학술발표회

2010년 10월 20일 한국해양대학교 해양과학기술관에서 개최된 제 95회 추계학술발표회

암반역학 분야에 발표한 논문 초록을 여기에 올려 놓습니다.

논문 발표용 PT 자료는 용량 초과로 올려지지 않는군요. 

 

 

                                       인공신경망을 활용한 암반사면 안정성 예측 및 안정대책  결정

                        변이석¹⁾ ･ 문현구²⁾

1. 서론

국내 시공현장에서 중․소규모의 암반사면 파괴가 발생하고 신속한 보강이 필요한 경우에는 경험적인 방법, 평사투영법, SMR 분류법 등이 이용되는 사례가 많다. 그러나, 상기한 3가지 방법중 상대적으로 신뢰성이 높은 것으로 알려진 SMR 분류법도 국내 암반사면에 적용하는데는 문제점이 있는 것으로 알려지고 있다. 본 연구는 SMR 분류법보다 국내 여건에 적합하고 신속하게 중․소규모의 암반사면 안정대책 공법을 결정할 수 있는 방법을 개발하기 위하여 수행되었다.

2. 본론

 1) SMR 분류법 

   암반사면의 안정성 평가와 보강공법 결정을 위한 SMR 분류법은 Romana (1985)가 제안하고 Anbalagan 등 (1992)이 수정한 방법으로 평점은 RMR 점수에 사면과 불연속면의 방향, 경사각 상관관계를 고려한 보정평점 (adjustment ratings) F₁, F₂, F₃을 곱한 값과 절취방법에 대한 보정평점 F₄를 더하여 다음 식과 같이 산정한다.

SMR = RMR + (F₁ ․ F₂ ․ F₃) + F₄                           (1)

  산정된 SMR 점수에 따라 암반을 5등급으로 분류하고 등급별 암질, 안정성, 제안 보강공법을 제시하였다.

 2)  SMR 보강기준의 국내 적용성 분석

   암반사면을 SMR 점수에 따라 5개 등급으로 분류하고 등급별로 제시한 보강기준의 국내 암반사면에 대한 적용성을 검토하기 위하여 국내 암반사면 보강설계 및 시공사례 자료중 보강공법에 관한 사항을 SMR 분류법에서 제시한 5가지 유형의 보강공법으로 구분한 후, 실제 적용된 공법의 유형과 SMR 분류법에서 제시한 공법의 유형을 비교 분석하였다. 총 75개소의 암반사면 자료를 종합하여 분석한 결과, Fig. 1과 같이 상관계수는 0.6413이며 적용된 보강공법이 제시된 보강공법보다 1～2단계 낮은 등급인 것으로 나타나 국내 암반사면에 SMR 분류법에서 제시한 등급별 보강공법       을 적용할 경우에는 전반적으로 과다 보강되어 비경제적인 설계가 될 가능성이 높은 것으로 판단된다.    

3) 암반사면 평가항목 검토

      본 연구에서는 SMR 분류법에서 제시한 7개 평가항목의 점수를 이용하여 지도학습시킨 후 추론을 수행한 결과와 사면높이 및 사면경사 항목을 추가한 9개 평가항목의 점수로 지도학습시켜 추론을 수행한 결과를 비교 분석하였다. 7개 평가항목을 이용하여 목표값에 대한 추론값의 상관관계를 분석한 경우는 상관계수가 0.8029이며, 사면높이와 사면경사를 추가한 9개 평가항목을 이용한 경우는 Fig. 2 와 같이 상관계수가 0.9329로 분석되었다. 따라서, 7개 항목으로 구성된 기존 SMR 평가항목보다는 사면높이와 사면경사를 추가한 9개 평가항목으로 구성된 학습자료를 이용하여 인공신경망을 지도학습시키면 목표값에 대한 추론값의 상관계수가 증가하여 추론의 신뢰도가 향상되는 것으로 확인되었다.

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주요어 : SMR 암반사면 평가항목, 인공신경망, 역전파지도학습, 상관계수

1) 한양대학교 공과대학 자원환경공학과 박사과정

2) 한양대학교 공과대학 자원환경공학과 교수

 

 

추계학술발표회 논문 초록(최종본).hwp

 

 

(학술발표 현장 사진)

 

 

 

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