KR102527337B1 - 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 방법 - Google Patents

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황성필
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임명혁
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한국건설기술연구원
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Abstract

본 발명은 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장하는 저장부; 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정하는 카테고리별 점수 산정부; 및 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정하는 위험등급 산정부;를 포함하는 구성을 가지고 있어서, 대심도 굴착작업을 수행할 때 예상되는 위험 인자인 지질구조, 암반특성, 수리지질, 응력, 하중 등을 고려하여 대심도 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있도록 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 방법에 관한 것이다.

Description

대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING RISK LEVEL OF DEEP EXCAVATION GROUND}
본 발명은 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 대심도 굴착작업을 수행할 때 예상되는 위험 인자에 기반하여 위험등급을 산정할 수 있는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 방법에 관한 것이다.
인구 증가 및 토지공간 부족 등의 이유로 지하 공간의 활용에 대한 필요성이 증가함에 따라 대규모 지하 공간 개발을 위한 대심도(예를 들어, 지표 아래 대략 40m 이상의 심도) 지하 굴착에 대한 수요가 증가하고 있는 추세이다. 지하 공간 개발을 위해 대심도 굴착 작업을 수행함에 있어서, 굴착 작업을 수행할 때 수반될 것으로 예상되는 위험 인자를 사전에 파악하여 위험등급을 산정하는 것은 작업 안전을 위하여 매우 중요하다.
이를 위해 종래에는 등록특허공보 제10-2017313호에 개시되어 있는 바와 같이, 현장에서 접하게 되는 다양한 지반에 대한 지질특성을 파악한 후, 지반함몰의 위험성을 굴착 전 지반 조사 단계에서 평가하여 시공 단계에서 발생할 수 있는 지반함몰에 대응토록 한다. 그러나 종래기술은 지표 아래 대략 20~30m 이내의 천부 지반, 특히 토사 지반의 위험등급 산정에 적합한 기술로서 지표 아래 대략 40m 이상의 대심도 암반에 수평 내지 연직 방향의 터널을 굴착하는 경우에는 적합하지 않은 문제점이 있다. 해외 기술로는 일본 특허공보 특공평7-49756호가 있으나, 이 역시 대심도 굴착지반 위험등급 산정에는 적합하지 않다.
대한민국 등록특허공보 제10-2017313호(2019. 09. 03. 공고). 일본 특허공보 특공평7-49756호(1995. 05. 31. 공고).
본 발명은 위와 같은 종래 기술의 한계를 극복하기 위하여 개발된 것으로서, 대심도 굴착작업을 수행할 때 예상되는 위험 인자인 지질구조, 암반특성, 수리지질, 응력, 하중 등을 고려하여 대심도 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있도록 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치 및 산정 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
위와 같은 과제를 달성하기 위하여 본 발명에서는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치와, 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법이 제공되는데, 우선 본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치는, 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장하는 저장부; 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정하는 카테고리별 점수 산정부; 및 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정하는 위험등급 산정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치에서, 상기 위험 인자는, 주요 인자와 부가 인자로 분류되고, 상기 주요 인자는 복수의 카테고리로 분류될 수 있으며, 상기 주요 인자는, 지질구조 카테고리, 암반특성 카테고리, 수리지질 카테고리, 응력 카테고리, 하중 카테고리 중에서 어느 하나로 분류될 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치에서, 상기 지질구조 카테고리는, 단층과 파쇄대(Fz), 주 불연속면 배향(Dp), 암맥(Dy) 중에서 적어도 하나를 포함하고, 상기 암반특성 카테고리는, 일축압축강도(Sr), 암종(Tr), 암질지수(RQD), 불연속면 거칠기(Jr), 이방성 절리 set(Js) 중에서 적어도 하나를 포함하고, 상기 수리지질 카테고리는, 물·점토 유입(WMin), 지하수위 변동(Fgw), 투수계수(K) 중에서 적어도 하나를 포함하고, 상기 응력 카테고리는, 터널단면(Tg), 록버스트·스웰링(Rbs) 중에서 적어도 하나를 포함하고, 상기 하중 카테고리는, 천단 암반 두께(Trc)를 포함할 수 있다.
더 나아가 본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치에서, 상기 부가 인자는, 지반특성 카테고리로 분류되고, 상기 지반특성 카테고리는, 습곡(Fd), 카르스트 지형 여부(KVa), 팽창성 광물 존재 여부(Mc), 지진 이력(Eq), 지반 변위 지역 여부(DIS) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있고, 상기 점수 기준표는, 단층의 폭에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표, 활성단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표, 터널 직경 및 단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표, 주 불연속면의 배향에 따른 위험 기준 구간을 나타내는 점수 기준표 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치에서, 상기 카테고리별 점수 산정부는, 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후, 카테고리별로 점수를 산정할 수도 있고, 상기 위험 인자별 가중치와 카테고리별 가중치는, 머신러닝 기법을 통해 도출된 것일 수 있으며, 상기 위험등급 산정부는, 상기 산정된 카테고리별 점수를 합산하고, 합산된 총 점수에 각각의 감점 인자를 적용시켜서 최종 점수를 산정하고, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정할 수도 있다.
본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법은, 저장부가, 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장하는 단계; 카테고리별 점수 산정부가, 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 입력받아 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정하는 카테고리별 점수 산정 단계; 및 위험등급 산정부가, 상기 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정하는 위험등급 산정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법에서, 상기 카테고리별 점수 산정 단계는, 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후 카테고리별로 점수를 산정하는 단계로 이루어질 수 있으며, 상기 위험등급 산정 단계는, 상기 산정된 카테고리별 점수를 합산하고, 합산된 총 점수에 각각의 감점 인자를 적용시켜서 최종 점수를 산정하고, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정하는 단계일 수 있다.
기타 실시 예의 구체적인 사항은 "발명을 실시하기 위한 구체적인 내용" 및 첨부 "도면"에 포함되어 있다. 본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 각종 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 각 실시 예의 구성만으로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로도 구현될 수도 있으며, 단지 본 명세서에서 개시한 각각의 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구범위의 각 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐임을 알아야 한다.
본 발명에 의하면, 지질구조, 암반특성, 수리지질, 응력, 하중 등을 고려하여 대심도 굴착지반, 특히 암반의 위험등급을 산정할 수 있게 된다.
따라서 본 발명에 의하면, 대심도 굴착 공사에서 발생할 수 있는 지반함몰로 인한 경제적 피해 및 인명적 피해를 줄일 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 의하면 대심도 굴착지반의 위험등급 산정에 이용되는 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 인공지능 기술(AI)을 활용하여 도출함으로써, 위험등급 산정의 객관성과 신뢰성을 확보할 수 있게 되는 효과가 발휘된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치의 구성을 개략적으로 보인 도면이다.
도 2는 본 발명에 적용되는 카테고리별로 분류된 위험 인자와, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 예시적으로 보인 도면이다.
도 3 내지 도 6은 본 발명에 적용되는 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 예시적으로 보인 도면이다.
도 7은 본 발명에 적용되는 최종 점수에 따른 굴착지반의 위험등급표를 예시적으로 보인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법을 설명하기 위한 처리도이다.
본 명세서에서 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 무조건 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 발명자가 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해서 각종 용어의 개념을 적절하게 정의하여 사용할 수 있고, 더 나아가 이들 용어나 단어는 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다. 즉, 본 명세서에서 사용된 용어는 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명하기 위해서 사용되는 것일 뿐이고, 본 발명의 내용을 구체적으로 한정하려는 의도로 사용된 것이 아니며, 이들 용어는 본 발명의 여러 가지 가능성을 고려하여 정의된 용어이다. 또한, 본 명세서에 있어서, 단수의 표현은 문맥상 명확하게 다른 의미로 지시하지 않는 이상, 복수의 표현을 포함할 수 있으며, 유사하게 복수로 표현되어 있다고 하더라도 단수의 의미를 포함할 수 있다. 본 명세서의 전체에 걸쳐서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소를 "포함"한다고 기재하는 경우에는, 특별히 반대되는 의미의 기재가 없는 한 임의의 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 임의의 다른 구성 요소를 더 포함할 수도 있다는 것을 의미할 수 있다. 더 나아가서, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 "내부에 존재하거나, 연결되어 설치된다"고 기재한 경우에는, 이 구성 요소가 다른 구성 요소와 직접적으로 연결되어 있거나 접촉하여 설치되어 있을 수 있고, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있을 수도 있으며, 일정한 거리를 두고 이격되어 설치되어 있는 경우에 대해서는 해당 구성 요소를 다른 구성 요소에 고정 내지 연결시키기 위한 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재할 수 있으며, 이 제 3의 구성 요소 또는 수단에 대한 설명은 생략될 수도 있다. 반면에, 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소에 "직접 연결"되어 있다거나, 또는 "직접 접속"되어 있다고 기재되는 경우에는, 제 3의 구성 요소 또는 수단이 존재하지 않는 것으로 이해하여야 한다. 마찬가지로, 각 구성 요소 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 " ~ 사이에"와 "바로 ~ 사이에", 또는 " ~ 에 이웃하는"과 " ~ 에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지의 취지를 가지고 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 본 명세서에 있어서 "일면", "타면", "일측", "타측", "제 1", "제 2" 등의 용어는, 사용된다면, 하나의 구성 요소에 대해서 이 하나의 구성 요소가 다른 구성 요소로부터 명확하게 구별될 수 있도록 하기 위해서 사용되며, 이와 같은 용어에 의해서 해당 구성 요소의 의미가 제한적으로 사용되는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에서 "상", "하", "좌", "우" 등의 위치와 관련된 용어는, 사용된다면, 해당 구성 요소에 대해서 해당 도면에서의 상대적인 위치를 나타내고 있는 것으로 이해하여야 하며, 이들의 위치에 대해서 절대적인 위치를 특정하지 않는 이상은, 이들 위치 관련 용어가 절대적인 위치를 언급하고 있는 것으로 이해될 수 없다. 더욱이, 본 발명의 명세서에서는, "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는, 사용된다면, 하나 이상의 기능이나 동작을 처리할 수 있는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 본 명세서에서는 각 도면의 각 구성 요소에 대해서 그 도면 부호를 명기함에 있어서, 동일한 구성 요소에 대해서는 이 구성 요소가 비록 다른 도면에 표시되더라도 동일한 도면 부호를 가지고 있도록, 즉 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조 부호는 동일한 구성 요소를 지시하고 있다. 본 명세서에 첨부된 도면에서 본 발명을 구성하는 각 구성 요소의 크기, 위치, 결합 관계 등은 본 발명의 사상을 충분히 명확하게 전달할 수 있도록 하기 위해서 또는 설명의 편의를 위해서 일부 과장 또는 축소되거나 생략되어 기술되어 있을 수 있고, 따라서 그 비례나 축척은 엄밀하지 않을 수 있다. 또한, 이하에서, 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 구성, 예를 들어, 종래 기술을 포함하는 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략될 수도 있다. 이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치의 구성을 개략적으로 보인 도면이다. 도 1에 도시된 것처럼 본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치(100)는 저장부(110), 카테고리별 점수 산정부(120), 위험등급 산정부(130) 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
이와 같은 본 발명의 구성에 있어서, 저장부(110)는 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 연계하여 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장할 수 있다.
도 2는 본 발명에 적용되는 카테고리별로 분류된 위험 인자와, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 예시적으로 보인 도면이다. 본 발명의 실시예에서, 도 2에 도시하는 바와 같이 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자로 19개의 위험 인자를 도출하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 위험 인자는 주요 인자와 부가 인자로 분류될 수 있는데, 19개의 위험 인자 중에서 14개는 주요 인자로 분류되고, 나머지 5개는 부가 인자로 분류될 수 있다.
이와 같이 주요 인자로 분류된 14개의 위험 인자는 다시 복수의 카테고리로 분류될 수 있다. 구체적으로, 14개의 주요 인자는 지질구조 카테고리, 암반특성 카테고리, 수리지질 카테고리, 응력 카테고리, 하중 카테고리 등으로 분류될 수 있다.
전술한 14개의 주요 인자 중에서 단층과 파쇄대(Fz), 주 불연속면 배향(Dp), 암맥(Dy) 등 3개의 위험 인자는 지질구조 카테고리로 분류될 수 있다.
일축압축강도(Sr), 암종(Tr), 암질지수(RQD), 불연속면 거칠기(Jr), 이방성 절리 set(Js) 등의 5개 인자는 암반특성 카테고리로 분류될 수 있다.
물·점토 유입(WMin), 지하수위 변동(Fgw), 투수계수(K) 등의 3개 인자는 수리지질 카테고리로 분류될 수 있다.
터널단면(Tg), 록버스트·스웰링(Rbs) 등의 2개 인자는 응력 카테고리로 분류될 수 있다.
그리고 천단 암반 두께(Trc) 등의 1개 인자는 하중 카테고리로 분류될 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 주요 인자를 5개의 카테고리로 분류하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 또한, 각각의 카테고리로 분류된 위험 인자도 변경 가능하다.
전술한 주요 인자에서 제외된 5개의 부가 인자 즉, 습곡(Fd), 카르스트 지형 여부(KVa), 팽창성 광물 존재 여부(Mc), 지진 이력(Eq), 지반 변위 지역 여부(DIS) 등의 5개 인자는 지반특성 카테고리로 분류될 수 있다.
전술한 5개의 부가 인자는 감점 인자로, 굴착지반의 위험등급 산정 시에 위험등급을 높이는 요인으로 작용할 수 있다.
한편, 도 2에 도시된 위험 인자의 카테고리 분류표에는 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치가 함께 저장될 수 있다. 이러한, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치는 인공지능 기술(Artificial Intelligence, AI) 특히, CART(Classification And Regression Trees) 머신러닝 기법을 통해 도출될 수 있다. CART 머신러닝 기법은 복수의 변수 중에서 어떤 변수의 중요도가 큰지 그리고 각 변수의 분류 값을 무엇으로 할지를 자동으로 찾아서 의사결정 트리의 형태로 제공한다.
도 3 내지 도 6은 본 발명에 적용되는 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 예시적으로 보인 도면이다.
도 3은 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표로는 단층의 폭에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표를 예시적을 보인 도면으로서, 단층 폭이 좁을수록 높은 점수가 부여되고, 단층 폭이 넓을수록 낮은 점수가 부여되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 단층 폭(Fd)이 1mm 미만인 경우(Fw＜1mm) 81~100 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층 폭이 1mm 이상이고 10mm 미만인 경우(1mm≤Fw＜10mm) 61~80 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층 폭이 10mm 이상이고 50mm 미만인 경우(10mm≤Fw＜50mm) 41~60 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층 폭이 50mm 이상이고 100mm 미만인 경우(50mm≤Fw＜100mm) 21~40 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층 폭이 100mm 이상인 경우(Fw≥100mm) 0~20 점수 구간의 점수가 부여되도록 설정될 수 있다.
도 4는 활성단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표를 예시적으로 보인 도면으로서, 활성단층과의 거리가 멀수록 높은 점수가 부여되고, 활성단층과의 거리가 가까울수록 낮은 점수가 부여되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 활성단층과의 거리(AFd)가 40km를 초과하는 경우(AFd＞40km) 81~100 점수 구간의 점수가 부여되고, 활성단층과의 거리가 8km를 초과하고 40km 이하인 경우(8km＜AFd≤40km) 61~80 점수 구간의 점수가 부여되고, 활성단층과의 거리가 4km를 초과하고 8km 이하인 경우(4km＜AFd≤8km) 41~60 점수 구간의 점수가 부여되고, 활성단층과의 거리가 2km를 초과하고 4km 이하인 경우(2km＜AFd≤4km) 21~40 점수 구간의 점수가 부여되고, 활성단층과의 거리가 2km 이하인 경우(AFd≤2km) 0~20 점수 구간의 점수가 부여되도록 설정될 수 있다.
도 5는 터널 직경 및 단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표를 예시적으로 보인 도면으로서, 단층과의 거리를 터널 직경으로 환산했을 때, 그 값이 클수록 높은 점수가 부여되고, 그 값이 작을수록 낮은 점수가 부여되도록 설정될 수 있다. 예를 들어, 단층과의 거리가 터널 직경의 4배 거리를 초과하는 경우(Fd＞4D) 81~100 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층과의 거리가 터널 직경의 3배 거리를 초과하고 터널 직경의 4배 거리 이하인 경우(3D＜Fd≤4D) 61~80 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층과의 거리가 터널 직경의 2배 거리를 초과하고 터널 직경의 3배 거리 이하인 경우(2D＜Fd≤3D) 41~60 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층과의 거리가 터널 직경의 거리를 초과하고 터널 직경의 2배 거리 이하인 경우(D＜Fd≤2D) 21~40 점수 구간의 점수가 부여되고, 단층과의 거리가 터널 직경 이하일 때(Fd≤D) 0~20 점수 구간의 점수가 부여되도록 설정될 수 있다.
도 6은 주 불연속면의 배향에 따른 위험 기준 구간을 나타내는 점수 기준표를 예시적으로 보인 도면으로서, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도(Dp)가 클수록 높은 점수가 부여되고, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 작을수록 낮은 점수가 부여되도록 설정될 수 있다. 예들 들어, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 90도일 때(Dp=90) 81~100 점수 구간의 점수가 부여되고, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 70도 이상 90도 미만일 때(70≤Dp＜90) 61~80 점수 구간의 점수가 부여되고, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 30도 이상 70도 미만일 때(30≤Dp＜70) 41~60 점수 구간의 점수가 부여되고, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 20도 이상 30도 미만일 때(20≤Dp＜30) 21~40 점수 구간의 점수가 부여되고, 주 불연속면과 터널 굴착면의 평행도가 0도 이상 20도 미만일 때(0≤Dp＜20) 0~20 점수 구간의 점수가 부여되도록 설정될 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 점수 기준표의 점수 간격을 20으로 하여 5개의 구간으로 분류하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
한편, 카테고리별 점수 산정부(120)는 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 입력받아, 이를 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정할 수 있다.
구체적으로, 카테고리별 점수 산정부(120)는 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 입력받으면, 입력받은 데이터를 각각의 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정할 수 있다.
이와 같이, 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후에는, 카테고리별로 분류된 위험 인자 점수 각각에 위험 인자별 가중치를 적용하여 합산한 후, 합산된 점수에 대응하는 카테고리의 가중치를 적용하여 카테고리별로 점수를 산정할 수 있다.
카테고리별 점수는 아래의 수학식 1을 통해 산정될 수 있다.
Figure 112022138881805-pat00001
위의 수학식 1에서,
Figure 112023040828876-pat00036
는 카테고리별 점수이고,
Figure 112023040828876-pat00037
는 위험 인자별 점수이며,
Figure 112023040828876-pat00038
는 위험 인자별 가중치이고,
Figure 112023040828876-pat00039
는 카테고리별 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, S는 점수를 의미하는 약자이며, F는 위험 인자를 의미하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, i와 j는 각각 자연수를 의미한다.
위험등급 산정부(130)는 카테고리별 점수 산정부(120)에서 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있다.
구체적으로, 위험등급 산정부(130)는 카테고리별 점수 산정부(120)에서 산정된 카테고리별 점수를 합산하여 최종 점수를 산정한 후, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있다.
여기서, 위험등급 산정부(130)는 카테고리별 점수 산정부(120)에서 산정된 카테고리별 점수 즉, 지질구조 카테고리 점수, 암반특성 카테고리 점수, 수리지질 카테고리 점수, 응력 카테고리 점수, 하중 카테고리 점수를 합산하여 총 점수를 산정한 후, 총 점수를 각각의 감점 인자에 적용시켜 최종 점수를 산정할 수 있다.
최종 점수는 아래의 수학식 2를 통해 산정될 수 있다.
Figure 112022138881805-pat00006
수학식 2에서 FS는 최종 점수이고,
Figure 112023040828876-pat00040
는 카테고리별 점수를 합산한 총 점수이고,
Figure 112023040828876-pat00041
는 k번째 부가 인자의 점수이고,
Figure 112023040828876-pat00042
는 k번째 부가 인자의 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, TS는 총 점수를 의미하는 약자이며, A는 부가 인자를 의마하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, k는 자연수를 의미한다.
전술한 5개의 부가 인자는 감점 인자로, 굴착지반의 위험등급 산정 시에 위험등급을 높이는 요인으로 작용할 수 있다.
도 7은 본 발명에 적용되는 최종 점수에 따른 굴착지반의 위험등급표를 예시적으로 보인 도면으로서, 본 발명의 실시예에서는 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 일예로 5개의 등급으로 분류하여 굴착지반의 위험 평가를 수행할 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 굴착지반의 위험등급을 5개의 등급으로 분류하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법을 설명하기 위한 처리도이다.
본 발명에 따른 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법은 도 1에 도시된 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치(100)와 실질적으로 동일한 구성 상에서 진행되므로, 도 1의 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치(100)와 동일한 구성 요소에 대해 동일한 도면 부호를 부여하고, 반복되는 설명은 생략하기로 한다.
우선, 단계 S10에서 저장부(110)는 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 연계하여 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장할 수 있다.
위험 인자는 도 2에 도시하는 바와 같이 주요 인자와 부가 인자로 분류되고, 주요 인자는 다시 복수의 카테고리로 분류될 수 있다.
이후, 단계 S20에서 카테고리별 점수 산정부(120)는 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 입력받아 이를 저장부(110)에 저장되어 있는 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정할 수 있다.
구체적으로 단계 S20에서 카테고리별 점수 산정부(120)는 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 각각의 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후, 수학식 1과 같이 카테고리별로 분류된 위험 인자 점수 각각에 위험 인자별 가중치를 적용하여 합산하고, 합산된 점수에 대응하는 카테고리의 가중치를 적용하여 카테고리별로 점수를 산정할 수 있다.
상기한 단계 S20에서 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터의 입력은 데이터 입력을 위한 사용자 인터페이스 화면을 통해 이루어질 수 있다.
전술한 바와 같이, 상기한 단계 S20을 통해 카테고리별 점수를 산정하면, 단계 S30에서 위험등급 산정부(130)는 상기한 단계 S20에서 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있다.
구체적으로 단계 S30에서 위험등급 산정부(130)는 상기한 단계 S20을 통해 산정된 카테고리별 점수 즉, 지질구조 카테고리 점수, 암반특성 카테고리 점수, 수리지질 카테고리 점수, 응력 카테고리 점수, 하중 카테고리 점수를 합산하여 총 점수를 산정한 후, 수학식 2와 같이 총 점수를 각각의 감점 인자에 적용시켜 최종 점수를 산정하고, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정할 수 있다.
이와 같이 산정된 굴착지반의 위험등급은, 위험등급이 표시되는 사용자 인터페이스 화면을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
본 발명에 의하면, 지질구조, 암반특성, 수리지질, 응력, 하중 등을 고려하여 대심도 굴착지반, 특히 암반의 위험등급을 산정할 수 있게 됨에 따라, 대심도 굴착 공사에서 발생할 수 있는 지반함몰로 인한 경제적 피해 및 인명적 피해를 줄일 수 있게 된다.
100. 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치,
110. 저장부,
120. 카테고리별 점수 산정부,
130. 위험등급 산정부

Claims (12)

  1. 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장하는 저장부;
    굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정하는 카테고리별 점수 산정부; 및
    산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정하는 위험등급 산정부;를 포함하며,
    상기 카테고리별 점수 산정부는, 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후, 아래의 수학식 1을 통해 카테고리별로 점수를 산정하되, 위험 인자의 점수 각각에 위험 인자별 가중치를 적용하여 합산한 후, 합산된 점수에 대응되는 카테고리의 가중치를 적용하여 카테고리별로 점수를 산정하고,
    상기 위험등급 산정부는, 상기 산정된 카테고리별 점수를 합산하고, 합산된 총 점수에 각각의 감점 인자를 적용시켜서 아래의 수학식 2를 통해 최종 점수를 산정하고, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정하는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112023040828876-pat00043

    (위의 수학식 1에서,
    Figure 112023040828876-pat00044
    는 카테고리별 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00045
    는 위험 인자별 점수이며,
    Figure 112023040828876-pat00046
    는 위험 인자별 가중치이고,
    Figure 112023040828876-pat00047
    는 카테고리별 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, S는 점수를 의미하는 약자이며, F는 위험 인자를 의미하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, i와 j는 각각 자연수를 의미한다.)
    [수학식 2]
    Figure 112023040828876-pat00048

    (위의 수학식 2에서, FS는 최종 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00049
    는 카테고리별 점수를 합산한 총 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00050
    는 k번째 부가 인자의 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00051
    는 k번째 부가 인자의 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, TS는 총 점수를 의미하는 약자이며, A는 부가 인자를 의미하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, k는 자연수를 의미한다.)
  2. 제1항에 있어서,
    상기 위험 인자는, 주요 인자와 부가 인자로 분류되고;
    상기 주요 인자는 복수의 카테고리로 분류되는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 주요 인자는, 지질구조 카테고리, 암반특성 카테고리, 수리지질 카테고리, 응력 카테고리, 하중 카테고리 중에서 어느 하나로 분류되는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 지질구조 카테고리는, 단층과 파쇄대(Fz), 주 불연속면 배향(Dp), 암맥(Dy) 중에서 적어도 하나를 포함하고;
    상기 암반특성 카테고리는, 일축압축강도(Sr), 암종(Tr), 암질지수(RQD), 불연속면 거칠기(Jr), 이방성 절리 set(Js) 중에서 적어도 하나를 포함하고;
    상기 수리지질 카테고리는, 물·점토 유입(WMin), 지하수위 변동(Fgw), 투수계수(K) 중에서 적어도 하나를 포함하고;
    상기 응력 카테고리는, 터널단면(Tg), 록버스트·스웰링(Rbs) 중에서 적어도 하나를 포함하고;
    상기 하중 카테고리는, 천단 암반 두께(Trc)를 포함하는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 부가 인자는, 지반특성 카테고리로 분류되고;
    상기 지반특성 카테고리는, 습곡(Fd), 카르스트 지형 여부(KVa), 팽창성 광물 존재 여부(Mc), 지진 이력(Eq), 지반 변위 지역 여부(DIS) 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 점수 기준표는,
    단층의 폭에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표;
    활성단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표;
    터널 직경 및 단층과의 거리에 따른 위험 기준 및 구간을 나타내는 점수 기준표; 및
    주 불연속면의 배향에 따른 위험 기준 구간을 나타내는 점수 기준표 중에서 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 위험 인자별 가중치와 카테고리별 가중치는, 머신러닝 기법을 통해 도출된 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 장치.
  9. 삭제
  10. 저장부가, 대심도 굴착시 예상되는 위험 인자를 카테고리별로 분류하여 저장하되, 위험 인자별 가중치 및 카테고리별 가중치를 함께 저장하고, 각각의 위험 인자에 대한 점수 기준표를 저장하는 단계;
    카테고리별 점수 산정부가, 굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 입력받아 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정하고, 각 위험 인자의 점수에 기초하여 카테고리별 점수를 산정하는 카테고리별 점수 산정 단계; 및
    위험등급 산정부가, 상기 산정된 카테고리별 점수에 기초하여 굴착지반의 위험등급을 산정하는 위험등급 산정 단계;를 포함하며,
    상기 카테고리별 점수 산정 단계에서는,
    굴착 공사 현장에서 취득된 데이터를 상기 점수 기준표에 대입하여 각각의 위험 인자에 대한 점수를 산정한 후, 아래의 수학식 1을 통해 카테고리별로 점수를 산정하되, 위험 인자의 점수 각각에 위험 인자별 가중치를 적용하여 합산한 후, 합산된 점수에 대응하는 카테고리의 가중치를 적용하여 카테고리별로 점수를 산정하며;
    상기 위험등급 산정 단계에서는,
    상기 산정된 카테고리별 점수를 합산하고, 합산된 총 점수에 각각의 감점 인자를 적용시켜서 아래의 수학식 2를 통해 최종 점수를 산정하고, 산정된 최종 점수에 따라 굴착지반의 위험등급을 산정하는 것을 특징으로 하는 대심도 굴착지반 위험등급 산정 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112023040828876-pat00052

    (위의 수학식 1에서,
    Figure 112023040828876-pat00053
    는 카테고리별 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00054
    는 위험 인자별 점수이며,
    Figure 112023040828876-pat00055
    는 위험 인자별 가중치이고,
    Figure 112023040828876-pat00056
    는 카테고리별 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, S는 점수를 의미하는 약자이며, F는 위험 인자를 의미하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, i와 j는 각각 자연수를 의미한다.)
    [수학식 2]
    Figure 112023040828876-pat00057

    (위의 수학식 2에서, FS는 최종 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00058
    는 카테고리별 점수를 합산한 총 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00059
    는 k번째 부가 인자의 점수이고,
    Figure 112023040828876-pat00060
    는 k번째 부가 인자의 가중치이며, C는 카테고리를 의미하는 약자이고, TS는 총 점수를 의미하는 약자이며, A는 부가 인자를 의미하는 약자이고, W는 가중치를 의미하는 약자이며, k는 자연수를 의미한다.)
  11. 삭제
  12. 삭제
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