Original Article

Tunnel and Underground Space. August 2021. 211-220
https://doi.org/10.7474/TUS.2021.31.4.211

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 대심도 굴착 위험 인자

  •   2.1 위험 산정 절차

  •   2.2 인자와 카테고리

  • 3. 한국의 대심도 굴착 위험 인자

  •   3.1 한국의 암반 특성

  •   3.2 카테고리와 인자

  • 4. 토 의

  •   4.1 KGRAUT의 카테고리

  •   4.2 KGRAUT의 인자

  •   4.3 KGRAUT의 인자의 등급화

  • 5. 종 합

1. 서 론

수도권 외곽에서 서울로의 접근성을 높이기 위해 수도권과 서울을 연결하는 광역급행철도(GTX)의 시공뿐만 아니라 지하철의 연장시공 등으로 인해 도심의 지하공간은 더욱더 복잡게 변화해가고 있으며 편리하고 빠른 이동이 가능해지고 있다. 도심의 지하공간은 Fig. 1과 같이 인공지반에는 상하수도관, 전력구 등 여러 가지 시설물들이 매설되어 있고, 인공지반 하부에는 토사 지반이 존재하며 불투수성의 점토질층과 다공질의 사암층과 자갈층 등도 분포한다. 토사층 아래에는 암석 지반이 존재하며 석회암질의 암석 또는 단층 파쇄대로 인해 공동이 발생하기도 한다. 이렇게 다양한 구조물, 토양층 및 암반층이 존재하는 도심 지하의 다공성 복합지반에 대한 충분한 조사를 실시하지 않으면 지하 공동 발생, 터널 붕괴, 인명 피해, 인근 시설물 파괴 및 공사 지연 등의 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 터널 굴착 시공 이전에 암반의 안정성에 영향을 미치는 지질위험요인들을 사전에 신중하게 고려하여야 한다.

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Fig. 1

Complex underground of urban area

Table 1은 중국, 이탈리아, 이란, 브라질, 스위스, 파키스탄, 그리고 싱가폴에서 일어난 대표적인 터널 붕괴 사례와 붕괴요인을 보여준다. Adoko et al.(2016)은 중국 푸젠성(Fujian)의 터널시공으로 인한 암석붕괴에 대해 조사를 실시하여 단층 및 단층대가 주요 원인으로 작용했음을 알아냈다. Barla(2005)는 이탈리아 볼로냐와 피렌체를 연결하는 고속철도공사에서 분포하는 clay shale에 의한 squeezing현상에 대해 설명하였으며, Yassaghi and Salari-Rad(2005) 역시 이란의 테헤란 쇼말 고속도로 공사 구간 중 탈룬 터널에서 안산암질 현무암과 응회암의 접합부에서 나타난 squeezing현상에 대한 사례를 소개하였다. Barton and Shen(2017)은 2차원과 3차원의 수치해석 시뮬레이션을 통해 심도 1,000 m와 2,000 m의 터널이 과도한 응력하에 발생하는 파괴모드에 대해 조사하였으며, 굴착 깊이가 깊을수록 rockburst를 일으킬 수 있는 전단력이 강해지는데 하나 이상의 절리가 존재하게 되면 응력의 분산으로 인해 이러한 위험이 감소하게 된다는 것을 보여주었다. 또한, Merlini et al.(2018)은 스위스 알프스를 통과하는 철도터널 공사 사례에서 높은 Overburden과 단층으로 인한 막장 불안정에 대해서 설명하였으며, Zhao et al.(2007)은 싱가포르의 지하 15~50미터 깊이의 하수도 터널 굴착사례에서 암반과 토양의 잦은 지반 변동 빈도와 토양으로의 물의 유입으로 인한 터널 막장 불안정을 해석하였다.

따라서 본 연구는 국내외 대심도 터널의 굴착 사례들을 바탕으로 한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정(Geological Risk Assessment for Underground Tunneling in Korea - KGRAUT)을 위한 지질 위험 인자를 도출하고 암반의 안정성에 영향을 미치는 정도에 따라 인자들을 등급화하는 데 있다. 또한, 최종적으로는 현장에서 실무자가 대심도 암반 위험 산정 시트를 사용하여 암반의 위험 산정을 수행할 수 있도록 하는 데 있다. 한국에서 대심도란 지하실, 기초설치 등에 활용되지 않는 한계심도인 약 40 m보다 깊은 깊이로 정의하고 있으며(국토교통부, 2019), 본 연구에서는 한국의 지하 심도 40~100 m 지반을 연구대상으로 하였다. 해외에서는 통상적으로 지하 수십m~수 km의 다양한 깊이로 사용된다(Yassaghi and Salari-Rad, 2005; Zhao et al., 2007; Zhang et al., 2012). 대심도 암반 굴착 위험도 산정을 위한 위험 인자 도출을 위해 총 141개의 국내외 사례들을 수집하였으며, 각각의 사례들로부터 막장의 불안정 또는 터널 붕괴에 영향을 주는 지질 위험 인자들을 파악하는 방법으로 위험 인자들을 추출하고 분류하였다. 그리고 도출된 인자들은 사례에서 파악된 빈도수에 기반하여 우선 순위를 두었으며, 향후 통계학적 방법에 근거한 인자의 등급화를 추진할 예정이다. 본 연구에서 수행한 대심도 암반 굴착 위험도 산정을 위한 인자 분석은 한국의 대심도 복합지반의 특수성을 고려하였기 때문에, 향후 대심도 터널 공사에 있어서 지반의 안정성을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

Table 1.

Summary of overseas deep underground tunneling and collapse cases

Collapse causes Country Geology Tunnel depth
(m)
Tunnel diameter
(m)
Tunneling
method
Usage
Faults & Fracture
Zone
China quartz schist 310 5 × 10.75
(height × width)
NATM high way
Squeezing Italy clay shale 50 10.45 blasting rail road
Iran tuff andesite basalt 260 11 NATM road
High Stress Brazil basalt 50~100 16 blasting hydropower
Fault Zone,
High Overburden
Swiss granite 2,200 9 TBM rail road
Mud Inrush China foliated granite gneiss 127 Not given blasting high way
China silty sand 30 6.5 Shield TBM subway
China contact zone of granite 175 cross-area 170
m2
blasting high way
Adverse Stress Pakistan sandstone siltstone
mudstone
180 12.4 TBM hydropower
Geologic Structure
&
Ground Water
China tuffaceous sandstone 250 2 lane road blasting high way
Water Inrush
in Soil
Singapore granite 15~50 4.9 Shield TBM sewer

2. 대심도 굴착 위험 인자

2.1 위험 산정 절차

한국의 대심도 암반 굴착의 위험 산정 절차는 Fig. 2에서 보는 것과 같이 크게 1) 위험 인자 인지(identification), 2) 평가(evaluation), 3)산정(assessment), 그리고 4)관리(management)로 이루어진다. 먼저, 기존의 대심도 굴착시 암반 붕괴 사례 또는 암반의 변위 발견 등을 통해 암반의 불안정에 영향을 주는 지질 위험 인자들을 인지하고 확인한다. 그리고, 확인된 지질 위험 인자들을 한국의 암반에 적용(예:서울 GTX, 부산 지하고속도로)하여 위험 인자의 타당성을 평가한다. 위험 산정은 위험 인자의 규모(magnitude)에 의한 산정과 통계학적 기법(예: deep learning)을 이용한 산정 방법 등이 주로 적용된다. 본 연구에서는 인자의 규모/빈도수에 의한 산정 방법을 사용하였고, 통계학적 기법을 이용한 산정은 향후 연구에서 수행할 계획이다. 위험 산정 절차를 통해 대심도 시공에 적합한 터널 굴착 방법을 선택할 수 있고, 터널의 안정성과 공사의 효율성을 높이는데 도움을 줄 수 있다.

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Fig. 2

A flow chart for choice of risk assessment in deep excavation in South Korea

2.2 인자와 카테고리

대심도 지하 터널 굴착에서의 지질학적 위험 산정(Geological Risk Assessment for Underground Tunneling - GRAUT)(임명혁, 2021; 임명혁과 이하나, 2021)을 통해 Fig. 3에서 보는 것과 같이 총 8개의 카테고리와 각각의 카테고리를 구성하는 총 44개의 주요 위험 인자(factor)와 하부 위험 인자(subfactor)들로 분류하였다. 8개의 카테고리에는 지질구조, 암반특성, 높은 응력, 수리지질, 인공구조물, overburden, 지반특성, 토질특성이 있으며, 각각의 카테고리를 구성하는 인자들은 다음과 같다; 1)지질구조는 4개의 인자들(단층과 단층점토, 파쇄대, 습곡, 암맥)로 구성이되며, 2)암반특성은 11개의 인자들(Q값, 풍화정도, 절리간격, 절리면거칠기, 절리면 변질, 암종, 일축압축강도, 변형계수, 석회암협재, RQD, 이방성), 3)높은 응력은 6개의 인자들(차응력, 주응력, 암석팽창, squeezing, spalling, slabbing), 4)수리지질은 5개의 인자들(지하수유입, 머드유입, 지하수위변동, 강우강도, 공극수압), 5)인공구조물은 7개의 인자들(터널시공기법, 터널단면형상, 지보재특성, 인공 공동의 단면적, 지보재의 손상정도, 주변매몰구조물, 과굴착), 6)overburden은 4개의 인자들(터널깊이, 상부하중, 토양과 암반 경계의 배향, 토양과 암반 경계의 깊이), 7)지반특성은 5개의 인자들(카르스트, 계곡, 지열, 지진, InSAR로 측정한 지반변위), 그리고 8) 토질특성은 2개의 인자들(내부마찰각, 점착력)로 각각 도출되었다.

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Fig. 3

Categories and factors of Geological Risk Assessment for Underground Tunneling (GRAUT)

3. 한국의 대심도 굴착 위험 인자

3.1 한국의 암반 특성

한국의 지질은 포항 분지를 포함하는 동해안의 신생대 제3기층 일부를 제외한 대부분의 기반암이 풍화심도가 얕고 암의 강도가 강한 경암반으로 구성되어 있다. 상부 퇴적물은 낙동강 하구의 양산단층대에서 60~100 m 깊이, 한강 하저와 한강변에서 30~40 m 내외의 깊이를 보이는 등 대규모 단층대와 큰 강 주변을 제외하고는 대체로 20 m 이내의 얕은 심도에 분포한다. 한국은 경상분지와 포항 분지를 제외하면 대부분 고생대와 그 이전의 암반으로 구성되어 있다. 이들 암반은 측압계수가 2 이상으로 터널링에 매우 적합하다(김수정, 2002).

서울 도심 지역은 선캠브리아기의 경기편마암복합체, 춘천층군, 석회암류, 화강편마암 및 반상변정질편마암, 쥬라기의 대보관입암류(화강암), 그리고 신생대 제4기의 충적층으로 이루어진다(한국지질자원연구원, 2006). 그 중 가장 큰 분포를 보이는 경기편마암복합체의 호상편마암은 은평구, 서대문구, 강서구, 동작구와 강남구 일대에 발달하며, 두 번째로 큰 분포를 보이는 대보관입암류의 화강암은 도봉구, 노원구, 강북구, 종로구와 동대문구 일대에, 그리고 제4기의 충적층은 한강과 그 지류를 이루는 중랑천, 탄천, 양재천, 안양천 등을 따라 발달한다(윤현수 외, 2007).

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Fig. 4

Categories and factors of Geological Risk Assessment for Underground Tunneling in Korea (KGRAUT)

서울 이외의 수도권 지역의 지질은 형성 시기가 오래된 경기변성암복합체로서 화강암화 작용과 여러 번의 변성작용을 받아 암상의 변화가 대단히 심하고 형성과정도 불분명한 점이 많다(Na, 1979). 경기변성암복합체의 주 구성 암석은 호상편마암, 화강암질 편마암, 반상변정질 편마암 등으로 주로 준 편마암류와 화강암화된 편마암류로 되어 있어(한국원자력연구원, 2009) 대심도 굴착지반은 대부분 암반에 해당된다.

3.2 카테고리와 인자

한국의 지하 터널 굴착에서의 지질학적 위험 산정(Geological Risk Assessment for Underground Tunneling in Korea - KGRAUT)은 전술한 GRAUT와 달리 Fig. 4에서 보는 것과 같이 총 7개의 카테고리와 각각의 카테고리를 구성하는 총 38개의 주요 위험 인자(factor) 및 하부 위험 인자(subfactor)들로 분류하였다. GRAUT는 총 141개의 국내외 사례를 분석하고 세계 여러 나라의 다양한 지반 상태를 고려하여 만들어진 반면, KGRAUT는 한국의 대심도 암반 특성을 고려하여 한국의 실정과 맞지 않는(예: 토사에서의 굴착사례) 8개의 사례를 제외한 총 133개의 국내외 사례 분석을 통해 도출되었다. 한국에서 심도 40 m 이상 100 m 이하의 깊이는 대부분 경암으로 이루어져 있을 것으로 추측됨으로써, KGAUT 카테고리는 토질 특성이 배제되고 나머지 7개의 카테고리인 지질구조, 암반 특성, 응력, 수리 지질, 인공구조물, Overburden과 지반 특성으로 구성되었다. 한국의 경우, 40~100 m 심도의 터널에서는 고심도(수백미터) 경암반 터널에서 일어날 수 있는 rock burst, squeezing 또는 암반응력에 의한 안정성의 문제 발생(박의섭과 선우춘, 2009)은 아주 희박하여 기존 GRAUT의 카테고리인 높은 응력은 KGRAUT에서 응력으로 수정되었다. 대심도 암반 굴착의 위험 카테고리를 구성하는 인자들은 다음과 같다; 1)지질 구조는 4개의 인자들(단층과 단층점토, 파쇄대, 습곡, 암맥)로 구성이 되며, 2)암반 특성은 11개의 인자들(Q값, 풍화 정도, 절리 간격, 절리면 거칠기, 절리면 변질, 암종, 일축압축강도, 변형계수, 석회암 협재, RQD, 이방성), 3)응력은 5개의 인자들(차응력, 주응력, 암석팽창, spalling, slabbing), 4)수리 지질은 5개의 인자들(지하수유입, 머드유입, 지하수위변동, 강우강도, 공극수압), 5)인공구조물은 7개의 인자들(터널 시공기법, 터널 단면 형상, 지보재 특성, 인공 공동의 단면적, 지보재의 손상 정도, 주변 매몰 구조물, 과굴착), 6)상재 하중은 토질과 관련된 인자들을 배제한 2개의 인자들(터널 깊이, 상부 하중), 7)지반특성은 지열인자를 배제한 4개의 인자들(카르스트, 계곡, 지진, InSAR로 측정한 지반 변위)로 각각 이루어져 있다.

KGRAUT를 바탕으로 도출된 대심도 암반 굴착의 위험 카테고리, 주요 인자 및 하부 인자들 간의 구조는 Fig. 5에 나타내었다. 한국의 대심도 굴착시 암반의 위험에 영향을 주는 중요 요소는 횡방향으로 나열된 7개의 카테고리로 대표되며, 카테고리의 하부구조에 주요 위험 인자, 그리고 주요 위험 인자의 하부 구조에 하부 위험 인자가 각각 나열되어 있다.

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Fig. 5

Scheme of geological risk catetories, factors, and subfactors for deep tunneling in South Korea

4. 토 의

4.1 KGRAUT의 카테고리

총 133개의 국내외 대심도 굴착 사례에서 도출한 7개의 카테고리 빈도(frequency)는, 총 133개의 사례 중 지질구조는 33개 빈도, 암반특성은 29개 빈도, 응력은 24개 빈도, 수리지질은 18개 빈도, 인공구조물은 13개 빈도, Overburden은 9개 빈도, 지반특성은 7개의 빈도로 각각 나타났다. 카테고리 중 터널 불안정의 메카니즘에 높은 영향을 주는 카테고리는 지질구조, 암반특성, 응력, 수리지질, 인공구조물, Overburden, 지반특성의 순서로 나타났다(Fig. 4). 이 중 가장 높은 영향을 주는 것으로 나타난 두 가지의 상위 카테고리인 지질구조와 암반특성은 전체 사례의 약 47%를 차지하는 것으로 분석되었다. 도출된 7개의 카테고리는 국내의 대심도 특성에 더 근접하기 위해서 국내 대심도 굴착사례 조사 및 전문가 의견 등의 검증, 보완 절차를 향후 수행할 예정이다.

4.2 KGRAUT의 인자

총 133개의 사례조사로부터 도출된 총 38개의 위험 인자들의 빈도수를 파악한 결과, 지질구조 카테고리의 주요 인자들인 단층과 단층 점토 인자는 17개, 파쇄대는 9개, 습곡은 4개, 암맥은 3개의 사례에서 나타나 단층과 단층점토 인자가 암반의 안정성에 가장 많은 영향을 주었음을 알 수 있다. 암반 특성 카테고리의 주요 인자인 암반의 Q값은 9개, 암종은 11개, 석회암 협재는 4개, RQD는 3개, 이방성은 2개의 사례에서 각각 나타났고, 이 중 Q값과 암종이 암반의 안정성에 더 많은 영향을 주었다. 응력 카테고리의 주요 인자인 차응력과 주응력은 16개, 암석팽창은 8개의 사례에서 나타났으며 차응력과 주응력이 단층과 단층점토 인자와 비슷하게 암반의 안정성에 가장 많은 영향을 주는 인자 중의 하나로 나타났다. 수리지질 카테고리의 주요 인자인 지하수와 머드 유입은 10개, 지하수위 변동은 4개, 강우강도 역시 4개의 사례에서 나타났으며 지하수와 머드 유입이 암반의 안정성에 중요한 인자임을 나타낸다. 인공구조물 카테고리의 중요 인자들은 상대적으로 다른 인자들에 비해 중요도가 적음을 알 수 있는데, 터널 굴착 기법은 5개, 인공 공동의 단면적은 4개, 지보재의 손상과 주변 매설구조물은 3개, 과굴착은 1개의 사례에서 각각 나타나 전체 사례에 비해 차지하는 비중이 작다. Overburden 카테고리의 주요 인자인 터널 심도는 9개의 사례에서 나타나 다소 중요하다고 판단이 되며, 반면에 지반 특성 카테고리의 주요 인자인 카르스트와 계곡 지형은 5개, 지진은 1개, InSAR에 의한 변위는 1개의 사례에서 각각 나타나 상대적으로 그 중요도가 낮다. 빈도수가 가장 많이 나타난 상위 7개의 중요 인자들은 단층과 단층점토, 차응력, 주응력, 암종, 지하수유입, 머드유입, 암석팽창 순이며 이들 인자들은 총 사례에서 약 62%를 차지한다.

4.3 KGRAUT의 인자의 등급화

도출한 인자의 등급화를 위해 총 133개의 국내외 사례에서 인자들이 나타난 빈도(frequency)를 파악하여 각각의 인자들에 객관적인 점수를 부여하고, 인자의 최종 점수화 및 등급화를 위해 AI를 적용한 통계학적 인자의 등급화 방법을 연구 중에 있다. 기존의 사례들과 추가 사례들을 바탕으로 AI 적용 모델을 구축하기 위해 각각의 사례에 해당하는 영향인자들의 값(input) 및 터널 안정성 유무(output)도 검토 중에 있다. 두 가지 방법(사례 빈도와 통계학적 방법)에 의한 인자의 등급화 결과를 비교하고 testbed에 적용 및 보완 후, 최종 연구목표인 KGRAUT의 실무자 작성용 sheet를 개발할 예정에 있다.

5. 종 합

한국의 대심도 굴착에서 암반의 위험 산정을 위해 도출된 카테고리는 총 7개, 지질 위험 인자는 총 38개로 나타났다. 7개의 카테고리에는 지질구조, 암반특성, 응력, 수리지질, 인공구조물, Overburden, 지반특성이 있으며, 이들 카테고리를 구성하는 인자들은 단층과 단층점토, 파쇄대, 습곡, 암맥, Q값, 풍화 정도, 절리 간격, 절리면 거칠기, 절리면 변질, 암종, 일축압축강도, 변형계수, 석회암 협재, RQD, 이방성, 차응력, 주응력, 암석팽창, spalling, slabbing, 지하수유입, 머드유입, 지하수위변동, 강우강도, 공극수압, 터널 시공기법, 터널 단면 형상, 지보재 특성, 인공 공동의 단면적, 지보재의 손상 정도, 주변 매몰 구조물, 과굴착, 터널 깊이, 상부 하중, 카르스트, 계곡, 지진, InSAR로 측정한 지반 변위가 있다. 높은 빈도수(높은 등급)를 보인 상위 7개의 중요 인자들은 단층과 단층점토, 차응력, 주응력, 암종, 지하수유입, 머드유입, 암석팽창으로 나타났다. 향후 한국의 대심도 암반 굴착 위험 인자들은 통계학적 방법과 현장 검증 및 보완 과정을 통하여 등급화 및 실무화할 예정이다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의(도심 지하 교통 인프라 건설 및 운영 기술 고도화 연구, 과제번호: 20UUTI-B157786-01) 지원으로 수행되었음으로 이에 깊은 감사를 드립니다.

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