1. 서 론
2. 개발배경
2.1 기존 2D 발파진동 예측방법의 한계
2.2 BIM 기반 발파진동 예측방법 도입의 필요성
3. BIM 라이브러리 구성
3.1 발파패턴 선정을 위한 터널 선형정보 작성
3.2 GIS Data를 고려한 보안물건 작성
3.3 발파영향원 및 보안물건 연결선 시각화 라이브러리
4. 발파진동 영향 예측 로직 구성
4.1 보안물건의 진동 소음 영향 및 허용기준 정의
4.2 발파진동속도 추정
4.3 발파패턴별 자유면에 따른 진동 저감율 분석
4.4 지배보안물건 및 발파영향범위 도출
5. BIM 기반 발파패턴 선정 자동화 기술의 검증
5.1 BIM 기반 발파패턴 선정 자동화 기술
5.2 현장 적용 결과 및 기대효과
6. 결 론
1. 서 론
수십 년간 도시화와 교외화 현상으로 인프라시설의 수평적 확장은 점차 한계에 다다르고 있다. 이에 최근 국내외에서는 주요 대도시권을 중심으로 수직적 확장을 위한 지하공간 개발로 도시개발의 패러다임이 변화하고 있다(MOLIT, 2024). 이러한 변화에 맞추어 현재 국내에서는 주로 대도시의 교통혼잡구간을 중심으로 지하도로 또는 철도의 건설이 추진 또는 계획중에 있다. 지하도로 또는 철도 개발을 위한 터널 굴착 공법에는 화약을 발파하여 굴착하는 NATM 공법과 기계굴착식인 TBM 공법이 있다. 여기서 TBM 공법의 경우 진동과 소음이 상대적으로 적게 발생하여 극도심지 공사의 민원관리에 효과적이나, 고강도 양호한 지반에서 굴착 효율이 저하되고 지층변화 구간에 대응성이 부족하다. 또한 고가의 장비의 운반 및 조립이 필요한 점 등의 한계로 현재까지는 NATM 공법이 주로 적용되고 있다. 그러나, NATM 공법의 특성상 발파에 의한 진동이 매질인 지반을 통해 지상 생활권에 전달되어 민원을 유발하고 기존 구조물의 손상을 야기할 수 있어 설계 및 시공단계에서 발파진동 제어를 위한 세밀한 예측과 설계가 필요하다.
NATM공법의 발파진동 제어를 위해 발주기관에서는 설계 및 시공중 조정사례 등에 따라 발파공해 허용기준을 제시하고 있으며, 발파 시 소음 및 진동 저감을 위한 다수의 발파공법 특허가 발표되었다(Lee et al., 2011, Cho et al., 2018). 그러나 실제 발파의 영향정도를 평가하고 표현하는 발파진동 예측방법은 현재까지 2D 기반의 설계로 수행되고 있다. 최근 한국건설기술연구원에서는 BIM과 VR을 기반으로 소음 및 진동영향 체험용 시뮬레이터를 개발하여 발파영향범위를 시각화하는 시도(KICT, 2024)를 하였으나, 해당 기술을 기존 2D상의 해석 및 계측 결과를 단순 3D로 변환한 것으로 실제 시공중 실시간으로 변하는 현장여건을 반영할 수 없다는 한계와 민원이 예상되는 보안물건과 관련된 상세정보가 없어 진동예측 및 민원관리에 한계가 있다.
본 기술보고에서는 2차원의 정보를 3차원 형상으로 변환하는 전환설계가 아닌 BIM 기반의 3차원 설계를 위해 개발된 발파패턴 선정 자동화 로직에 대해 설명하고자 한다. 국가기관의 공개된 데이터에서 취득한 지형 및 건물정보 등을 이용하여 발파진동 예측을 위한 3D 환경을 구축하고 객체(발파영향원, 보안물건 등)와 연계되는 정보를 시각화 하였다. BIM의 비주얼 프로그래밍 S/W인 Dynamo를 활용하여 현장의 실시간으로 변화하는 발파진동 추정식을 반영할 수 있도록 하였으며, 개발된 로직을 GTX-A5, 6공구에 적용하여 정성적, 정량적 분석을 수행하였다.
2. 개발배경
2.1 기존 2D 발파진동 예측방법의 한계
국내 터널 설계 시 수행하는 발파진동 예측 방법에는 크게 세 가지 문제점이 있다. 첫 번째, 도심지 발파설계 시 고려해야 할 보안물건 밀집으로 인해 보안물건 누락 등 설계 오류가 발생할 수 있다. Table 1은 GTX-A 5공구 현장과 남해-여수 해저터널 현장의 건물 밀집도를 비교한 것이다. GTX-A 5공구 현장의 경우 노선 반경 200 m이내에 고려되어야 할 보안물건이 건물만으로 최소 6,040개로 교외지역인 남해-여수 해저터널 현장의 건물 밀집도를 비교하면 약 72배의 차이를 보이는 것을 알 수 있다. 실제 설계시에는 6,000개가 넘는 보안물건에 대한 발파영향원 작도가 불가능하므로 평면상에 민원이 예상되거나 허용진동 기준치가 낮은 보안물건을 일부 선별하여 영향원을 검토하기 때문에, 보안물건 선별 과정에서 설계 오류가 발생할 수 있다.
Table 1.
Density of buildings adjacent to the alignment
| Site |
Length (km) |
Area (km2) |
Number of buildings (EA) |
Density of buildings (EA/km2) |
| GTX-A5 | 15.3 | 7.192 | 6,040 | 839.9 |
| Namhae-Yeosu | 8.8 | 3.087 | 36 | 11.7 |
두 번째, 발파설계 관련 Data가 2D상에 별도 작성되어, 시공중 민원 관리 등에 활용이 어렵다. 기존 2D 상에 작도된 발파설계의 경우 발파영향원은 평면도 및 대표 횡단면에 대해서만 작성되며, 발파지점별 해당하는 발파패턴과 지배보안물건의 정보 또한 별도의 도면이나 보고서에 작성된다. 실제 민원관리를 위한 발파영향범위와 지배보안물건을 확인하기 위해서는 분리되어있는 정보의 조합이 필요하기 때문에 현장관리에 용이하게 사용할 수 없다.
세 번째, 현장조건의 불확실성에 의한 보수적인 설계로 과도한 공사비가 발생할 수 있다. 기존 시추공 시험발파 결과와 실제 발파와 동일한 조건을 적용한 수치해석 결과로부터 두 개의 발파진동추정식을 비교한 연구에서도 발파진동 추정식이 상이하여 지발당 최대허용 장약량이 다르게 도출되었다(Baek et al., 2006). 토목 사업의 특성상 추가 지반조사를 통한 시공 중 지반정수 변경, 시공중 용지 보상, 민ㆍ관원 에 의한 노선변경, 터널의 상부의 건물 현황 변경 등 현장조건이 변경되는 경우가 빈번하게 발생하여 해당 시점에서 최신화된 현황으로 발파 설계가 이뤄져야 하나, 추가 비용 및 시간적 한계로 시공중 변경된 사항을 적기에 반영하지 못하는 실정이다.
2.2 BIM 기반 발파진동 예측방법 도입의 필요성
기존 발파패턴 산정의 한계 극복을 위해서는 BIM을 기반한 설계 자동화가 필요하다. BIM S/W는 다양한 파일 형식에 대한 호환성이 높아, 사업 인근 현황조사나 지반조사를 통해 나오는 데이터와 정부에서 오픈 소스로 제공되는 다양한 GIS 데이터를 3D 상에 집약하여 연산이 가능하다. 고려해야 할 보안물건이 많은 도심지 사업에서도 일부 보안물건을 선별할 필요 없이 발파패턴 산정을 위한 전체 데이터를 반영한 주변현황 구축이 가능하기 때문에 보안물건의 누락 등 설계 오류 발생을 배제할 수 있다.
또한 발파진동 예측에 필요한 선형, 지보패턴, 보안물건의 속성 등과 그에 따른 출력물인 발파영향원, 발패패턴, 장약량, 지배보안물건 등의 정보를 BIM 객체에 반영하여 시각화가 가능하다. BIM 객체에서 필요한 정보를 바로 확인이 가능하고, 객체의 색상이나 질감을 쉽게 변경할 수 있기 때문에 시공중 공정관리나 민원 대응에 유리하다.
마지막으로 BIM의 표현이나 연산수준을 고려하여 데이터의 경량화가 가능하기 때문에 연산시간을 혁신적으로 단축할 수 있으며, BIM S/W에 내장된 비주얼 프로그래밍 소프트웨어인 Dynamo를 활용하면 객체의 형상 및 속성정보를 이용한 연산 자동화가 가능하다. 이는 설계단계에서부터 시공단계까지 현황이 급변하는 토목공사에서 현장의 변경되는 현황을 실시간으로 반영할 수 있는 가능성을 보여준다.
이러한 BIM의 특성을 이용하여 정부에서도 설계단계부터 시공 및 유지관리 단계까지 연속적인 관리를 위해 2D기반의 설계에서 3D 기반의 설계로 변화를 추구하고 있다는 점에서 BIM을 이용한 발파패턴 선정 자동화 방법은 변화하는 패러다임에 부합하다(MOLIT, 2018, 2020, 2022a, 2022b). 본 기술보고에서는 개발된 BIM 기반 발파진동 예측기법을 GTX-A5, 6공구 현장에 적용한 사례를 중심으로 BIM 라이브러리 구성과 발파예측 모델 및 시각화, 검증 결과에 대해 설명한다.
3. BIM 라이브러리 구성
3.1 발파패턴 선정을 위한 터널 선형정보 작성
터널 설계는 현장조사(지반, 지장물 등), 선형계획, 지보패턴 선정, 발파패턴 선정, 안전성 검토 순으로 진행된다. 터널 발파패턴 선정을 위해서는 발패패턴 선정 이전의 설계 데이터가 입력되어야 한다. Fig. 1은 GTX-A5공구의 터널 종평면 및 암반분류에 따른 지보패턴 계획도의 시점부 사례이다. 해당 도면을 참고하여 Civil 3D의 상에서 코리더를 생성하여 Station별 선형의 x, y, z 좌표를 생성하고, 연장별 지보패턴을 추출하였다.
3.2 GIS Data를 고려한 보안물건 작성
노선 주변 보안물건은 국토교통부에서 제공하는 GIS 데이터 및 현장조사를 통한 데이터를 기반으로 작성하였으며, 건축물의 경우 국토교통부의 공간정보제도과에서 제공하는 GIS건물정보 데이터를 이용하여 작성하였다. Fig. 2는 오픈소스로 제공되는 GIS 데이터의 형상과 그 안에 포함되는 속성정보의 예시이다. 형상 데이터는 평면상의 실제 건물의 위치에 맞춰 건물 외곽 형상에 따라 surface로 제공된다. 수치지형도에 해당 surface를 배치하고 건물 지하층수 속성(A22)을 이용하여 건축물의 최하면이 발파진동 예측시 고려해야 하는 보안물건의 기준점이 되도록 하였다. 차례로 건축물의 구조명(A17), 주요용도명(A19) 및 건물연령(A25) 데이터를 이용하여 생성된 건축물마다의 허용진동기준을 설정할 수 있다. 추가적으로 고려되어야 하는 보안물건인 지중 매설관, 인접선 등 지하구조물도 위와 같은 메카니즘으로 허용진동치를 가지고 있는 BIM 모델로 생성이 가능하다. Fig. 3은 건물정보 데이터의 속성정보로 Dynamo상에서 건물을 자동 모델링한 산출물이다. GTX-A5, 6공구 현장의 경우 노선 주변 0.2 km 범위내에 약 6,000개의 보안물건이 존재하며 위에서 설명한 방법으로 보안물건을 모델링하는데 걸리는 시간은 약 5분 정도이다.
3.3 발파영향원 및 보안물건 연결선 시각화 라이브러리
발파영향 범위를 확인하기 위해서는 발파지점에서 일정한 진동속도를 가지는 범위에 대한 시각화가 필요하므로 발파지점을 중심으로 하는 구(sphere)의 형태로 표현되도록 설정하였으며, 임의의 발파지점별 상이한 발파지점 발파영향원의 반경을 반영하기 위해 구의 반지름을 매개변수로 하는 라이브러리를 작성하였다. 또한, 발파패턴별 영향구의 색상을 Table 2와 같이 구분하여 선형에 따른 발파지점별로 발파패턴에 따라 영향구가 자동으로 형성될 수 있도록 하였다.
Table 2.
Creating of revit libraries for visualization
| Blasting vibration sphere | Connected line | |||
 |
Blasting Pattern | Color |  | Color |
| B | Red (R) | Black (K) | ||
| CB1 | Orange (O) | |||
| CB2 | Yellow (Y) | |||
| CB3 | Green (G) | |||
| CB4 | Blue (B) | |||
발파영향 분석을 위해서는 발파지점의 패턴 선정을 지배하는 지배보안물건의 판단이 중요하다. 따라서, 발파지점별 지배보안물건을 연결하는 라이브러리를 작성하였다. 각 발파지점에 대한 발파진동영향을 검토한 후 발파지점과 지배보안물건과의 최단거리의 절점을 adoptive points로 지정하여 자동 연결되도록 하였다.
4. 발파진동 영향 예측 로직 구성
4.1 보안물건의 진동 소음 영향 및 허용기준 정의
4.1.1 건축물
국내 발파진동 허용기준은 각 관계기관별로 상이하여 관련기관의 작업고시에 의존 해야하며, 일반적으로 공사발주 시방서에 명시하게 된다. 도로공사, 철도공사 등과 같이 주요 발주처에서 제시하는 발파진동 기준은 구조물의 형식이나 건물의 용도에 따라 Table 3과 같이 구분된다(Son et al., 2013). 그러나 해당 기준 외에 병원이나 산후조리원 등 과 같이 특수 목적의 건축물에 대해서는 별도의 명확한 허용기준을 규정하고 있지 않다.
따라서, 적용 기준이 없는 보안물건에 대한 발파진동 허용기준은 타사업의 설계 및 시공사례나 중앙환경분쟁 조정위원회 조정사례에 따라 사업의 특수성을 고려하여 보정값을 반영한 허용기준를 추가로 고려해야 한다. 즉, 보안물건별 발파진동 허용기준을 어떤 수준으로 택할 것인지는 최종적으로 설계자의 판단에 의한다(Kim et al., 2013).
Table 3.
Domestic blasting vibration limit according to the purpose of structures
개발된 발파진동 영향 예측 로직에서는 국가중점데이터의 건물정보에서 건축물 구조와 세부용도에 따라 발파진동 허용기준을 구분하여 설계자가 직접 입력할 수 있도록 하였다. Fig. 4는 발파 시 고려된 모든 보안물건 객체상의 절점을 표현한 것으로 해당 객체별 허용진동기준이 입력되어 있는 것을 확인할 수 있다.
4.1.2 인접 지하구조물 통과구간
발파진동 영향을 받는 보안물건으로 건축물 외에 상하수도관, 통신관, 전력구, 지하철 등의 지하구조물을 추가로 고려해야 한다. 일반적으로 지중에 매설된 관의 경우 건축물의 허용기준과 같이 용도에 따라 기준치가 정의되나 지하철 같은 기존 운행선의 경우 별도의 설계기준 적용이 필요하다. 특히, 발파지점에 인접한 기존 운행선 하부통과시에는 Table 4와 같이 관련기관에서 제시한 근접공사 기준이 상이하여 설계사례 분석을 통해 기존 운행선과 신설터널의 안정성 확보를 위한 별도의 통과방안을 수립하여야 하기 때문에 일관된 설계기준을 반영하기 어렵다(Lee et al., 2024). 발파진동 영향 예측 로직에서는 관련기준과 GTX-A 5, 6공구 사례를 참고하여, 인접선 통과구간 대책방안을 Table 5와 같이 정리하여 반영하였다. 기존 운행선을 고려하지 않은 경우와 고려한 경우를 비교해보면 Fig. 5와 같이 발파지점이 대책시공 범위에 있는 경우 무진동 굴착으로 영향원이 삭제되고, 주의시공 범위의 경우 발파패턴이 하향조정된 것을 확인할 수 있다.
Table 4.
Passing vibration limit through serviced subway line
Table 5.
Application of measures to pass vibration limits through the serviced subway line
4.2 발파진동속도 추정
현재 국내외에서 가장 많이 적용하고 있는 발파진동속도 추정을 위한 기본식은 미 광무국(USBM)에서 발표한 지반의 최대진동속도(V, peak particle velocity, cm/sec=kine)인 식 (1)과 같으며, 발파진동상수(K), 감쇠지수(n), 지발당 장약량(W, kg), scaling 지수(b), 발파지점과 측정지점과의 거리(D, cm)로 구성되어 있다.
식 (1)을 사용하여 최대진동속도를 산정하기 위해서는 지발당 장약량과 발파지점과 보안물건 까지의 거리가 필요하다. 발파 시 심발공과 바닥공은 구속력이 가장 커 장약이 집중되며, 상대적으로 조절발파 구역인 외곽공은 30~40%의 장약량이 사용되므로 진동발생측면에서 심발공>바닥공>확대공>외곽공 순으로 나열할 수 있다(Hwang, 2001). 따라서, 발파진동 측면에서 가장 큰 영향을 미치는 심발공이 발파설계 시 고려해야될 부분으로 지발당 장약량은 심발공을 기준으로 지보패턴 및 발파패턴에 따라 설계자가 해당 값을 입력할 수 있도록 구성하였다. 발파지점과 측정지점과의 거리는 심발공의 위치와 보안물건과의 최단 거리를 3D 상에서 자동산출 할 수 있도록 하였다. 또한 발파진동 영향 예측 로직에서는 K, n 값을 바로 수정할 수 있어, 처음 시험발파로 도출된 발파진동 데이터에 실제 발파할 때 계측된 결과를 추가 반영 가능하다.
4.3 발파패턴별 자유면에 따른 진동 저감율 분석
시험발파 결과의 회귀분석을 통해 도출된 발파진동추정식은 일반발파에 대한 추정식으로, 조절 발파의 무장약공이나 선대구경으로 인해 발생하는 자유면에 대한 진동 저감율이 고려되지 않는다. 본 연구에서는 보안물건의 진동허용기준 이내의 최대 장약량(최대 굴진효과)을 도출하는 발파패턴 최적화를 위해 발파패턴별 저감율을 고려하였다. GTX-A5, 6공구 현장의 실시설계 시 발파패턴에 따른 허용진동별 적용 이격거리를 근거로 패턴별 평균 진동 저감율을 추정한 결과 일반발파(B)에서 조절발파(CB4)까지 일반발파 대비 평균 저감율은 0%, 20%, 30%, 30%, 40% 로 산출되었다. Table 6은 지보패턴 PD-1에 대한 발파패턴별 진동 저감율을 대표적으로 나타낸 것이다.
Table 6.
Reduction rate of blasting vibration
4.4 지배보안물건 및 발파영향범위 도출
발파진동 추정식은 지반특성에 의한 상수를 제외하고 지발당 최대 장약량과 거리에 대한 함수로 표현 가능하기 때문에 Fig. 6과 같이 산출목적에 따라 목적함수 변경이 가능하다. 이렇게 변형된 목적함수를 이용하면 특정 발파지점에 해당하는 장약량과 발파영향범위 도출이 가능하다.
Fig. 6의 식을 이용하여 지배보안물건이 선정하고 발파패턴별 장약량에 따른 진동속도와 지배보안물건의 허용 진동기준을 비교하여 허용 진동기준을 초과하지 않는 발파패턴을 도출하도록 하였다. Fig. 7은 3.3절에서 작성된 보안물건 연결선 및 발파영향원이 발파진동 예측식에 따라 자동 배치된 결과이다. Fig. 7(a)는 발파지점별 지배보안물건을 나타내는데, 기존에 2차원 설계 시 보안물건을 일부만 고려하여 누락되었던 보안물건이 지배보안물건이 될 수 있음을 확인하였다. 지배보안물건 및 발파영향범위를 도출하는데 연산시간은 약 5분이 소요되어 남해-여수 건설공사의 5.96 km의 터널 발파해석을 수행하는데 소요되었던 약 5일(8hr/일)과 비교하였을때 기존 대비 약 1/480로 연산시간이 단축되었다(Jo et al., 2023).
5. BIM 기반 발파패턴 선정 자동화 기술의 검증
5.1 BIM 기반 발파패턴 선정 자동화 기술
Fig. 8은 앞서 설명된 BIM기반 발파패턴 선정 자동화 기술의 메카니즘이다. 선형정보는 노선의 종평면도 상에서 Civil 3D를 이용해 Station에 따라 x, y, z 좌표를 도출하였다. 터널 정보는 선형에 따라 지보패턴 정보, 발파패턴별 발파위치 및 지발당 장약량을 정리하였으며, 이때 패턴별 진동 저감율을 같이 고려하였다. 보안물건의 경우 선형 인근 0.2 km 이내의 보안물건의 좌표 및 허용진동수를 정리하였으며, 이는 Civil3D 상에 수치지형도의 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하여 표고값을 조절하였다. 사용자의 편의를 위해 관련 데이터는 모두 Excel에서 입력 및 수정할 수 있도록 하였다. Excel에서 정리된 입력값(Input)을 Revit의 Dynamo에 구현된 로직에 입력하면 발파지점별 최적의 발파패턴, 장약량, 지배보안물건 결과를 도출하고 관련 BIM 모델을 생성할 수 있다.
5.2 현장 적용 결과 및 기대효과
5.2.1 발파패턴 최적화
앞서 개발된 발파패턴 선정 자동화 기술 검증을 GTX-A5공구 현장에 적용하여 기존 실시설계와 최적화된 발파설계 결과를 비교 및 분석하기 위해 현장의 터널 발파패턴에 따른 굴착공기와 단위공사비를 산정하였으며, Table 7은 하루 1.8발파를 기준으로 지보패턴 PD-1에 대한 발파패턴별 굴착 공기 및 단위공사비를 대표적으로 나타낸 것이다. 터널 굴착공기 비교를 위해서 실제 현장의 터널 굴착계획에 따라 작업수직구와 굴착방향을 기준으로 4구간 구분하였으며, 기계굴착 및 정거장 구간을 제외한 본선터널의 구간별 연장과 굴착방향은 Table 8에 정리하였다. 기존 실시설계와 BIM 기반 터널 발파설계 적용 시 구간별 발파패턴 비율을 산정한 결과 Fig. 9와 같이 일반발파(B) 및 조절발파1(CB1)의 비율이 전반적으로 증가하였으며, 이는 실시설계 시 수행한 발파설계가 실제 지반조건 및 현장여건에 비해 보수적으로 설계되었음을 보여준다. 이와 같이 도출된 굴착 공기 및 단위공사비를 구간별 적용한 결과, BIM에 기반한 최적 발파설계 적용 시 약 41일/km의 공기절감과 8억원/km의 공사비를 절감 가능한 것을 확인하였다.
Table 7.
Construction period and cost accroding to blast patterns
| Support pattern | Blast pattern | Number of blasts | Construction period (m/day) | Cost (KRW/m) |
| PD-1 | B | 1.8 times/day | 6.3 | 8,035,714 |
| CB1 | 6.3 | 8,283,902 | ||
| CB2 | 5.2 | 9,008,867 | ||
| CB3 | 1.7 | 10,216,285 | ||
| CB4 | 1.3 | - |
Table 8.
Comparison of conventional blasting design (deteil design) and 3D BIM-based blasting design results
5.2.2 발파설계 BIM 모델 활용
생성된 발파진동 예측 모델에서 발파영향원 객체에는 지배보안물건의 종류, 허용 진동기준, 지보패턴, 발파패턴, 표현속도의 속성정보를 갖고 있기 때문에 객체당 속성정보 확인을 통해 시공계획 수립이 가능하다. 보안물건의 객체에는 물건의 주소, 용도 등 속성정보가 입력되어 있으며, 발파지점별 지배보안물건이 연결선으로 표시되기 때문에, 민원 발생 예상지를 특정할 수 있다. Fig. 10은 발파패턴 선정 자동화 기술로 도출된 GTX-A5, 6공구 현장의 BIM 모델이다. 전반적으로 발파영향원은 선형을 따라 분포하고 있으며 기계굴착(TBM)이 필요한 지점의 경우 영향원이 생성되지 않았다. 노선의 일부 구간을 확대하여 특정 발파영향원과 보안물건 선택 시 각 객체에 해당하는 속성정보를 Fig. 10 (붉은 점선 강조부분)과 같이 확인할 수 있다.
5.2.3 시공중 Data 실시간 연계
본 기술보고에서 소개된 BIM 기반 발파패턴 선정 자동화 알고리즘은 설계에서 시공단계까지 Fig. 11과 같이 적용될 수 있다. Fig. 10의 설계단계의 시험발파를 통한 발파진동 추정의 경우 대부분 시추공 발파를 통해 진동식을 산정한다. 자유면이 없는 시추공발파와 달리 실제 터널발파는 1개 이상의 자유면을 갖는다. 임성식 등(Lim et al., 2003)에 따르면 시추공 시험발파로부터 얻은 발파진동속도 예측식을 사용하여 발파설계를 할 경우 실제 현장의 터널 발파보다 보안물건 이격 거리별 허용장약량이 적게 산정되어 비경제적인 설계가 될 수 있다고 하였다.
이러한 오차가 발생함에도 실제 터널 발파 계측 데이터를 적기에 반영하지 못했던 것은 설계시 사용된 시험발파 데이터에 실제 터널 발파 시 발생하는 계측값을 더해 발파진동추정식을 재산정하고 전체 보안물건을 재해석하는 데 많은 시간이 소요되기 때문이다. 그러나, BIM기반 발파패턴 선정 자동화 기술의 경우 발파진동추정식의 변경부터 보안물건별 발파영향을 재연산을 하기까지 약 5분의 시간이 소요되므로 시공중 변경되는 데이터를 실시간으로 반영 가능하다. 시공중 발파진동속도와 주요지장물 이격거리 계측값이 누적됨에 따라 회귀분석을 통해 발파진동 상수(K, n)를 변경 적용할 수 있으며, 이렇게 누적된 데이터를 기반으로 수정된 발진동추정식의 상수는 실제 현장값에 수렴되어 그 정확도 또한 점차 증가할 것이다.
6. 결 론
본 기술보고에서는 기존 2D 기반의 터널 발파설계의 한계점을 개선하여 최적의 발파설계를 도출할 수 있도록 위해 개발된 BIM 기반의 3D 발파진동 예측 자동화 기술에 대해 설명하였다. 개발된 기술을 GTX-A5, 6공구에 적용하여 효율성을 검증하였으며, 도출된 결론은 다음과 같다.
1)개발된 기술은 GIS 데이터를 활용한 터널선형 주변의 보안물건 정보를 모델링 하는 과정과 BIM을 기반으로 터널 발패패턴 선정 자동연산 및 모델링 과정으로 구성된다. Civil 3D에서는 터널의 선형과 지형을 추출하고 발파패턴 선정 및 모델링은 Revit, Dynamo S/W에서 수행되며, 데이터는 Excel에서 입력 및 출력된다.
2)기존의 2D 발파설계는 GTX-A 현장과 같이 도심지를 통과할 경우 광범위한 보안물건 선정의 어려움으로 인한 미고려 보안물건의 발생 및 해석 소요시간의 한계가 있었다. 개발된 기술을 적용할 경우 터널 노선 주변의 모든 보안물건을 고려한 발파설계가 가능할 뿐만 아니라 약 6,000개 이상의 보안물건에 대한 모델링 속도도 5분 이내로 매우 신속한 검토가 가능하여 GTX-A 5, 6공구의 경우 기존 2D 설계방법 대비 약 1/480배로 검토시간을 단축할 수 있다.
3)개발 기술의 경우 검토 노선 주변 보안물건의 정보를 국가 GIS 정보로부터 쉽고 빠르게 얻을 수 있고, 각 보안물건의 종류 및 특성에 따라 발파진동 허용기준을 자동으로 적용할 수 있으며, 검토 후 지배보안물건을 자동으로 확인할 수 있어 엔지니어의 수동적인 해석 대비 검토 범위의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 또한, 모든 보안물건에 대한 검토결과를 한번의 클릭으로 확인 가능하므로 시공중 발파민원에 대한 대처가 용이하다.
4)기존 발파영향 예측의 경우 시추공 발파 결과로부터 얻은 발파예측식을 적용하고 있으나, 개발 기술의 경우 현장에서 실제 터널 발파를 통해 얻은 계측 데이터를 활용하여 수정된 발파예측식을 적용할 수 있어 적용식의 현장여건 차이에서 오는 에러를 줄일 수 있다. GTX-A5, 6공구에 적용한 결과 공사비 약 8억원/km를 절감할 수 있음을 확인하였으며, 추가적으로 터널공기 약 41일/km를 절감할 수 있음을 확인하였다. 해당 기술은 BIM기반의 설계 및 시공관리 과정에서 최적의 발파패턴 산정을 위한 기술적 근거자료로 활용 가능할 것으로 예상된다.
