토목공학 프로젝트의 성공은 현장 특이적인 지하(지반) 조건의 특성을 철저히 이해하는 데 근본적으로 달려 있다. 건설 및 설계의 초기 단계에서 중요한 과정인 현장조사는 구조물 개발의 안전성과 효율성을 보장하고 잠재적 재난을 방지하는 토대를 제공한다. 그러나 재정 및 시간 제약으로 인해 현장조사의 횟수는 종종 제한되며, 이로 인해 공간적 불확실성은 지반공학에서 가장 중요한 과제 중 하나가 된다. 지오통계학 기반 공간 보간(spatial interpolation) 기법은 지반공학에서의 공간적 변동성과 정보 부족의 한계를 극복하기 위해 널리 사용된다. 신뢰할 수 있는 지오공간 분석은 현장 특이적인 지하 층서(stratification) 정보를 파악하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 터널 굴착 중 침하가 발생한 지하철 건설 현장에서 현장조사 데이터를 수집하였다. 시추공(borehole) 데이터는 이상치(outlier) 제거를 통해 최적화하여 신뢰성을 최대화하였고, 지구물리(geophysical) 데이터를 디지털화하여 시추공 데이터를 포함하는 3D 통합 데이터베이스를 구축하였다. 지하 조건의 특성을 고려하여, 지진파(seismic wave) 속도 값으로 최적의 층상 경계(elevation) 고도를 산정함으로써 최적화된 층서 경계가 명확해졌다. 크리깅(kriging)과 시뮬레이션 기반 통합 분석 기법을 사용하여 3차원에서 지하 층서 정보를 예측하였으며, 단면 및 종방향 지반공학 프로파일은 예측 잔차의 최소화를 산출하는 최적의 방법과 매개변수를 찾는 학습 과정을 통해, 편차가 가장 적은 층이 실제 층을 효과적으로 반영한다는 점을 확인하였다. 이러한 접근은 지하 평가의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해, 고도화된 지오통계-학습 기반 통합과 지반공학 실무를 연계하는 것의 중요성을 보여주며, 결과적으로 더 안전하고 효율적인 건설을 가능하게 한다.

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