터널의 지반계수 추정에 대한 Genetic Algorithms의 적용

초록

터널 등의 지하공동의 설계에 있어서 굴착에 의한 주변 암반의 거동문제를 수치해석에 적용함에 있어서 대상 암반체의 초기응력과 재료측성을 정확히 반영해야 한다. 그러나 실제 수치해석에 적용되는 값은 실험실 시험이나 현장시험에 의해 구해진 값에 의해 결정되고 있기 때문에 이것은 실내실험의 한계성, 현장실험의 경제성 등 많은 문제점을 내포하고 있다. 그리고, 이렇게 산출된 값은 측정지점 주위의 국부적인 영역에 대한 결과이므로 현지의 지반조건을 제대로 반영하지 못하게 되어 해석자의 주관적인 판단이 반영되는 경우가 많다. 따라서 지반공학에 있어서 새로운 수치해석 기법에 대한 필요성이 요구 되게 되었는데 이것이 역해석이다. 그러나, 기존 역해석의 최적화기법은 결정론적인 방법으로 그에 따르는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)과 같은 확률론적 방법은 문제의 형식에 큰 영향을 받지 않고, 설계집단을 사용하여 확률론적인 탐색을 행함으로 해서 전체 최적점에 도달할 신뢰도가 크다는 장점이 있다. 특히 매개변수 추정시 기존의 방법과 같이 어느 하나를 고정시키거나 선형화하지 않고도 다수의 매개변수를 연속적으로 동시에 최적화 할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘의 검증을 위하여 기존의 역해석 사례와 같은 지반 모형에 대해 역해석을 실시하여 그 적용성을 살펴 보았다. 이때에는 지하구조체의 거동에 가장 큰영향을 미치는 탄성계수와 측압계수를 그 대상으로 하였고, 나머지는 일정한 값으로 고정하였다. 또한 경부고속철도 터널의 계측자료를 사용하여 대상 지반의 물성치를 유전자 알고리즘을 이용한 역해석을 추정하였다.