Abstract
For geotechnical applications, engineers use data obtained from a site investigation to interpret the structure and potential behavior of the subsurface. In most cases, these data consist of samples that represent 1/100,000 or less of the total volume of soil. These samples and associated field and lab testing provide the information used to estimate soil parameter values. The resulting values are estimated ones and there exists some likelihood that actual soil conditions are significantly different from the estimates. This may be the case even if the sampling and interpretation procedures are performed in accordance with standard practice. Although these efforts have been made to characterize the uncertainty associated with geotechnical parameters, there is no commonly accepted method to evaluate quantitatively the quality of an investigation plan as a whole or the relative significance of individual sampling points or potential sampling points.
지반기술자는 지반의 구조 및 잠재적 거동을 예측하기 위해서 현장조사 데이터를 사용한다. 대부분의 경우 이러한 데이터들은 전체 지반 체적의 1/100,000도 되지 못한다. 이렇게 얻어진 시료에 대한 실내시험 및 현장시험을 통하여 지반의 특성치를 결정한다. 그러나 이렇게 추정된 결과치는 예측치이며 Legget(1979)의 지적과 같이 실제 흙의 상태와는 매우 다르게 평가될 가능성을 가지고 있으며, 이러한 경우는 샘플링과 예측 과정을 일반적인 규정에 따라 실시하는 경우에도 발생할 수 있다. 그동안 지반 물성치와 관련된 불확실성을 규명하고자 하는 노력이 이루어졌지만, 전체 지반 조사 계획의 정확도 및 각각의 지반 조사 위치나 잠재적 조사 위치의 상대적인 중요성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법으로 일반적으로 받아들여지는 방법이 아직까지는 없는 실정이다. 본 논문에서는 지구 통계학적 방법인 크리깅 내삽법(kriging interpolation method) 및 역거리 내삽범(inverse distance weighted interpolation method)을 이용하여 지반 정수를 추정하고 그 정확도를 비교하였다. 또한 장기 침하량을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 그리고 이 방법을 "신뢰도"(Tsai and frost, 1999)와 지구 통계학적 방법을 접목시켜서 지반 조사 계획의 조사정밀도를 평가하는 공간적 인 분석 방법을 제시하였다. 그리고 마지막으로 추가 지반조사 계획이 이루어지는 경우, 추가 지반조사위치를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 아울러, 보다 정확한 해석을 위한 방법으로 시각적 도시, 해석 및 자료 관리의 기능이 뛰어난 GIS 프로그램(ARC-lnf3)을 이용하였다.