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      • KCI등재

        CGS 공법 적용 석회암 공동지역의 교량기초보강 사례 연구

        박성수(Sungsu Park),홍종욱(Jongouk Hong),천병식(Byungsik Chun) 한국지반환경공학회 2013 한국지반환경공학회논문집 Vol.14 No.12

        석회암은 일반적으로 망상형 공동이나 석회암 동굴 같은 대규모 공동을 형성시키고, 싱크홀과 돌리네 형태로 발전하기도 한다. 이러한 공동은 도로, 댐 등을 건설할 때 지반이 상부구조물을 지탱하지 못하여 부등침하 등으로 심각한 문제를 야기할 수 있어 공동충전 등의 보강이 필요하게 된다. 본 연구에서는 CGS 공법에 의한 석회암 공동지역의 구조물 기초 지반보강을 실시하고, 이를 통해 보강효과를 공학적으로 평가하였다. 먼저, 시추조사를 통해 지반의 구성 및 공학적 특성을 파악하였다. 또한, CGS 보강을 실시한 후, 보강검증을 위해 시추조사를 실시하였고, 시추조사 시 채취된 보강재코어 중 대표적인 시료에 대해 암석시험을 실시하여 보강재에 대한 물리적 특성을 파악하였다. 그 결과 CGS 공법을 적용한 후, 시추조사 시 채취된 보강재코어 중 대표적인 시료에 대해서 압축강도시험을 실시한 결과 공동 내 재료의 충전 상태가 양호한 것으로 나타났으며, 일축압축강도도 12.2~19.2(㎫)로 충분한 것으로 검토되어 석회암 공동이 적절하게 보강된 것으로 확인하였다. Limestone typically forms large caverns such as reticular caverns or limestone caves, and also forms sinkhole and doline. These caverns cause different settlement when constructing roads, dams, etc. because the foundation cannot sustain the upper structures. So it is necessary to reinforce foundation such as cavern filling method, etc. In this study, ground reinforcement for structure foundation was carried out using CGS method in limestone cavity area and evaluation of reinforcement effect from engineering viewpoint was conducted through the field test. Among others, boring test was carried out to identify the ground structure and engineering characteristics. After CGS reinforcement, boring test was conducted for supplementary verification, and with reinforcement core taken during boring test, rock test was carried out to identify the physical properties of reinforcement material. After applying CGS method, rock test of the typical specimen, among reinforcement cores, taken from boring test was carried out and physical properties of the reinforcement was identified. As a result of compressive test of core sample, material inside the cavity was filled properly, indicating compressive strength of 12.2~19.2(㎫) which was evaluated acceptable. Thus the limestone cavity proved to have been reinforced successfully.

      • KCI등재

        측방유동 발생 시 성토사면에 시공된 교대의 영향에 대한 연구

        이한규(Hangyu Lee),홍종욱(Jongouk Hong),천병식(Byungsik Chun) 한국지반환경공학회 2013 한국지반환경공학회논문집 Vol.14 No.12

        국내에서 지반의 측방유동으로 인한 피해가 가장 빈번하고 극명하게 나타나는 사례는 주로 연약지반에 교대 및 옹벽을 시공하고 배면에 성토를 진행하는 경우로서 측방유동으로 인한 교대의 안정성에 대한 연구는 연약지반에서의 연구가 대부분이다. 그러나 측방유동은 연약지반뿐만 아니라 성토사면에서도 발생하며, 이로 인해 인접구조물에 영향을 미치게 된다. 특히 국내에서 시공되는 교량 중에는 연약지반 위에 시공되는 경우보다 산지에 시공되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 현장단면에 대한 유한요소해석을 통해 성토사면의 측방유동으로 인한 지반거동을 분석하였고, 그에 따른 적절한 보강 공법의 결과 분석을 통해 성토사면에 설치된 교대설계에 관한 기초자료를 제시하고자 하였다. 그 결과, 압성토와 사면에 억지말뚝으로 보강하였을 경우에는 측방유동은 4~30% 감소하는 것으로 나타났고, 교대 교좌부의 변위는 2~13% 감소하는 것으로 나타났다. 한편, EPS로 보강하였을 경우에 측방유동은 약 97% 감소하였고, 교대 교좌부의 최대수평변위는 약 95% 정도 감소하였다. 향후, 국내 여러 현장을 대상으로 추가적인 실험을 지속적으로 수행하여 보다 국내 여건에 부합하는 설계 기법의 도출이 요구되며, 수치해석 및 실측치를 비교·분석함으로써 지금보다 신뢰성 있는 연구가 뒤따라야 할 것이다. The damage caused by lateral movement occurs frequently on site where abutment or retaining wall was built on soft ground along with embankment behind and the study on stability of abutment against lateral movement has been mostly focused on soft ground. However lateral movement occurs not only on soft ground but also on embankment slope which causes the impact on structure. The bridges built in Korea are mostly on mountainous area than soft ground. This study is intended to analyze the ground behavior resulting from lateral movement using finite element analysis method to the section as well as propose the basic data for abutment design on embankment slope through the analysis of the outcome of reinforcement method. As a result, when it comes to the reinforcement with soil surcharge and stabilized pile in slope, lateral movement was reduced by 4~30% and displacement on bearing shoe on abutment was reduced by 2~13%. On the contrary, when reinforced with EPS, lateral float was reduced by 97% and maximum horizontal displacement of bearing shoe on abutment was reduced by 95%. Thus, it’s necessary to identify the design technique which is applicable to domestic condition through additional tests and more reliable study using numerical analysis and comparing the measured values shall follow.

      • KCI등재

        인공신경망을 기반으로 한 C.G.S 공법의 개량효과 예측시스템 개발

        김정훈(Jeonghoon Kim),홍종욱(Jongouk Hong),변요셉(Yoseph Byun),정의엽(Euiyoup Jung),서석현(Seokhyun Seo),천병식(Byungsik Chun) 한국지반환경공학회 2013 한국지반환경공학회논문집 Vol.14 No.9

        본 연구는 C.G.S공법 적용 지반을 설치 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성에 따른 모델링을 실시함으로써 주변 지반의 거동을 파악하고자 하였고, 인공신경망의 매개변수 연구를 통해 본 연구에 가장 적합한 인공신경망 모델을 선정하여 수치해석과 인공신경망 연계를 통한 인공신경망 예측 모델을 개발하였다. 그 결과, C.G.S 말뚝 침하량 및 지반 침하량은 직경, 설치 간격, 면적 치환율, 지반강성 별로 일치하여 하나의 곡선으로 나타났으며, 이는 C.G.S 공법 적용 지반의 거동양상이 일정한 형태로 나타남을 의미하는 것으로, 이러한 결과를 바탕으로 3차원 거동에 대한 인공신경망 학습이 가능한 것으로 파악되었다. 인공신경망의 내적인자 연구 결과, 은닉층 뉴런수 10개, 모멘텀 상수 0.2, 학습률의 경우 0.2를 사용할 경우 입력과 출력간의 관계가 적절히 표현되는 것으로 나타났다. 이러한 인공신경망 모델의 최적구조를 이용하여 C.G.S 공법의 지반 거동을 평가한 결과는 결정계수 값이 C.G.S 말뚝 침하의 경우는 0.8737, 지반 침하의 경우는 0.7339, 지반 융기의 경우는 0.7212로 나타나 충분한 신뢰도를 보이고 있음을 알 수 있었다. In this study installation diameter, interval, area replacement ratio and ground hardness of applicable ground in C.G.S method should be mastered through surrounding ground by conducting modeling. Optimum artificial neural network was selected through the study of the parameter of artificial neural network and prediction model was developed by the relationship with numerical analysis and artificial neural network. As this result, C.G.S pile settlement and ground settlement were found to be equal in terms of diameter, interval, area replacement ratio and ground hardness, presented in a single curve, which means that the behavior pattern of applied ground in C.G.S method was presented as some form, and based on such a result, learning the artificial neural network for 3D behavior was found to be possible. As the study results of artificial neural network internal factor, when using the number of neural in hidden layer 10, momentum constant 0.2 and learning rate 0.2, relationship between input and output was expressed properly. As a result of evaluating the ground behavior of C.G.S method which was applied to using such optimum structure of artificial neural network model, is that determination coefficient in case of C.G.S pile settlement was 0.8737, in case of ground settlement was 0.7339 and in case of ground heaving was 0.7212, sufficient reliability was known.

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