인공신경망 및 확장 SMR 법에 의한 암반사면의 안정성 평가에 관한 연구

Abstract

소규모 암반사면의 안정성 예측 및 안정대책 공법의 신속한 결정이 가능할 것으로 기대된다.; 요 지

암반사면의 안정성 예측 및 안정대책 수립시 SMR 분류법이 널리 이용되고 있으나 국내 암반사면에 대한 적용성 연구가 미흡한 실정이다. 국내 암반사면에 대하여 안정성 분석 및 안정대책을 수립한 현장자료를 수집하여 암반사면 파괴형태와 대책공법의 종류를 분석하고 암반사면 안정대책 공법 등급표를 작성하였다. 국내 암반사면의 암반등급별 보강설계 및 시공사례를 SMR 분류법에서 제시한 보강공법과 비교 분석한 결과 상관관계가 낮으며 SMR 기준 적용시에는 1등급~2등급 과다 보강되어 비경제적인 설계가 되는 것으로 분석되었다. 국내 실정에 적합한 암반사면 안정성 예측 및 안정대책 공법을 결정할 수 있는 방법을 개발하기 위하여 인공신경망을 이용하였다. 현장에서 1차로 수집한 75개의 암반사면 관련 자료중 임의로 선정한 68개를 학습자료로 활용하여 역전파 지도학습 알고리즘의 일종인 RPROP 알고리즘으로 학습시켜 인공신경망 프로그램 “ArtSlope1”을 개발하였다. 개발된 프로그램에 나머지 7개의 자료를 시험자료로 활용하여 추론을 수행한 결과, 신뢰성 높은 추론이 가능한 것으로 분석되었다. 인공신경망을 이용한 반복적인 지도학습 및 추론 과정을 통하여 최적 인공신경망 구조(입력층 9개 node, 제 1은닉층 14개 node, 제 2은닉층 9개 node, 출력층 1개 node)를 결정하였다. 암반사면의 안정성에 직접적인 영향을 미치는 주요 영향요소인 평가항목을 SMR 분류법의 기존 7개 평가항목을 이용한 경우와 사면높이 및 사면경사를 추가하여 9개 항목을 이용한 경우에 대하여 인공신경망 프로그램을 이용한 추론을 수행한 결과, 평가항목에 사면높이와 사면경사를 추가하면 추론의 신뢰도가 향상되는 것으로 확인되었다. 본 연구에서 개발된 인공신경망 프로그램 “ArtSlope1”과 국내 암반사면의 설계 및 시공시 널리 이용되고 있는 암반사면 안정대책 공법 등급표를 활용하면 국내실정에 적합한 중&#8228