Journal of the Korean Geo-Environmental Society ISSN:1598-0820(Print) 2714-1233(Online) 한국지반환경공학회 논문집

최근 기후변화로 인해 극한 및 국지성 강우의 빈도와 강도가 증가하면서 침투수에 의한 간극수압 상승으로 사면 붕괴 위험이 증대되고 있다. 기존 사면 보강용 시멘트계 그라우트는 역학적 강도 증진에는 효과적이나, 낮은 투수성으로 인해 지중 배수 흐름을 차단하여 강우 시 사면 안정성을 저하시킬 수 있는 한계를 가진다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 내부 공극 구조를 제어하여 배수 기능을 확보한 투수성 그라우트를 개발하였다. 기포 첨가량을 주요 설계 변수로 설정하고, 안정화된 기포와 다공질 골재를 활용하여 공극 구조를 조절하였다. 개발된 그라우트의 투수성, 역학적 성능 및 시공성을 실내 실험을 통해 체계적으로 평가하였다. 실험 결과, 기포와 다공질 골재 첨가량이 증가할수록 공극률과 투수계수가 유의하게 증가하여 자연사면 토층과 유사한 배수 성능을 확보할 수 있었다. 반면 과도한 공극 형성은 압축강도를 저하시켜 투수성과 구조적 안정성 간의 상충 관계가 나타났다. 요구 압축강도 기준과 유동성 조건을 종합적으로 고려한 결과, 기포 3–5 % 및 다공질 골재 10 % 이하 배합이 최적 범위로 도출되었다. 본 연구에서 제안한 투수성 그라우트는 강우 시 지중 배수를 촉진하면서도 초기 구조적 안정성을 유지할 수 있는 사면 보강 재료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

최근 국내에서 지진 발생이 증가함에 따라 액상화로 인한 구조물 침하 및 피해에 대한 우려가 커지고 있다. 그러나 기존 액상화 방지 공법에 관한 연구는 대부분 신규 구조물을 대상으로 수행되어, 기존 구조물에 적용 가능한 대책에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 구조물에도 적용이 용이한 시트파일 공법의 액상화 방지 효과를 평가하기 위해 진동대 모형시험을 기반으로 수치해석을 수행하였다. 액상화 시 지반 거동을 현실적으로 모사하기 위해 UBC3D-PLM 지반 모델을 적용하였으며, 모형 실험에서 사용된 주문진 표준사의 물성치를 수치해석에 동일하게 적용하였다. 시트파일의 근입비, 구조물과 시트파일 간의 이격거리, 그리고 시트파일 강성을 변수로 설정하여 구조물 침하, 시트파일 변형 및 간극수압 변화를 분석하였다. 해석 결과, 시트파일의 근입비가 증가할수록 액상화 방지 효과가 향상되었으며, 근입비 0.7~0.75에서 구조물 침하 저감 효과가 가장 크게 나타났다. 또한 이격거리가 증가할수록 구조물 침하는 증가하였고, 시트파일 두께가 증가할수록 침하는 감소하는 경향을 보였다. 이를 통해 기존 구조물의 액상화 피해 저감을 위한 시트파일 공법의 최적 적용 조건을 도출하였다.

액상화는 반복하중 작용 시 과잉간극수압 증가와 유효응력 감소로 인해 지반 전체가 액체와 같은 유동성의 형태가 되는 현상으로, 지반 안정성에 중요한 고려 요소이다. 해저 단층은 지진 발생 시 단층 변위 및 지반 진동으로 인해 반복전단 변형이 집중되는 영역으로, 인접 퇴적토의 액상화 평가가 요구된다. 그러나 기존 연구는 주로 육상 모래를 대상으로 수행되었으며, 해저 퇴적토에 대한 실험적 자료는 제한적인 실정이다. 이에 본 연구는 해저 단층 인접 퇴적토를 대상으로 반복전단시험을 수행하여 액상화 저항 특성을 평가하였다. 실험 결과, 반복하중 증가에 따라 과잉간극수압이 누적되고 유효응력이 감소하는 거동을 확인하였다. 심도에 따른 구속압 조건에서 SM계열 시료가 SP계열보다 높은 액상화 저항성을 보이는 경향을 나타냈다. 이를 통해 구속압 조건 뿐만 아니라 해저 퇴적토의 입도 분포 및 세립분 함량의 차이가 액상화 저항 특성에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 또한, 육상 모래와 비교하여 해저 퇴적토는 상대적으로 낮은 반복전단 저항 특성을 확인하였다. 본 연구 결과는 해저단층 인접 퇴적토의 액상화 저항 특성을 실험적으로 평가하고, 해저 지반의 액상화 평가 및 안정성 검토를 위한 기초 자료를 제공한다.

토목 가시설 현장에서의 앵커는 지반 굴착 및 흙막이 공사 중 구조물의 안정성을 유지하는 구조 부재로써 설치 상태를 모니터링 하도록 관리 기준이 마련되어 있다. 그러나 대심도 굴착으로 인해 사람이 접근하기 어려워짐에 따라 원격으로 자동 탐지 및 평가하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구는 딥러닝 기반 경량 객체 탐지 모델인 YOLOv8n을 활용하여 토목 가시설 현장에서 앵커를 자동으로 탐지하는 시스템을 제안한다. 현장 이미지 데이터를 직접 수집·가공하여 앵커 특화 데이터셋을 구축 및 학습하였으며, 현장의 다양한 조명, 각도 조건을 바탕으로 모델의 성능을 평가하였다. 실험 결과, YOLOv8n 모델은 mAP@50 기준 0.995, mAP@50:95 기준 0.827의 높은 탐지 정확도와 이미지당 2.765 ms의 지연속도로 높은 추론 속도를 기록하였으며, 토목 가시설 현장의 복잡한 배경 환경에서도 앵커를 안정적으로 탐지하는 성능을 나타냈다. 본 연구는 딥러닝 기반 비전 시스템을 토목 분야 안전 관리에 적용할 수 있는 가능성을 제시하며, 현장 모니터링 자동화의 기반 기술로 활용될 수 있음을 확인하였다.