최신 압밀-침하예측기법을 적용한 장기침하량 안전관리에 대한 연구 :Study on the construction safety management appling the most up to data prediction method for consolidation settlements

강세연

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자료유형: 학위논문

저자정보: 강세연 (경기대학교, 경기대학교 건설·산업대학원)

지도교수: 한경보

발행연도: 2017

저작권: 경기대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수2

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

서해안지역 연약지반의 과압밀 지층을 반영한 압밀침하량 예측에 관한 연구

강세연 도시방재학과 2020.01 학위논문

2019

기존기법과 ARIMA기법을 활용한 최종 침하량 예측에 관한 비교 연구

강세연 한국지반환경공학회 논문집 2019.10 학술저널

2017

최신 압밀-침하예측기법을 적용한 장기침하량 안전관리에 대한 연구

강세연 건축공학전공 2017.01 학위논문

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우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있고, 수출의존도가 높은 경제구조이므로 예전부터 바다를 중심으로 한 무역이 활발히 진행되어 왔으며, 서·남해안의 연약지반에 조성된 대규모 산업단지가 국가시설이 그 견인차 역할을 해왔다고 할 수 있다.
그 간 건설기술자들은 연약지반 개량 공법중 경제성과 시공성을 극대화 할 수 있는 공법을 개발하였고, 이와 병행하여 연약지반의 계측기술을 발전시켜 불필요한 공사비 절감 및 토지사용 시기 등을 확인하는데 널리 활용하고 있다.
그러나 현재 실무에서 널리 사용하고 있는 압밀침하예측기법인 쌍곡선법, Hoshino법, Asaoka법은 성토후 약 50% 경과시점부터 침하예측이 가능하며, 그 정확성 역시 떨어져서 압밀초기에 신속한 침하예측이 곤란하다는 단점을 갖고 있는데 이러한 한계성은 기존의 침하예측방법이 대부분 침하곡선으로부터 산정한 지수의 직선성을 확보하여 침하량을 예측하기 때문에 발생하고 있다고 할 수 있다.
반면, 연약지반의 침하계측자료는 시간에 대한 침하량을 나타내는 자료이기 때문에 시계열자료라고 할 수 있다. 따라서 이러한 시계열 자료로부터 미래의 값을 예측하기 위해 적용되는 시계열분석 기술을 적용하게 되면 보다 신속하고 정확하게 침하량을 예측 가능하며, 시계열 분석기술중 특히 ARIMA방법의 경우에는 최종성토단계에서의 침하계측자료 뿐만 아니라 이전의 성토단계에서 계측된 데이터로부터 수학모형을 구축하기 때문에 압밀초기단계 약 20∼30%에서도 비교적 정확한 예측이 가능하다고 알려져 있으며, 이를 남해안에 위치한 여수국가산업단지(확장단지) 및 서해안에 위치한 시화멀티테크노밸리(MTV)에 적용하여 분석한 결과에서도 압밀초기단계 약 20% 상태에서도 최종 침하량을 매우 정확히 예측하고 있다. 공사 초기단계에서부터 최종 압밀침하량을 예측이 가능하고, 연약지반 지반개량을 위한 재하성토량(성토고)을 비교적 빠른 시간내에 예측 가능함에 따라 정확한 토공량 산정을 통하여 공사관리가 용이하고, 재하 성토된 토사 제거가 미발생 됨에 따라 불필요한 공사비 투입이 방지되는 장점이 있다.
또한 최종침하 도달시기를 공사 초기에 예측 가능함에 따라, 부지 사용시기를 사전에 인지하여 토지분양 시점 및 토지사용 시기를 정확히 산정 할 수 있다는 우수성이 있어 재하후 정확한 계측자료를 확보하여 공사초기 단계에서 부터 적극적인 성토관리에 대단히 유용한 해석기법이라고 판단된다.

Korea economic structure depends on exports due to its geographical location that is surrounded by the sea. Therefore, the large industry complexes created on the soft ground of the west?south coast contributes to the active trade
Until now, civil engineers have developed soft foundation improvement methods to maximize the construction ability and economic feasibility. And it is widely used to reduce the unnecessary costs of construction and confirm the land use plan by developing instrumentation engineering for consolidation settlement.
However, prediction methods for consolidation settlement used in actual construction sites such as the Hyperbolic method, Hoshino method and Asaoka method have weaknesses in the sense that it is difficult to rapidly predict the final consolidation settlement, since it is possilble to do the prediction over 50% after finishing embankment. It is caused that these methods predict the settlement through the linearity of the index calculated by the settlement curve.
The settlement prediction data of the soft ground is shown the settlement for time, and it is regarded to the time series data. Time series analysis is used to predict the future data and can correctly and quickly predict the settlement. In particular, the ARIMA method, one of the time series analysis, can derive the mathematical model through the measured settlement data in the final and during embarkment. It is the reason that ARIMA method can predict more exactly in 20∼30% of the consolidation settlement. Actually, ARIMA method much exactly predicted the final consolidation settlement of the Yeosu National Industry Complex (extended complex) located on the south coast of Korea and Sihwa Multi Techno Valley(MTV) located on the west coast in 20% of the consolidation settlement. This means that construction management can be made easier by predicting the final settlement in an initial state and calculating an accurate embankment amount early. Also, the unnecessary costs of construction like the cost of the removal of the extra soil embankment will be minimized.
In conclusion, the time of land’s sale and use can be exactly calculated. This is because we can predict when the settlement will be finished at the beginning of the construction by using ARIMA method. Therefore it is useful analysis techniques in embankment management during construction period, if we get the exact field instrumentation data of embankment.

#압밀-침하예측기법 #장기침하량 #안전관리

제 1 장 서 론 1
1.1 연구배경 및 목적 1
1.2 연구범위 3
제 2 장 서·남해안 해성점토의 특성 4
2.1 서·남해안 해성점토의 특성 4
2.1.1 해성점토의 압밀 특성 4
2.1.2 1차압밀과 2차압밀 5
2.1.3 과압밀 점토의 거동 6
2.1.4 침하량 산정 10
2.2 사업지구별 물리·역학적 특성 26
2.2.1 여수국가산업단지(확장단지) 26
2.2.2 시화멀티테크노밸리(시화 Multi Techno Valley) 30
제 3 장 일반적인 연약지반 압밀-침하 예측기법 소개 33
3.1 실측자료를 활용한 최종침하량 산정기법 33
3.1.1 쌍곡선법 (Hyperboilic Method) 34
3.1.2 Hoshino법 35
3.1.3 Asoaka법 (Asaoka Method) 36
제 4 장 최적의 압밀-침하 예측기법 적용 연구 37
4.1 기존의 침하량 예측기법 실무 적용 사례 37
4.1.1 여수국가산업단지(확장단지) 37
4.1.2 시화멀티테크노밸리(MTV) 54
4.2 ARIMA기법을 활용한 침하량 예측모델 개발 61
4.2.1 침하량 예측기법 개요 61
4.2.2 주관적 예측기법 62
4.2.3 객관적 예측기법 64
4.2.4 ARIMA 예측모델 70
4.3 ARIMA기법의 분석 결과 76
4.3.1 ARIMA모델 선정절차 76
4.3.2 여수국가산업단지(확장단지) 분석 결과 76
4.3.3 시화멀티테크노밸리(MTV) 분석 결과 77
제 5 장 결 론 80
참고문헌 82
Abstract 84

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