통계적 기법을 이용한 터널 낙반 예측에 관한 연구

초록

최근 국내에서는 산업발달과 인구증가에 따라 파생되는 사회, 경제적인 문제를 해결하기 위해, 대도시 지하철 건설, 경부 고속철도 건설 및 도시고속도로 건설 등, 대규모 지하 건설사업들이 추진되고 있으며, 이러한 일련의 과정에서 크고 작은 터널들이 전국적으로 많이 건설되고 있다. 터널 시공 시 빈번하게 발생하는 심각한 재해중의 하나가 낙반사고 문제이다. 이러한 낙반사고의 원인은 암반의 불연속면의 특성에 따라 형성되는 암반블록의 거동을 정확히 예측하지 못하는 것에 있으므로, 터널 내 불연속면 상황의 규명은 낙반사고를 예방하기 위하여 필수적이다. 하지만, 현실적으로 낙반을 일으킬 수 있는 불연속면에 대한 조사를 한다는 것은 매우 많은 어려움을 가지고 있으므로 현장에서 낙반이 일어나기 전에 미리 대처한다는 것은 많은 어려움을 내포하고 있다. 한편, 낙반에 대한 연구는 국내의 경우 인공신경망 모델을 이용하여 분석한 사례가 있고, 일본의 경우 일찍이 막장관찰과 지보실적 자료를 이용하여 지보패턴의 해석을 위하여 수량화 Ⅱ류를 사용해서 예측한 사례가 있다. 하지만, 인공신경망 모델을 이용할 경우 입력인자를 결정할 때 설계자의 경험에 의한 주관적인 판단에 의하여 인자를 선정한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 국내 도수로 터널에서의 낙반발생 자료를 분석하여 통계적인 기법중 판별분석을 적용함으로써 낙반에 영향력이 상대적으로 큰 몇 가지 요인을 채택하였으며 이를 이용하여 낙반의 발생 가능성을 예측하고자 한다.