Journal of the Korean Geosynthetics Society ISSN:2508-2876(Print) 2287-9528(Online) 한국지반신소재학회 논문집

실내시험을 통한 비배수 전단강도는 시료 교란으로 인해 과소평가되는 경향이 있다. 그러나 변형률 속도 및 응력이방성 효과에 의한 강도 증가 효과와 일부 상괘된다는 이유로 별도의 보정 없이 설계에 적용되는 경우가 많다. 따라서, 본 연구에서는 전라북도 정읍지역에서 38개의 불교란 시료를 채취하고 이를 변형률 속도를 달리하여 일축압축시험을 수행하였으며, 채취된 시료의 교란도를 분석하였다. 그리고 동일한 채취장소에서 현장 콘관입시험을 통해 얻은 압축강도를 실내시험에서 얻은 일축압축강도와 비교하여 합리적인 보정계수를 산정하여 채취된 시료의 압축강도를 보정하였다. 통상적으로 사용되는 1.0%/min의 변형률 속도를 기준으로 변형률 속도를 달리한 압축강도비의 평균 범위를 산정하고 이를 통해 실트와 점토의 보정계수를 산정하였다. 또한, 시료 교란의 등급, 변형률 속도 및 응력 이방성 효과에 따른 실트와 점토의 보정계수를 재산정하고 이 과정을 통해 얻은 보정계수를 사용하여 압축강도를 보정한 결과 일축압축시험에서 얻은 압축강도와 현장 콘관입시험에서 얻은 압축강도가 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다.

본 연구는 하천 제방의 침투해석으로부터 산출되는 수리학적 안전율을 이용하여 비탈면 안전율을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 이에 따라 전라남도 국가하천인 탐진강과 함평천의 제방 단면을 대상으로 침투해석 및 비탈면 안정해석을 수행하였고, 한계동수경사 및 한계유속에 의한 수리학적 안전율과 수위 시간 조건, 비탈면 안전율로 구성된 데이터베이스를 구축하였다. 통계적 상관분석 결과, 수리학적 안전율과 비탈면 안전율 사이에는 부분적으로 유의한 상관관계가 확인되었으나 그 정도는 미미한 수준에 머물렀다. 이에 네 가지 머신러닝 모델(SVR, KRR, RF, XGB)을 적용하여 비선형적인 데이터를 예측하고자 하였으나, 학습 데이터 부족으로 충분한 예측 성능을 확보하지 못하였다. 이같은 한계를 보완하고자 물리 법칙을 학습에 반영하는 PINN(Physics-Informed Neural Network)으로 데이터를 증강시켰고, 원본 데이터와 결합하여 재학습을 수행하였다. 재학습 결과, 모든 모델에서 결정계수가 크게 향상되었으며, 이를 통해 침투해석 결과만으로 비탈면 안전율을 신속하게 예측할 수 있는 가능성을 확인하였다.

본 논문에서는 연약지반 구간에서 가설도로 주행성을 확보하기 위한 엑셀 기반의 연약지반 개량공법 산정 도구를 개발하였다. 도구의 현장 적용성을 높이기 위해 현장 간이평가 항목으로 현장 베인전단시험, 동적콘관입시험, TDR(Time Domain Reflectometry) 시험을 적용하였다. 또한 공법별 적용 가능 범위를 정립하기 위해 FLAC3D 기반 3차원 수치해석 모델을 구축하고, 연약지반 변형계수 및 연약층 두께를 변화시키며 매개변수해석을 수행하였다. 수치해석은 지오백 1단, 지오백 2단, 지오셀 1단, 지오백 1단-비치매트 복합 적용, 천층고화 등 5개 공법 조합을 대상으로 수행하였으며, 허용침하량 100mm는 연약지반 도로 설계에서 사용되는 허용잔류침하량 기준을 참고하여, 가설도로의 단기 주행성 판정 기준으로 준용하였다. 그 결과 연약지반 변형계수와 연약층 두께가 최대침하량에 지배적인 영향을 미치고, 공법 두께 또한 침하 저감에 중요한 인자로 작용함을 확인하였다. 도출된 공법별 적용 가능 범위를 개량공법 산정 도구에 반영하여, 사용자가 간이평가 결과와 장비 조건, 연약지반 길이 및 공법 적용 폭을 입력하면 공법별 적용 가능 여부와 소요 자원을 산출할 수 있도록 구성하였다. 새롭게 개발한 개량공법 산정 도구는 가설도로 계획·시공 단계에서 신속하고 일관된 공법 선정에 활용될 수 있다.

터널 등 밀폐공간은 발파·디젤 기계 운영 과정에서 유해가스가 발생하여 질식재해 위험이 높으나, 임계값과 고정 센서에 의존하는 현재의 모니터링으로는 수시로 변동하는 현장 환경에 대응하기 어렵다. 효과적 대응을 위해서는 센서 계측값으로부터 미래 농도를 사전에 예측하는 기술이 요구되나, 실제 현장에서 대량의 유해가스 누출 데이터를 확보하기 힘들다는 제약이 있다. 본 연구에서는 FDS(Fire Dynamics Simulator) 수치해석으로 8종 오염물질(CO₂, CO, H₂, CH₄, NO₂, C₇H₈, H₂S 및 Soot)과 풍속 0~5m/s의 6개 조건을 조합한 48개 확산 시나리오를 생성하고, 이를 학습 데이터로 256개 센서의 시계열 입력으로부터 터널 단면 16개 높이의 60초 후 농도를 예측하는 Conv1d–BiLSTM–Attention 하이브리드 모델을 적용하였다. 본 모델은 가스 종류에 따라 60초의 조기경보 리드타임을 확보하여, 터널 환기·방재 및 지하공간 환경 관리의 선제적 대응 수단으로 활용될 수 있음을 정량적으로 확인하였다.