인공신경망을 이용한 터널시공 시 계측결과 분석에 관한 연구

Abstract

요 지

현재 많은 터널을 포함한 지반구조물이 시공되고 있으며 계획단계에서 일정간격으로 지반 조사를 실시하고 이 결과를 바탕으로 지반 특성을 파악하여 이를 설계에 반영한다. 특히 터널과 같은 지하 공간 개발을 위해서는 지반등급 분류가 구간별 지보패턴을 결정짓는 중요한 근거자료로 활용되고 있으므로 지반 정보를 정확도 높게 획득하는 것이 공사비 손실을 최소화하고 시공·공용 중 구조물 안전성을 확보하기 위해 중요하다. 터널 설계시 해당지반에 관한 정보를 정확히 반영하는 것은 대단히 중요하지만 다양한 지형 및 지질조건을 모두 고려한 지반조사 및 시험 등은 경제적, 기술적으로 인하여 현실적으로 실시하기 어렵기 때문에 한정된 정보에 의하여 해석 및 설계를 하고 있는 실정이다. 이에 따라 지보패턴의 변경 또는 지반보강 등의 대책을 수립하지만 시간이 많이 소요되어 현장상황에 빠르게 대처할 수 있는 정보화 개념의 시공관리가 요구되고 있다. 본 연구는 도심지 및 산악지역 터널공사 시, 보다 정확한 안정성 검토 및 거동 예측을 수행하여 선정 결과에 대한 현장적용성 여부를 판단하기 위해 인공신경망 이론의 적용을 통하여 기존 거동예측의 한계성을 극복하고자 하였다. 먼저, 현장 데이터를 확보하여 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi-layer Perceptrons)을 연구에 적합한 구조로 구축하고, 역전파 알고리즘으로 학습시켜 적용하였다. 인공신경망을 이용한 현장적용성의 학습을 위한 자료는 터널의 지보패턴, RMR, Q, 암종, 굴진장, 굴착형태, 굴착경과일등 터널 거동에 영향을 미치는 영향인자를 고려하여 신뢰성 분석을 실시하고 선별된 계측자료의 결과를 데이터베이스화하여 사용하였다. 학습이 완료된 인공신경망 모델을 이용하여 터널시공현장의 굴착경과일에 따른 천단변위, 내공변위, 지중변위, 록볼트축력을 예측하고 현장 계측치와 비교분석을 통하여 인공신경망을 이용한 터널 시공 시 현장적용성을 확인하였다. 본 논문에서는 서울외곽순환(일산-퇴계원)고속도로 00터널구간에서 계측한 자료를 인공신경망 이론에 적용하여 터널에서의 현장적용성에 관하여 조사값과 추론값에 대한 분석을 실시하였다.