 붕괴 위험수준을 터널 종단 전 구간에 대해 사전에 파악하고, 위험요인을 사전에 인지하여 적시에 사전대응을 취함으로써 붕괴 위험을 최소화시킬 수 있는 조건을 확보할 수 있도록 하였다.

대상 데이터

대상 터널은 도로터널로 고속국도 제50호선 확장공사 구간으로 계획 노선 중 신설 ○○터널에 대한 굴착 중 위험도를 실시간으로 평가하고 분석하였다. 위험도 분석 평가는 막장관찰자료, 시공현황 자료, 지질현황, 시추조사를 바탕으로 평가 하였다.

이론/모형

이러한 항목들을 바탕으로 지난 10여 년간 한국건설기술연구원에서는 터널 붕괴/붕락 사고사례를 조사하고 DB화하여 체계적인 분석 작업을 수행하였다. 재구성된 DB는 코드화되어 한국건설기술연구원(2005)에서 개발한 인공신경망 학습엔진을 이용해 학습되었다. 인공신경망 학습을 통해 매 막장의 붕괴 위험도를 정량화하기 위한 터널 붕괴 위험도 지수를 제안하고 각 영향인자들의 가중치를 공학적으로 제시하였다(배규진과 신휴성, 2007).

성능/효과

종점부는 강릉방향에서 전체적으로 토피고가 낮으며 STA.7K+722.8 이후 중간 이하로 불량하게 평가되었고 지하수 관련 항목이 상대적으로 불리한 추이를 보였다. STA.
낮은 암석강도와 높은 풍화도 등 지반조건이 전체적으로 불량하며 낮은 토피고와 더불어 절리의 방향성 및 상태 역시 불리하게 평가되었다. 지하수위는 매우 불량한 것으로 평가되었으며 지하수 유입량은 하향 안정화되었다. 설계 지보패턴Ⅴ로 시공하였으며 보조공법은 강관다단그라우팅 보강을 하였다.
강릉방향 STA.7K+407.4～7K+451.0, 인천방향 STA.7K+642.1～7K+674.4에서 터널 붕괴 위험도 지수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요소로는 분할 굴착 등과 같은 굴착방법(5-1)과 여굴 등과 같은 굴착성능(5-2)이며 상대적으로 높은 민감도를 보였다. 따라서 이들 항목을 하향 조정할 경우에는 신중한 검토가 선행되어야 하며 위험수준 저감을 위해서는 효과적으로 고려될 수 있는 항목으로 판단된다.
따라서 이들 항목을 하향 조정할 경우에는 신중한 검토가 선행되어야 하며 위험수준 저감을 위해서는 효과적으로 고려될 수 있는 항목으로 판단된다. 특히, 상대적으로 여건이 좋지 않은 인천방향의 경우 패턴변경(6-2) 항목이 크게 민감하였고 분할 굴착 등과 같은 굴착방법(5-1)과 여굴 등과 같은 굴착성능(5-2)이 상대적으로 높은 민감도를 보였다. 따라서 위험수준 저감을 위해 효과적으로 고려할 수 있는 항목이 첫째, 지보패턴 상향 조정이며 둘째는 좌우 분할 굴착이나 막장 코어를 활용한 굴착방법이 강구된다.
계곡부를 완전 통과할 때까지는 설계 지보패턴을 상향조정하여 통과할 필요가 있고 지하수 유입 정도를 상시 관찰하고 유입량 과다 시 막장 수발공 설치를 고려할 필요 있다. 또한, 현 막장의 위험도 저감을 위해 발파 여굴 저감과 분할굴착(또는 막장 코아 설치) 시행이 효과적으로 고려될 수 있는 것으로 파악된다. 따라서 발파굴착 시 여굴 최소화를 위한 노력이 각별히 요구되며 필요시, 분할굴착 시공의 고려가 효과적일 것으로 판단된다.

후속연구

본 연구를 통해 위험도 평가 시스템의 현장 적용성을 파악하고 그 유용함을 확인하였으며 붕괴 터널 현장 자료가 확장되고 자료 완성도가 높아짐에 따라 터널 붕괴 위험도 지수평가의 신뢰도가 점진적으로 향상될 것이므로, 시스템의 현장적용 확대를 통한 지속적인 시스템 보완연구가 진행되어야 한다.

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