2012 년도 한국철도학회 추계학술대회 논문집 KSR2012A009

토공노반 연약지반 잔류침하 관리 프로그램 개발

Residual Settlement of trackbed on soft ground Management Program Development

한상재*, 정재현*†, 최원일**

Sang Jae Han*, Jae Hyun Jung*†, Won Il Choi**

Abstract Trackbed of high-speed railway adopted concrete slab strictly restrict allowable residual settlement criterion( < 25mm). Honam high-speed railway under construction of roadbed, because foundation consisted of organic clayey soils show a trend of consolidation settlement, must be determine satisfaction whether allowable residual settlement using the hyperbolic method, Asaoka method, Hoshino method, Terzaghi Curve fitting method of settlement estimation methods. Compared to a typical soft ground settlement, because allowed settlement of high-speed railway demands are very small, estimated residual settlement may vary depending on the analyst's perspective. In this paper, introduce to program automatically calculate the highest correlation of measurement and analysis data, and estimated residual settlement managed automatically. Also, results were compared using the measured settlement data.

Keywords : trackbed, soft ground, residual settlement

초 록 콘크리트 궤도형식을 채택한 고속철도 흙쌓기 노반은 공용후 허용 잔류침하기준을25mm이하로 엄격하게 관리하고 있다. 현재(‘12년 8월) 노반 성토 중인 호남고속철도와 같은 경우 원지반이 이탄질, 유기질 점성토층으로 구성된 구간에서는 침하 추세가 압밀 거동 특성을 보이고 있기 때문에 공용 후 허용잔류침하기준 만족여부를 판단하기 위해서는 쌍곡선법, 아사오카법, 호시노법, Terzaghi(Curve fitting)방법등의 장기침하 예측방법을 사용하게 된다. 그러나 콘크리트궤도를 채택한 고속철도와 같은 경우 요구되는 허용침하량이 일반적인 연약지반 침하량과 비교하여 매우 작기 때문에 침하 분석자의 관점에 따라 분석결과가 달라질 수 있다는 점을 감안하면 분석과 실측자료와의 상관도를 정량화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 실측과 분석의 상관도가 가장 높은 잔류 침하량을 자동 계산 및 관리 할 수 있도록 프로그램을 개발하였으며, 실측 침하 데이터 입력 및 시험분석을 수행하였다.

주요어 : 노반, 연약지반, 잔류침하량

1. 서 론

현재(‘12년 9월) 노반 건설중인 호남고속철도는 콘크리트 궤도를 채택하고 있으며, 노반

잔류침하 허용기준을 25mm(열차하중으로 인한 침하 5mm 제외)로 매우 엄격하게 노반 침하

* ㈜지구환경전문가그룹 기술연구소 소장

*† ㈜지구환경전문가그룹 기술연구소 SI팀장(cagito@ege.co.kr)

** 한국철도시설공단 KR연구원 기술연구소 부장

관리가 이루어지고 있다. 특히, 호남고속철도는 연약지반층이 일부 노선에 분포되어 있어

치환 및 preloading 공법등을 이용하여 개량이 이루어지고 있기 때문에 필연적으로 잔류침

하가 발생될 수 밖에 없으며, 잔류침하량 만족여부는 설계시 해석등을 통하여 검토를 하였

으나, 연약지반을 대상으로 시공하는 경우 조사-설계-시공의 각 단계마다 불확실성이 존재

하고 이들에 대한 오차를 포함하여 설계 지반 정수에 반영되기 때문에 공사중 및 유지관리

시에 계측을 통하여 침하관리가 반드시 이루어져야만 한다.

최찬용(2007)등은“고속철도 노반 침하관리 DB개발”은 고속철도의 노반 침하량을 DB화

하여 관리하고 원지반 침하량을 단순하게 분석 할 수 있도록 하는 프로그램을 개발하였으며

[1], 본 개발 프로그램은 “고속철도 노반 침하관리 DB”를 활용하여 잔류침하 분석 및 예

측기능을 호남고속철도에 적용하고, 노반 모니터링(계측) 시스템과 연계하여 GIS기반으로

노선 Station별로 침하량을 표출함으로써 관리 효율성 및 활용성을 높이도록 하였다.

2. 프로그램 개발

2.1 침하 측정자료를 이용한 잔류침하 평가방법

잔류 침하량 평가방법은 실내시험 결과를 이용한 방법, 이론적 방법, 경험적 방법 등이

있으나 현장 침하 실측자료를 바탕으로 평가하는 경우에는 경험적 방법이 주로 사용된다.

원지반의 잔류침하검토는 침하 데이터를 이용하여 최종침하량을 산정할 수 있는 장기압밀예

측 기법(쌍곡선법, Asaoka법, Hoshino법)등이 사용된다. 성토체는 사질토의 자중 및 하중에

의한 침하량을 산정하는 방법, 실내시험 결과를 활용하는 압축상수법[2](伊勢田, 1972; 石

井, 1976)과 e-logP법, 탄성계수를 이용한 점탄성법(Justo & Durand(2000), 이용일(2009))

등이 있으나 현장의 실측데이터를 직접 활용할 수 있는 방법으로는 점탄성법이 활용 될 수

있다. 점탄성법을 이용한 침하 검토는 Justo & Durand(2000) 방법[3]과 이용일(2009)[4]의 두

가지 방법이 있다. Justo & Durand(2000)의 경우 시간 변화에 따른 변형율의 관계에서 크리프

침하량을 산정하는 반면, 이용일의 방법은 계측된 데이터를 직접 활용하기 때문에 적용성이

높은 것으로 판단된다. 다만, 성토체의 압축 잔류 침하량를 평가하면 0.7mm이하로 매우 적

은 값이 산출되기 때문에 본 프로그램은 일반적인 장기압밀예측기법을 활용하여 잔류침하량

을 예측하는 것으로 프로그램을 설계하였다.

열차 반복하중에 의한 소성침하량은 장기압밀예측기법, 성토체 및 치환체의 자중압밀과는

다른 예측기법을 사용해야 한다. 접속부와 같이 열차 반복 충격하중에 의한 소성 변형에 의

한 부등침하는 압밀예측기법으로 계산한 잔류침하와는 다소 거리가 있으며 유한요소법등의

다소 복잡한 절차등을 거쳐야 하기 때문에 사용성이 저하될 수 있으므로 본 프로그램에서는

기능을 제외 하였다. 다만 침하에 대한 정밀해석 필요시 철도 노반의 역학적-경험적 설계기

법과 압밀해석이 가능한 GeoImprove등을 활용하여 침하예측을 할 수 있으며 본 프로그램과

연동할 수 있도록 추가 연구를 수행할 예정이다.

2.2 프로그램 개발

2.2.1 개요

최찬용(2007)등이 제시한“고속철도 노반 침하관리 DB”는 경부고속철도의 침하데이터를

대상으로 한 반면, 본 프로그램 및 DB는 호남고속철도를 대상으로 개발하였다. 경부고속철도

침하자료 DB와의 비교표는 Table 1과 같으며, 주요 변경 내용은 측정 침하 자료외에 잔류침하예

측자료를 관리하고 노반 모니터링 시스템과 연계 기능을 추가하였다. 또한 침하 측정 자료 및

분석결과를 사용자가 직관적으로 보여 주고, 인접 침하 자료와 비교 분석이 용이하도록 GIS기

반으로 표출하기 위하여 침하 측점의 GIS자료를 DB에 추가적으로 구축하였다.

Table 1 경부고속철도(2단계)와 호남고속철도 침하 관리 DB 비교

구분 경부고속철도 침하 DB 프로그램 호남고속철도 침하 DB

사용자 환경 Windows XP 이상, Internet Explorer 6.0 이상

서버 환경 MySQL MSSQL 2005

개발 환경 Visual Basic 6.0, ASP .NET 3.5 Framework(VB.net), ASP

대상 시설물 경부고속철도 2단계 구간 호남고속철도 400km/h급0 테스트베드

흙노반

주요 DB 항목 원지반 및 지표 침하 원지반 및 지표 침하량, 예측 잔류침하량

노반 반복평가시험데이터, GIS 좌표자료

주요 기능 침하측정자료 DB관리 침하측정자료 및 예측 잔류침하량 관리

노반 모니터링 시스템과 연계

2.2.2 구성 및 기능

프로그램 구성은 노반 정보 관리 프로그램과 노반 모니터링 시스템등 2가지로 구성되어

있다. Fig. 1(a)는 인터넷 웹 페이지를 이용한 최초 프로그램 접속화면이다. Fig. 1(b)와 같이

노반 정보관리 프로그램은 침하 및 노반 품질시험 데이터의 입력 및 잔류침하량 예측 기능

을 담당하고 Fig. 1(c)의 노반 모니터링 시스템은 노반에 매설되어 있는 센서의 실시간 데이터

를 표출하거나 노반 정보 관리 프로그램으로부터 입력된 침하데이터를 GIS기반으로 표출하

는 기능을 담당한다.

잔류침하예측은 쌍곡선법, Asaoka법, Hoshino법과 선형추세법등을 프로그램에 구현하였다.

침하예측은 상관계수(R2)가 가장 크게 나오는 최적의 침하곡선을 프로그램 내부 알고니즘에

의해 계산하여 자동으로 잔류침하예측이 수행되도록 하였다. 일반적으로 호남고속철도의 연

약 원지반은 쌍곡선법의 상관계수(R2)가 가장 높게 나왔으며, 호시노법, 아사오카법순으로

상관계수가 낮아졌다.

(a)노반 모니터링 시스템 접속화면 (b)노반 정보관리 프로그램(잔류침하예측) (c) 노반 모니터링 프로그램

Fig. 1 프로그램 구동화면

3. 침하자료 DB화 및 평가

3.1 침하자료 DB화

입력대상 시설물은 호남고속철도 400km/h급 테스트베드 흙노반 구간으로써 침하자료 및

품질 시험자료를 입력하였다. 현재(‘12년 9월) 노반 시공중이며 원지반 침하판 및 지표 침

하핀 미설치로 인하여 구간내 모든 침하 측정 자료가 확보되지 않는 상태이기 때문에 노반

준공시까지 지속적으로 입력할 예정이며 입력 현황은 Table 2와 같다.

Table 2 호남고속철도 400km/h급 테스트베드 흙노반 구간 침하 및 품질시험 자료 입력 현황

공구명 대상구간 토공 연장

[m]

침 하 반복평판재하시험

원지반 지표

2-2 공구 54k000~56k700 119 43 - 20

2-3 공구 56k700~66k300 196 1 - 10

2-4 공구 66k300 ~76k960 4,461 43 - 30

3-1 공구 76k960 ~82k000 4,445 14 8 25

3-4 공구 100k000~110k280 3,272 22 20 21

4-1 공구 110k280~121k320 5,024 10 - 18

4-2 공구 121k320~128k000 2,726 1 - 14

3.2 잔류침하량 시험 분석

잔류침하량 예측은 노반 시공중 원지반 침하측정 자료에 기반하여 공구별로 잔류침하량을

시험 분석하였다. 현재 확보된 침하 데이터는 노반 성토중 측정 자료이기 때문에 신뢰성 높

은 잔류침하량을 예측하기 위해서는 성토완료후 침하자료를 분석할 필요가 있다. 침하 분석

구간은 400km/h급 테스트베드 흙노반 구간을 대상으로 하였으며 침하량과 성토고, 성토 완

료 후 방치기간(취득데이터 수)를 고려하여 공구별로 2단면을 선정하였다.

각 공구별로 장기침하 예측 방법(쌍곡선법, Asaoka법, Hoshino법)을 적용하여 침하측정치

와 분석값의 상관계수가 가장 큰 값을 선택하였으며 잔류침하량을 시험 분석한 결과 Table 3

과 같이 25mm 이내로 현행 설계기준을 만족하는 것으로 나타났다. 일부 구간(2-2공구)의

경우 잔류침하량이 21.4mm로 설계기준 상한치에 근접하였으나 원지반이 모래층인 것을 감

안하면 예측 잔류침하량은 감소할 것으로 예측된다.

장기침하 예측방법은 현재 하중에 대한 침하검토 방법이며 향후 재하될 성토 하중 및 열

차 운행에 대한 영향을 고려할 수 없기 때문에 최종 성토 완료시 잔류침하량을 재평가 하여

야 한다. 따라서 대상구간의 성토고가 계획성토고에 도달되지 않는 측점 지점이 많아 현재

시점(‘12년 7월)의 잔류침하량 평가 결과는 신뢰성이 다소 부족하며 성토 완료후 재평가가

이루어져야 한다.

Table 3 잔류침하량 평가

구분 성토고

[m] 최종침하량

[mm] 예측 잔류침하량

[mm] 비고

2-2 공구 54km700

원지반 침하량 3.9 101.9~1023 0.14 < 25 O.K

55km020 11.5 663.4 21.4 < 25 O.K

2-3 공구 본선토공 구간 원지반 침하량 5.3 417.9~421.9 4.08 < 25 O.K

2-4 공구 73km100 원지반 침하량 10.6 105.0 0.0 < 25 O.K

3-1 공구

81km090 원지반 침하량

4.0 114.1~114.86 2.86 O.K

성토체 침하량 60.74 0.74 O.K

소계 3.60 < 25 O.K

81km380 원지반 침하량

4.0 113.48~117.72 4.71 O.K

성토체 침하량 40.44 0.44 O.K

소계 5.15 < 25 O.K

3-4 공구 104km560

원지반 침하량 8.7

197.0~197.9 0.86 O.K

성토체 침하량 5.55 0.55 O.K

소계 1.41 < 25 O.K

4-1 공구 113km140 원지반 침하량 6.0 122.5~124.8 10.49 < 25 O.K

4-2 공구 125km610 원지반 침하량 4.2 44.44~47.54 4.54 < 25 O.K

4. 결 론

토공노반 연약지반 잔류침하 관리 프로그램은 경부고속철도 2단계 구간에 적용한“고속철

도 노반 침하관리 DB”를 활용하여 잔류침하 예측자료 관리 기능 및 GIS기반 노반모니터링

시스템 연계 기능을 추가 개발하고 호남고속철도의 침하 데이터를 입력하여 잔류침하량을

시험 평가하였다. 다음은 프로그램 개발 결과에 대한 요약이다.

(1) 장기침하 예측방법은 쌍곡선법, Asaoka 법, Hoshino 법등을 사용하였으며 특히 본 프로그램

에서는 상관계수(R2)가 가장 크게 계산되는 최적의 침하곡선을 프로그램 내부 알고니즘에

의해 계산하여 자동으로 잔류 침하 예측값이 산정되도록 하였다.

(2) 본 프로그램의 침하 DB 및 분석자료를 호남고속철도 노반 모니터링 시스템과 연동하여

노반에 매설되어 있는 센서의 실시간 데이터와 노반 침하자료를 한 화면에 GIS 기반으로

동시에 표출하도록 하여 철도노선을 기반으로 한 노반 측정 데이터에 대한 상호

비교분석이 용이토록 하였다.

(3) 호남고속철도 400km/h 급 테스트베드 흙노반 구간의 침하 측정 자료 162 개 지점 및 품질

시험자료 137 개 지점을 본 프로그램의 DB 에 입력하였으며, 노반 시공 공정과 연계하여

측정자료를 지속적으로 입력할 예정이다.

(4) 본 프로그램을 이용하여 노반 시공중인 원지반의 침하측정 자료에 기반하여 대상

공구별로 성토고와 침하량을 고려하여 2 개단면씩 잔류침하량을 시험 분석하였다.

잔류침하량 예측결과는 최대 21.4mm(2-2 공구)로 허용잔류침하기준(25mm)을 모두

만족하는 것으로 분석되었으며, 대상구간의 성토고가 계획성토고에 도달되지 않는 침하

측점 지점이 많기 때문에 성토 완료후 잔류침하 재평가를 수행할 예정이다.

후 기

이 논문은 국토해양부에서 지원한 "400km/h급 고속철도 인프라 시범적용 기술개발" 사업

의 일환으로 수행되었습니다.

참고문헌

[1] Chan-Yong Choi, Dae-Sang Kim, Jin-Wook Lee, Min-Ho Shin (2007), 2007 Autumn Conference of

the Korean Society for Railway, pp. 496~500.

[2] 石井(1976), 圧 団 験盛土の 縮沈下、日本道路公 試 所技術情報、32号、pp. 15~18.

[3] Justo, J. L. and Durand, P. (2000), Settlement-time behavior of granular embankments, International

Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, vol.24, pp. 281-303.

[4] 이용일(2008), 암과 흙 혼합재료로 이루어진 철도노반의 잔류침하 거동특성, 석사학위논문,

서울산업대학교

(한국철도학회 정기학술대회 Full Paper -Template 작성일: 2012.09.15)