1. 서 론
2. 연구대상 및 분석자료
2.1 대상 터널의 지질 및 시공 조건
2.2 Face Mapping 자료와 여굴량 산정
3. RMR 분류인자와 여굴 특성 분석
3.1 데이터 전처리 및 이상치 검토
3.2 RMR 분류인자의 구조적 특성
3.3 RMR 분류인자와 여굴량의 상관성
3.4 다중회귀분석에 의한 주요 영향 인자 도출
3.5 설계 여굴량과 실제 여굴량 비교
3.6 여굴 증가에 따른 숏크리트 비용 영향
4. 논 의
5. 결 론
1. 서 론
NATM공법은 암반의 자립능력을 적극적으로 활용하고 주변 지반과 지보재의 상호작용을 통해 터널 안정성을 확보하는 대표적인 터널 굴착 공법으로, 국내외 도로 및 철도 터널 건설에 널리 적용되고 있다(Rabcewicz, 1964; Mahmoodi et al., 2022; Kim, 2024). 터널 시공에서는 설계 단면과 시공 허용오차를 고려하여 굴착이 허용되는 한계선인 설계 굴착선(payline)을 설정하며, 실제 굴착면이 설계 굴착선을 초과하여 형성되는 현상을 여굴(overbreak)이라 정의한다. 실제 시공 과정에서는 발파 영향, 암반 불연속면의 발달 상태, 지하수 조건 등의 복합적인 요인에 의해 여굴이 반복적으로 발생하며, 이는 터널 주변 암반의 이완영역을 확대시켜 안정성 저하를 유발할 뿐만 아니라, 숏크리트 및 록볼트 등 지보재 물량 증가와 추가 보강공사로 이어져 공사비 상승의 주요 원인으로 작용한다(Hoek and Brown, 1980; Mandal and Singh, 2009). 특히 편마암 지대는 절리 및 편리(foliation) 구조에 기인한 구조적 이방성(structural anisotropy)이 뚜렷하게 발달한 암반으로, 굴착 방향과 절리 방향의 상대적 관계에 따라 국부적인 암반 이완 및 블록화 현상이 나타날 수 있고, 절리면을 따른 지하수 유입 시에는 암반의 구조적 안정성이 저하되어 여굴 발생 가능성을 증가시킬 수 있다(Palmström, 2005). Fig. 1에는 편마암 지대 NATM 터널에서 발생한 여굴 사례와 그 주요 원인으로 지목되는 지하수·절리 조건을 나타내었다.
Bieniawski(1989)의 RMR 분류체계와 Barton et al.(1974)의 Q-system은 터널 안정성 평가 및 지보 설계에 널리 활용되고 있다. 이러한 암반분류체계는 암반의 공학적 특성을 다수의 인자를 통해 종합적으로 평가할 수 있도록 구성되어 있으나, 실무에서는 개별 인자에 대한 평가보다는 총점수 또는 암반등급 중심으로 활용되는 경우가 많다. 이로 인해 절리상태 및 지하수상태와 같은 개별 분류인자가 여굴 발생에 미치는 영향을 정량적으로 평가하는 데에는 한계가 있다(Palmström, 2005). 동일한 암반등급 조건에서도 절리 방향성, 절리 연속성 및 지하수 조건의 변화에 따라 여굴 발생 특성이 상이하게 나타날 수 있으나(Palmström, 2005), 편마암과 같이 구조적 이방성이 뚜렷하게 발달한 암반에서는 Face Mapping 자료와 여굴 데이터를 연계한 세부 구조인자 기반의 정량적 분석 연구가 제한적인 실정이다. 최근에는 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 디지털 암반판정 기술을 활용하여 Face Mapping의 객관성과 효율성을 향상시키려는 연구도 수행되고 있으나(Kim et al., 2019), 여굴 특성과 연계한 정량적 활용 연구는 여전히 제한적이다.
본 연구에서는 총점수 또는 암반등급 중심의 기존 암반평가를 보완하고자, 편마암 지대 NATM 터널의 상·하행선 구간에서 획득된 Face Mapping 자료와 실제 여굴 데이터를 연계하여 일축압축강도(Uniaxial Compressive Strength, UCS), RQD(Rock Quality Designation), 절리간격, 절리상태 및 지하수상태의 5개 RMR 분류인자와 여굴 특성 간의 상관관계를 정량적으로 분석하고, 여굴 발생에 영향을 미치는 주요 구조인자를 검토하였다. 이를 위하여 IQR 기반 이상치 제거, 주성분분석(Principal Component Analysis), Pearson 상관분석 및 다중회귀분석을 수행하였으며, 설계 여굴량과 실제 여굴량의 비교를 통해 여굴 초과 특성과 숏크리트 시공비 증가에 따른 경제적 영향을 분석하였다. 이를 통해 Face Mapping 기반 개별 분류인자의 활용성을 제시함으로써, 여굴 예측의 신뢰성 향상과 현장 암반관리의 효율성 증대에 기여하고자 하였다.
2. 연구대상 및 분석자료
2.1 대상 터널의 지질 및 시공 조건
본 연구의 대상은 경기편마암복합체 계열의 편마암 지반이 분포하는 산악지형 구간을 통과하는 발파 굴착 방식의 NATM 도로터널이며, 상행선 2,572 m와 하행선 2,588 m의 연장을 갖는 상·하행선 병렬 터널이다. 대상 터널의 지질 특성은 Fig. 2에 나타내었으며, 굴착 제원 및 기본 현장조건은 Table 1에 정리하였다.
Table 1.
Tunnel specifications and field conditions for study area
| Tunnel Specifications | Up-line | Down-line |
| Length | 2,572 m | 2,588 m |
| Excavation method | NATM | |
| Type | Three-lane parallel tunnel | |
| Location | Gyeonggi-do | |
연구 대상 구간의 기반암은 경기편마암복합체에 속하는 편마암으로 서론에 기술한 것과 같이 절리 교차부 및 지하수 유입 구간을 따라 구조적으로 취약한 부분이 형성되기 쉬워, 여굴 발생에 직접적인 영향을 미칠 수 있다(Palmström, 2005).
굴착 과정에서는 현장 암반조건에 따라 굴착 TYPE(C-1, C-2, D-1, D-2, RP-2, RP-3, ERP-2, ERP-3, WL-1, WL-2, WL-3, P-1)이 구분되었다. 이 중 C 계열·D 계열 TYPE은 본선구간에 적용되었으며, RP 계열·ERP 계열·WL 계열 TYPE은 저토피구간·접속부구간·확폭구간 등 특수구간의 시공조건을 반영하여 별도로 설계되었다. 상·하행선은 별개의 굴착 라인으로 각각 상이한 지질·지형 조건을 통과하므로, 동일한 TYPE 정의 체계 내에서도 실제 적용된 세부 TYPE(예: ERP-2/ERP-3, WL-1/WL-2/WL-3)은 노선별로 다르게 나타날 수 있다. 이에 따라 동일한 RMR 범위 내에서도 구간의 시공조건에 따라 서로 다른 굴착 TYPE이 적용되는 경우가 있으며, 각 TYPE별 RMR 범위·굴진장·굴착방법은 Table 2에 정리하였다.
Table 2.
Summary of RMR range and excavation parameters by excavation TYPE
2.2 Face Mapping 자료와 여굴량 산정
발파 굴착 직후 막장면을 대상으로 Face Mapping을 실시하여 UCS, RQD, 절리간격, 절리상태 및 지하수상태의 5개 RMR 분류인자를 현장에서 기록하였다. 상행선 1,627개와 하행선 1,646개의 막장면 관찰 원시자료를 수집하였으며, 분석 변수로는 5개 RMR 분류인자를 독립변수로, 굴진연장으로 정규화한 단위 길이당 현장 여굴량()을 종속변수로 적용하였다. 설계·현장 물량의 총량 비교에는 구간별 현장 여굴량 Vo(m3)의 합계값을 사용하였다.
각 RMR 인자는 Bieniawski(1989)의 기준과 대상 현장의 Face Mapping 양식에 따라 평가하였다. UCS 배점은 암석 강도, RQD는 암질지수, 절리간격은 불연속면 간격, 절리상태는 절리면의 연속성·개구·거칠기·충전 및 풍화상태, 지하수상태는 습윤 상태와 유입수 조건을 반영하며, 각 인자의 배점이 낮을수록 해당 암반조건이 불량한 것으로 해석할 수 있다. 본 연구에서는 총 RMR 점수보다 개별 분류인자가 여굴 발생에 미치는 영향성을 규명하는 데 중점을 두었다. 분석 변수와 각 RMR 분류인자의 배점 범위는 Table 3에 정리하였다.
Table 3.
Analysis variables and RMR rating ranges
현장 여굴량은 내공 단면 측량자료와 숏크리트 타설자료를 연계하여 산정하였다. 설계 여굴량(Vd, m3)은 대상 현장의 설계물량 산출서에 제시된 굴착 TYPE별 설계 숏크리트 단위량(T, m3/m)에 굴진연장(L, m)을 곱하여 식 (1)과 같이 산정하였으며, 본 연구에서 설계 여굴량(Vd)과 현장 여굴량(Vo)은 설계 및 실제 숏크리트 타설량을 기준으로 산정하였다.
마감여굴량(Vr, m3)은 숏크리트 타설 후 마감 시점의 내공 단면 측량에서 확인된 잔존 여굴단면적(Z, m2)에 굴진연장(L, m)을 곱하여 식 (2)와 같이 산정하였다.
실타설량(Va, m3)은 실제 타설되어 굴착공간을 충전한 숏크리트 체적을, 마감여굴량(Vr, m3)은 타설 후에도 충전되지 않고 남아 있는 공간의 체적을 의미한다. 두 물량은 각각 충전부와 잔존부를 나타내므로 공간적으로 중복되지 않으며, 본 연구에서는 이 둘의 합을 현장 여굴 발생량(Vo, m3)로 정의하고 실타설량(Va, m3)과 마감여굴량(Vr, m3)의 합으로 식 (3)과 같이 산정하였다. 따라서 본 연구에서 정의한 현장 여굴량(Vo, m3)은 설계 숏크리트 두께에 해당하는 체적을 포함한 전체 숏크리트 충전 및 잔존 여굴 체적을 의미한다.
설계 대비 여굴 초과율(R, %)은 현장 여굴량(Vo, m3)과 설계 여굴량(Vd, m3)의 차이를 설계 여굴량(Vd, m3)으로 나누어 식 (4)와 같이 산정하였다.
Face Mapping 자료와 여굴량 자료는 굴진 구간(Station)을 기준으로 연계하여 분석 데이터셋을 구축하였으며, 결측 또는 불일치 항목은 분석 대상에서 제외하였다. 발파–버력처리–지보설치로 이어지는 짧은 시공 사이클 내에서 Face Mapping이 수행되는 현장 특성상 조사자의 경험과 현장 여건에 따라 구조정보 기록 수준에 편차가 발생할 수 있으므로, 자료 표준화와 TYPE별 이상치 제거 절차를 적용하였다.
3. RMR 분류인자와 여굴 특성 분석
3.1 데이터 전처리 및 이상치 검토
이상치 판정은 상·하행선을 구분한 후 각 굴착 TYPE별 잔존 여굴단면적(Z)을 대상으로 수행하였다. 각 TYPE에서 제1사분위수(Q1)와 제3사분위수(Q3)를 산정하고, IQR=Q3-Q1에 따라 Q1-(1.5×IQR) 미만 또는 Q3+(1.5×IQR) 초과 자료를 이상치로 판정하여 제거하였다(Tukey, 1977). 이상치 분석 결과, 상행선은 1,627개 자료 중 101개(6.2%), 하행선은 1,646개 자료 중 56개(3.4%)가 제거되었으며, 최종적으로 상·하행선 합계 3,116개의 자료를 분석에 활용하였다. 굴착 TYPE별 이상치 분석 결과는 Table 4에 정리하였다. 굴착 TYPE별 이상치 비율을 비교한 결과, 상행선에서는 WL-1 TYPE(15.4%)과 P-1 TYPE(13.9%), D-1 TYPE(11.2%)에서 상대적으로 높은 이상치 비율이 나타났으며, 하행선에서는 WL-2 TYPE(10.1%), C-2 TYPE(9.6%), WL-3 TYPE(9.4%)에서 높은 이상치 비율을 보였다. 반면 일부 TYPE에서는 이상치가 발생하지 않거나 매우 낮은 비율을 나타내었다. 이러한 차이는 굴착 TYPE별 암반 상태, 지질구조 특성 및 굴착 조건의 차이에 기인했을 가능성이 있다. 또한 Face Mapping 자료가 현장 조사자의 관찰과 판정에 기반하여 취득된다는 특성상, 조사자의 경험 및 기록 과정에서 발생할 수 있는 편차 역시 이상치 발생에 일부 영향을 미쳤을 가능성이 있다.
Table 4.
Summary of outlier analysis results by excavation TYPE
3.2 RMR 분류인자의 구조적 특성
RMR 분류인자는 UCS, RQD, 절리간격, 절리상태 및 지하수상태로 구성되며, 각 인자는 암반의 공학적 특성을 평가하는 과정에서 상호 연관성을 가질 수 있다. 본 절에서는 RMR 분류인자 간의 잠재적인 상관구조를 파악하고 다중회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성의 가능성을 탐색적으로 검토하기 위하여 주성분분석(PCA)을 수행하였다. PCA 입력자료는 각 Face Mapping 관측자료를 행으로 하고, 일축압축강도(UCS), 암질지수(RQD), 불연속면 간격, 불연속면 상태 및 지하수 상태의 5개 RMR 분류인자 배점을 열로 하는 n×5 행렬로 구성하였다. RMR 5개 인자는 서로 다른 배점 범위를 가지므로 배점 척도의 차이가 주성분 추출에 미치는 영향을 배제하기 위하여 각 변수를 평균 0, 표준편차 1의 z-score로 표준화하였다. 이후 표준화된 5개 변수로부터 산정한 5×5 상관행렬을 기반으로 PCA를 수행하였다. PCA 적용에 앞서 자료의 적합성을 평가하기 위하여 KMO(Kaiser–Meyer–Olkin) 검정과 Bartlett 구형성 검정을 실시하였다. KMO 값은 변수 간 상관관계가 주성분분석에 적합한 정도를 나타내는 지표로서, 일반적으로 0.5 이상이면 분석이 가능한 것으로 평가되며 값이 클수록 변수 간 공통성이 높은 것으로 해석된다(Hair et al., 2019). 또한 Bartlett 구형성 검정(Bartlett, 1950)은 변수 간 상관행렬이 단위행렬과 유의하게 다른지를 검정하여 주성분분석 적용 가능성을 판단하는 기준으로 활용된다. 본 연구의 KMO 값은 상행선 0.723, 하행선 0.757로 나타나 변수 간 상관구조 분석에 적합한 수준으로 확인되었으며, Bartlett 구형성 검정 결과 역시 상·하행선 모두 통계적으로 유의하여(p < 0.001) 변수 간 유의한 상관관계가 존재함이 확인되었다.
Table 5에 PCA 결과를 정리하였으며, 상·하행선 모두에서 PC1(고유값 2.736, 2.734)이 각각 전체 분산의 54.70%를 설명하였고, PC2(고유값 1.082, 1.032)는 각각 21.60%, 20.60%의 분산을 설명하였다. PC1과 PC2의 누적 설명 분산은 상행선 76.32%, 하행선 75.28%로 나타났으며, PCA scree plot 및 누적 설명 분산은 Fig. 3에 나타내었다. PC3 ~ PC5는 상·하행선 모두에서 각각 UCS, 절리상태, RQD가 PC1 내에서 완전히 공유하지 못한 잔여 변동성을 부분적으로 반영하는 보조 성분으로 나타났으나, 고유값이 모두 1 미만으로 Kaiser 기준(Kaiser, 1960)을 충족하지 못하여 본 연구의 주요 해석 대상에서는 제외하였다.
Table 5.
Summary of principal component analysis results
각 RMR 분류인자가 두 주성분에 기여하는 정도를 구체적으로 확인하기 위하여 변수별 적재값을 Kaiser 기준에 따라 고유값 1 이상인 성분을 주요 해석 대상으로 선정하였다. 각 변수와 주성분 간의 관련성은 적재값의 절댓값과 부호를 기준으로 해석하였다. 그 결과는 Table 6에 정리하였다. PC1에는 RQD, 절리간격, 절리상태 및 UCS가 상·하행선 모두 0.8 이상의 높은 적재값을 나타내어 암반의 구조적 품질을 종합적으로 반영하는 구조적 품질축으로 해석되었다. 반면 PC2에는 지하수상태만이 0.9 이상의 뚜렷하게 높은 적재값을 보여 다른 4개 인자와 구별되는 지하수 영향축으로 구분되었다. 이는 PC1이 암석 강도, 블록 크기 및 불연속면의 기하·상태가 결합된 암반의 구조적 건전성 변동을 나타내는 반면, PC2는 이러한 구조적 품질과 구별되는 절리면 수리조건의 변동을 나타냄을 의미한다. 상·하행선에서 동일하게 나타난 이 결과는 편마암 지반 NATM 터널에서 절리 발달과 지하수 조건이 암반 거동을 지배하는 독립적인 영향 경향을 형성함을 시사하며, 지하수 조건이 암반의 구조적 품질 인자군과는 별개의 독립적인 경로로 여굴 발생에 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. 이는 이후 수행되는 상관분석 및 다중회귀분석 결과를 해석하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.
Table 6.
Principal component loadings of RMR classification factors (PC1 and PC2)
3.3 RMR 분류인자와 여굴량의 상관성
RMR 분류인자와 단위 길이당 현장 여굴량 간의 선형적 관련성을 정량적으로 평가하기 위하여 Pearson 상관분석(Pearson, 1895)을 수행하였다. RMR 세부 배점은 본질적으로 순서형 변수의 성격을 가지지만, 본 연구에서는 표준화된 평가기준에 따라 산정된 수치형 점수이며 배점 변화가 암반 상태의 상대적 변화를 반영한다는 전제하에 이를 준연속형 변수로 간주하여 Pearson 상관계수를 적용하였다. 따라서 본 분석결과는 인과관계가 아니라 RMR 분류인자와 여굴량 간 선형적 관련성의 방향과 상대적 강도를 비교하는 범위로 한정하여 해석하였다. 상관계수의 부호는 두 변수 간 관계의 방향을, 절대값의 크기는 관계의 강도를 나타내며, 이를 통해 특정 RMR 분류인자가 여굴의 증가 또는 감소와 어떠한 관련성을 가지는지 확인할 수 있다. 본 연구에서는 상·하행선 각 10개, 총 20개 굴착 TYPE을 대상으로 굴착 TYPE별 상관분석을 수행하였으며, 전체 분석 결과는 Table 7에 정리하였다. 상관계수 크기에 대한 해석은 Cohen(1988)의 기준에 따랐다.
Table 7.
Pearson correlation between RMR factors and unit-length field overbreak by excavation TYPE
분석 결과 지하수상태(20개 TYPE 중 18개)와 절리상태(16개)가 가장 높은 빈도로 유의한 상관관계를 나타내어 여굴 발생과 밀접한 관련성을 보이는 인자로 확인되었다. UCS 역시 다수의 TYPE(14개)에서 유의한 상관성을 보였으나, 이는 PCA에서 UCS가 절리상태·RQD·절리간격과 동일한 주성분(PC1)에 함께 실린 것과 관련된 결과로 판단되며, 각 인자의 독립적 영향력은 이후 다중회귀분석(3.4절)을 통해 재검토하였다. 반면 절리간격(8개)과 RQD(4개)는 유의한 TYPE 수가 상대적으로 적어 여굴에 대한 직접적인 영향은 크지 않은 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 편마암 지반 NATM 터널에서 여굴 발생이 암반 강도 자체보다는 절리의 발달 상태와 지하수 조건에 더욱 민감하게 영향을 받을 가능성을 시사한다.
대표 굴착 구간인 D-1 TYPE의 RMR 분류인자별 산점도는 Fig. 4에 제시하였다. 절리상태와 지하수상태는 여굴량 변화와 밀접한 관련성을 나타내었으며, UCS 역시 여굴량과 유의한 상관성을 보였으나 상관의 크기와 방향은 TYPE에 따라 차이를 나타내는 것으로 분석되었다.
편마암 지대 NATM 터널에서 절리상태와 지하수상태는 여굴량과 유의한 상관성을 나타내는 주요 구조인자로 확인되었다. 지하수상태는 대부분의 TYPE에서 일관되게 음의 상관성을 보인 반면, 절리상태는 다수의 TYPE에서 음의 상관성을 나타냈으나 일부 TYPE에서는 양의 상관성이 확인되어 방향의 일관성에서 다소 차이를 보였다. UCS 역시 다수의 TYPE에서 유의한 상관성을 나타냈으나, 상관의 방향성과 크기가 TYPE에 따라 큰 폭으로 달라져 안정성이 낮은 것으로 분석되었다. 이러한 경향은 3.2절의 PCA 결과와도 부합한다. 절리상태는 UCS·RQD·절리간격과 함께 PC1(구조적 품질축)에 공통으로 실려 있어 서로 얽힌 변동성의 영향을 받는 반면, 지하수상태는 독립적인 PC2(지하수 영향축)를 형성하고 있어 상대적으로 안정적인 상관 방향을 유지하는 것으로 해석된다. 한편, RQD는 RMR 점수 산정에서 높은 비중을 차지하는 인자임에도 여굴량과의 직접적인 상관성은 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 총점 기반의 암반평가만으로는 편마암 지반에서 발생하는 실제 여굴 특성을 충분히 설명하기 어려우며, 개별 RMR 구성인자의 영향을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다.
3.4 다중회귀분석에 의한 주요 영향 인자 도출
RMR 분류인자가 단위 길이당 현장 여굴량에 미치는 독립적인 영향을 정량적으로 평가하기 위하여, 굴진연장으로 정규화한 단위 길이당 현장 여굴량()을 종속변수로 하고 UCS·RQD·절리간격·절리상태·지하수상태의 RMR 세부 배점을 독립변수로 하는 굴착 TYPE별 다중회귀분석을 수행하였다.
변수 간 영향력을 동일한 척도로 비교하기 위하여 표준화 회귀계수(Standardized Regression Coefficient, β)를 산정하였으며, 그 절댓값이 클수록 해당 인자가 여굴량에 미치는 영향이 큰 것으로 해석하였다. 독립변수 간 다중공선성(multicollinearity)은 분산팽창인수(Variance Inflation Factor, VIF)로 검토하였으며, VIF 5 초과 여부를 함께 확인하여 회귀모형 해석 시 참고하였다(Hair et al., 2019). 모형의 설명력은 수정결정계수(Adjusted R2)로 평가하고, 회귀모형의 통계적 유의성은 분산분석(ANOVA)을 통해 검토하였다.
다중회귀분석 결과, 전체 20개 굴착 TYPE 중 18개 TYPE에서 회귀모형이 통계적으로 유의하였다(ANOVA, p < 0.05). 다만, 수정 R2는 상행선 −0.083 ~ 0.357, 하행선 0.099 ~ 0.527로 나타나 TYPE에 따라 편차가 크고 전반적으로는 높지 않았으며, TYPE별 수정 R2, 모형 유의확률 및 최대 VIF를 포함한 통계량은 Table 9에 제시하였다. 이는 여굴 발생이 암반의 지질학적 특성뿐만 아니라 발파 패턴, 천공 정밀도 및 시공 조건 등 다양한 요인의 복합적인 영향을 받기 때문으로 판단된다. 본 연구의 목적은 여굴량을 정밀하게 예측하는 회귀모형의 구축보다는 여굴 발생에 영향을 미치는 주요 인자를 규명하는 데 있으므로, 표준화 회귀계수(β)의 크기와 유의 빈도의 일관성을 중심으로 결과를 해석하였다.
Table 8.
Multiple regression analysis results by RMR factor
굴착 TYPE별 다중회귀분석을 통해 도출된 인자별 유의한 회귀영향 빈도와 표준화 회귀계수 범위는 Table 8에, 굴착 TYPE별 유의 빈도 분포는 Fig. 5에 각각 정리하였다. 분석 결과, 절리상태와 지하수상태는 본 연구에서 검토한 RMR 세부 인자 중 상대적으로 높은 유의 빈도를 보여, 현장 여굴 발생과 관련된 주요 RMR 세부 인자로 나타났다. 다만, 터널 여굴은 암반조건뿐만 아니라 발파패턴, 장약량 및 천공 정밀도 등 다양한 시공조건의 영향을 복합적으로 받으므로, 이러한 결과는 본 연구의 자료 및 분석 범위 내에서 해석할 필요가 있다. 반면 UCS는 일부 TYPE에서만 제한적인 영향을 보였으며, 절리간격은 특정 TYPE에서만 유의하게 나타나 국부적인 영향을 보이는 것으로 분석되었다. 또한 RQD는 RMR 평가의 주요 분류인자이지만 본 연구 자료에서는 유의한 회귀영향 빈도가 상대적으로 낮게 나타나, 편마암 지반의 여굴 발생을 설명하는 개별 인자로서의 영향은 제한적인 것으로 판단된다.
Table 9.
TYPE-specific regression model diagnostics
3.5 설계 여굴량과 실제 여굴량 비교
국내에서도 터널 굴착 시 발생하는 여굴량이 기존 설계기준을 초과하는 문제가 지속적으로 제기되어 왔으며, 이에 따른 여굴 및 채움재 산출기준 개선이 추진된 바 있다(Korea Expressway Corporation, 2023). 이러한 배경에서 본 연구에서도 연구 대상 터널을 대상으로, 굴착 TYPE별 설계 여굴량과 실제 여굴량을 비교하여 여굴 초과 특성을 정량적으로 분석하였다. 상행선의 실제 여굴량은 32,881.46 m3로 설계 여굴량 15,026.13 m3 대비 약 119% 초과하였고, 하행선은 33,103.06 m3로 설계 여굴량 15,400.43 m3 대비 약 115% 초과하였다. 상·하행선 합산 실제 여굴량(65,984.52 m3)은 설계 여굴량(30,426.56 m3)의 약 2.2배에 달하였다.
굴착 TYPE별 설계·실제 여굴량 및 단위 길이당 여굴 증가량은 Table 10에 정리하였으며, 단위 길이당 여굴 초과량의 TYPE별 비교는 Fig. 6에 나타내었다. 절대량 기준으로는 상·하행선 모두 D-1 TYPE에서 가장 큰 차이가 확인되었으나, 이는 D-1 TYPE의 굴착 연장이 전체 TYPE 중 가장 길다는 점에 기인한 결과일 수 있다. 이에 굴착 연장을 반영하여 단위 길이(m)당 여굴 증가량으로 정규화하여 비교한 결과, 상행선에서는 ERP-3 TYPE이, 하행선에서는 RP-2 TYPE이 가장 높은 단위 길이당 여굴 증가량을 나타내어 절대량 기준의 순위와는 다른 양상을 보였다. 다만 ERP-3 TYPE은 표준단면 대비 단면적이 확장되는 확폭구간이며, RP-2 TYPE은 본선과 차량갱·대인갱이 접속되는 구간으로, 두 TYPE 모두 일반 굴착 구간과는 구별되는 구조적·기하학적 특수성을 가진다는 점을 감안하여 해석할 필요가 있다. 즉 두 TYPE에서 나타난 높은 단위 길이당 여굴 증가량은 암반조건뿐만 아니라 단면 확장 및 접속부 형상에 따른 굴착 조건의 복잡성이 함께 작용하였을 가능성이 있다. 한편 WL 계열 TYPE은 토피가 상대적으로 얕은 저토피구간으로, 상부 암반의 자중에 의한 하중 분산 효과가 작아 이완·붕락 위험이 구조적으로 클 수 있는 조건이나, 본 분석 결과에서는 단위 길이당 여굴 증가량이 중간 수준으로 나타나 다른 특수구간에 비해 상대적으로 안정적으로 관리된 것으로 확인되었다. 3.3절 및 3.4절에서 절리상태·지하수상태가 여굴 발생의 주요 구조인자로 확인된 점을 고려하면, 이러한 특수구간을 제외한 일반 굴착 구간에서의 여굴 초과는 굴착면 주변 암반의 구조적 이완이 설계 단계에서 충분히 반영되지 못한 결과로 해석될 수 있다.
Table 10.
Overbreak volume and length-normalized excess by excavation TYPE
3.6 여굴 증가에 따른 숏크리트 비용 영향
실제 여굴량 초과가 숏크리트 시공비에 미치는 경제적 영향을 평가하기 위하여 설계기준 대비 실제 시공비의 증가 특성을 분석하였다. 상행선의 실제 시공비는 1,833,568천원으로 설계기준(837,902천원) 대비 995,666천원(119%) 초과하였고, 하행선은 1,845,925천원으로 설계기준(858,774천원) 대비 987,151천원(115%) 초과하였다. 상·하행선을 합산한 전체 시공비는 3,679,493천원으로, 설계기준(1,696,676천원) 대비 1,982,817천원(117%) 초과한 것으로 나타났다. 굴착 TYPE별 숏크리트 단가가 동일하게 적용됨에 따라, TYPE별 시공비 증가율은 Table 10에서 확인된 여굴 초과율과 동일한 양상을 나타내었으며, 그 분포는 Fig. 7에 나타내었다. 상·하행선 모두 RP-2 TYPE에서 시공비 증가율이 가장 높게 나타났으며(상행선 144%, 하행선 164%), P-1 TYPE에서 가장 낮게 나타났다(상행선 52%, 하행선 65%). 이러한 시공비 증가는 설계 굴착선을 초과한 여굴 단면을 충전하기 위하여 추가로 투입된 숏크리트 물량에서 직접적으로 발생한 것으로, 3.3절과 3.4절에서 여굴 발생의 주요 영향인자로 확인된 절리상태·지하수상태의 불량 조건이 반복적으로 작용한 구간일수록 추가 숏크리트 투입량과 그에 따른 비용 상승이 더 크게 나타났을 것으로 판단된다. 다만 3.5절에서 확인된 바와 같이 RP-2 TYPE은 본선과 차량갱·대인갱이 접속되는 구간으로, 일반 굴착 구간과는 구별되는 구조적·기하학적 특수성이 시공비 증가에 함께 작용하였을 가능성을 고려할 필요가 있다. 즉 시공비 증가는 단순한 굴착 형상의 변화가 아니라, 절리 발달 및 지하수 유입과 같은 암반의 구조적 취약성이 시공 단계에서 비용으로 직접 환산된 결과로 해석되며, 일부 특수구간에서는 그 구조적 특성이 추가적으로 작용한 것으로 판단된다. 따라서 설계 단계에서 절리상태 및 지하수 조건과 같은 세부 구조인자를 Face Mapping 단계에서부터 정밀하게 반영하고, 총 RMR 점수에 따라 사전에 고정된 지보패턴이라 하더라도 해당 구조인자의 상태에 따라 즉각적으로 보강 여부를 재검토하는 현장 대응형 운용 체계를 도입할 경우, 여굴 발생 자체를 억제함으로써 시공비 증가를 효과적으로 저감할 수 있을 것으로 판단된다. 특히 RP-2와 같이 구조적·기하학적 특수성을 가지는 접속구간에 대해서는 이러한 세부 구조인자 기반의 보강 검토를 보다 우선적으로 적용할 필요가 있다.
4. 논 의
본 연구에서는 편마암 지대 NATM 터널의 Face Mapping 자료와 실제 여굴 자료를 연계하여 RMR 세부 분류인자와 여굴 특성 간의 관계를 분석하였다. PCA 결과, RQD·절리간격·절리상태·UCS는 하나의 주성분으로 묶여 암반의 구조적 품질을 반영하는 반면, 지하수상태는 별도의 주성분으로 구분되어 다른 인자와 구별되는 변동 특성을 나타냈다. 또한 상관분석과 다중회귀분석에서는 절리상태와 지하수상태가 다른 분류인자에 비해 보다 일관되게 여굴량과 높은 관련성을 보였으며, 반면 UCS는 일부 굴착 TYPE에서 유의한 결과를 보였으나 방향성과 크기가 일정하지 않았고, RQD와 절리간격은 상대적으로 제한적인 관련성을 나타냈다. 편마암 지반에서는 편리와 절리의 교차로 형성된 블록이 발파 진동 및 굴착에 따른 응력 이완에 의해 분리될 수 있으며, 절리간격이 좁고 절리면 상태가 불량할수록 소규모 블록의 형성과 낙반 가능성이 증가할 수 있다. 또한 절리면을 따라 유입되는 지하수는 충전물의 연화와 절리면 전단저항의 저하를 유발하여 블록 이완을 촉진할 수 있다. 따라서 동일한 총 RMR 점수에서도 절리상태와 지하수상태의 조합에 따라 여굴 거동이 달라질 수 있다.
한편 실제 여굴량은 설계 여굴량을 크게 초과하였으며, 굴착 연장으로 정규화한 결과 접속부와 확폭부 등 특수구간에서 단위 길이당 여굴 증가량이 상대적으로 크게 나타났다. 확폭부와 본선–갱도 접속부에서는 굴착 단면 변화에 따른 응력재분배와 발파 자유면 조건의 변화가 일반 본선구간과 다르게 나타날 수 있으므로, 암반조건과 굴착 형상의 효과가 복합적으로 작용했을 가능성이 있다. 이는 여굴 발생이 암반조건뿐 아니라 굴착 형상과 시공조건의 영향을 함께 받을 가능성을 보여 주는 결과로 해석된다. 따라서 Face Mapping을 통해 획득되는 절리상태와 지하수상태 등 세부 RMR 분류인자를 총점과 함께 활용할 경우 여굴 발생 가능성이 높은 구간을 보다 효과적으로 관리할 수 있을 것으로 판단된다. 특히 구조적 취약부가 확인되는 구간에서는 지보패턴의 보완, 발파조건의 조정 및 추가 계측 등 현장 대응을 보다 합리적으로 수행하는 데 기초자료로 활용될 수 있다. 향후에는 다양한 암종과 시공조건을 포함한 추가 검증을 통해 본 연구 결과의 적용성과 일반성을 검토할 필요가 있다.
5. 결 론
본 연구에서는 편마암 지대 NATM 터널의 상·하행선 구간에서 획득된 Face Mapping 자료와 실제 여굴 데이터를 연계하여 UCS·RQD·절리간격·절리상태·지하수상태의 5개 RMR 분류인자와 여굴 특성 간의 관계를 정량적으로 분석하였으며, 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.
(1) PCA 결과, 상·하행선 모두에서 PC1(구조적 품질축: RQD·절리간격·절리상태·UCS)과 PC2(지하수 영향축: 지하수상태)의 두 주성분이 전체 분산의 약 76%(상행선)와 약 75%(하행선)를 설명하였으며, 편마암 지반의 RMR 분류인자가 암반의 구조적 품질과 지하수 조건이라는 두 개의 주성분으로 요약되었다. 나머지 PC3~PC5는 각각 UCS, 절리상태, RQD의 잔여 변동성을 부분적으로 반영하는 보조 성분으로 나타났으나, eigenvalue가 1 미만으로 Kaiser 기준을 충족하지 못하여 주요 해석 대상에서는 제외하였다.
(2) Pearson 상관분석 결과, 지하수상태와 절리상태는 가장 높은 유의 빈도를 보여 여굴량과 밀접한 관련성을 나타냈으며, 전반적으로 음의 상관이 우세하였으나 일부 TYPE에서는 양의 상관도 확인되었다. UCS는 다수의 TYPE에서 유의하였으나 상관의 방향과 크기가 TYPE에 따라 상이하여 일관성이 낮았으며, RQD는 상대적으로 제한적인 관련성을 나타냈다.
(3) 다중회귀분석 결과, 절리상태(총 11개 TYPE)와 지하수상태(13개 TYPE)가 가장 높은 유의 빈도와 표준화 회귀계수를 나타내어 여굴 발생과 상대적으로 높은 관련성을 보이는 세부 분류인자임을 확인하였다.
(4) 현장 발생 여굴량은 설계기준 대비 상행선 약 119%, 하행선 약 115% 초과하였으며, 상·하행선 합산 실제 여굴량(65,984.52 m3)은 설계량(30,426.56 m3)의 약 2.2배에 달하였다. 굴착 연장을 고려하여 여굴 증가량을 정규화한 결과, 절대량 기준에서는 D-1 TYPE이 최댓값을 보였으나, 단위 길이당 여굴 증가량은 상행선의 확폭구간인 ERP-3 TYPE에서 11.31 m3/m, 하행선의 본선과 갱도 접속부 구간인 RP-2 TYPE에서 9.24 m3/m로 각각 가장 크게 나타났다. 이러한 결과는 암반조건뿐만 아니라 확폭 및 접속부와 같은 굴착 형상의 기하학적 특성도 여굴 발생에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 숏크리트 시공비 역시 설계기준 대비 상·하행선 합산 약 117% 증가한 것으로 산정되었다.
본 연구 결과는 편마암 지대 NATM 터널에서 RMR 총점 기반의 암반평가와 함께 절리상태 및 지하수상태와 같은 세부 분류인자를 Face Mapping 자료와 병행 활용하는 것이 여굴 관리의 신뢰성 향상에 도움이 될 수 있음을 보여주었다. 또한 실제 현장자료를 기반으로 RMR 세부 분류인자와 여굴 특성 간의 관계를 정량적으로 분석하고, 여굴 증가에 따른 시공비 영향을 함께 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이러한 결과는 구조적 취약부가 확인되는 구간에서 지보패턴 보강, 발파 조건 조정 및 추가 계측 등 현장 대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다만 본 연구는 단일 편마암 지대 NATM 터널을 대상으로 수행되어 다양한 암종과 지질조건으로 결과를 일반화하는 데에는 한계가 있으며, 발파 조건과 시공 변수 등 여굴 발생에 영향을 미치는 다양한 요인을 충분히 반영하지 못하였다. 또한 일부 굴착 TYPE은 표본 수가 제한되어 통계적 안정성에도 제약이 있다. 향후에는 다양한 현장자료를 확보하여 연구 결과의 일반성을 검증하고, 발파 및 시공 변수를 포함한 통합 예측모델을 구축할 필요가 있다. 아울러 LiDAR 기반 3차원 스캔, AI 기반 디지털 Face Mapping 및 실시간 계측기술을 연계한 여굴 예측 및 위험도 평가기술로 확장한다면 터널 시공의 안전성과 경제성을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
