The objective of this dissertation is to effectively estimate the reliable unsaturated shear strength and soil water characteristic curve, which are required for the slope stability and seepage analyses of unsaturated soil slopes.
A simple but reliable method that could more effectively predict the unsaturated shear strength with respect to the matric suction was proposed. The nonlinear equation, containing only one more empirical parameter ($C_max$) for the purpose of representing the unsaturated shear strength, was formulated as a hyperbolic type. Validation of the proposed equation was shown with regard to the published data and test results obtained in this study. It has been found that the proposed hyperbolic formulation could well reproduce the apparent cohesion of unsaturated soils, nonlinearly increasing with the increase in the matric suction.
An interrelationship between basic soil properties that can be easily measured and the ultimate increment of apparent cohesion ($C_max$) could be acquired using the ANN(artificial neural network), based on the collected data as well as data obtained from this study. We were also able to understand the degree of effects of the input parameters used in the neural network on the output by conducting a parametric study. Furthermore, the network model resulted in relatively reliable predictions of $C_max$, even though new input parameter data were given in the trained network. In virtue of this work, it is expected that the problem of limited use of unsaturated shear strength can be solved and this nonlinear unsaturated shear strength modeling can be easily adopted in existing geotechnical analysis methods by simple modifications.
In order to reasonably obtain the soil water characteristic curve(SWCC) for the domestic weathered granite soils in experiments, the test apparatus and test procedure were modified. One of differences in the test process used in this study was to measure the volume change of the specimen during a drying and wetting process. The other difference of the test process used in this study was to start the test without the saturation process by submerging. Changes in void ratio were relatively small in the results of the tests without the saturation process. Therefore, it seems reasonable to conclude that it is a rational method to directly start the test at an initial state of the specimen without the saturation process and to correct the effect of the volume change, in order to properly obtain the soil water characteristic curve in experiments.
Besides, a method reasonably predicting the soil water characteristic curve for domestic weathered granite soils was suggested, based on the test results obtained from the experiments. In other words, a method to estimate parameters (s, a, n) using an ANN (artificial neural network) was proposed. The particle size distribution, compacted water content and void ratio were used as input data in the ANN model for predicting the parameters, since it was confirmed that the basic soil properties such as the particle size distribution, compacted water content and void ratio have influence on the parameters obtained from the test and fitting results. The network model proposed in this study produced reliable predictions, and the precision of the prediction results of the proposed method was high, in comparison with the prediction results of other methods.
본 논문에서는 불포화 사면지반에서의 투수해석과 사면안정해석 등에 요구되는 불포화 전단강도와 함수특성곡선을 보다 합리적이고 효과적으로 추정하는 것을 주된 연구목표로 삼았다.
먼저 모관흡수력에 대한 불포화 전단강도를 보다 효과적으로 추정할 수 있는 간단하지만 신뢰성 있는 방법을 제안하였다. 여기서 불포화 전단강도를 표현하기 위하여 단 하나의 경험적 계수($C_max$) 만을 포함하는 비선형적 수식을 쌍곡선형태 (hyperbolic type)로 수식화하여 제안하였다. 제안된 식은 문헌의 실험결과와 본 연구에서 수행된 실험결과를 바탕으로 검증한 결과 모관흡수력의 증가에 따라 비선형적으로 증가하는 불포화토의 겉보기 점착력을 매우 잘 표현하는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 최대 겉보기점착력 증분을 나타내는 $C_max$ 와 흙의 기본물성 사이의 상관성을 실험 결과들을 바탕으로 인공신경망(ANN, artificial neural network) 기법을 적용하여 얻을 수 있었다. 또한 검증을 마친 인공신경망 모델을 이용한 민감도분석을 통해, 각 기본물성들이 불포화 전단강도에 미치는 영향도를 평가하여 이해할 수 있도록 하였다. 이러한 연구결과를 통해서 불포화 전단강도를 보다 간단하고 효과적으로 구할 수 있게 됨으로써, 어려운 실험방법 등으로 실제 공학적 적용이 어려웠던 불포화 전단강도의 활용이 실질적으로 가능할 것으로 기대되며, 제안된 비선형적 겉보기점착력에 대한 수식은 간단한 형태로서 기존의 지반해석기법에 간단한 수정만으로도 다양한 공학적 분석에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
두번째 연구목표의 설계변수인 함수특성곡선을 국내 화강풍화토에 대해 보다 합리적인 실험법으로 얻기 위하여 기존의 실험장비와 실험과정을 수정하였다. 본 연구에서 기존의 방법에 비해 차별화된 부분의 하나는 실험과정 중에 발생하는 시료의 부피변화를 측정하여 보정하는 것이고, 또 다른 부분은 부피측정 결과 기존의 실험 방법에서 시료의 초기 구조를 크게 파괴시키는 결과를 보인 반침수과정을 배제하면서 건조와 습윤과정의 실험을 반복적으로 수행한 것이다. 결과적으로, 실험 중 간극비의 변화와 함수특성곡선의 이력현상도 상대적으로 크게 줄어드는 결과를 보였다. 따라서 함수특성곡선을 실험적으로 구하는 과정에서 실험적 오차를 줄이기 위해서는 실험 중 발생하는 부피변화를 최소화하기 위하여 초기 침수과정을 배제하고 건조과정과 습윤과정을 반복적으로 수행하여, 부피변화를 측정한 후 보정해야 할 것으로 판단되었다.
마지막으로 이상의 실험과정을 통해 수행된 실험결과를 자료로 활용하여 국내 풍화토에 대한 함수특성곡선을 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 즉, 함수특성곡선을 표현하기 위해 선정한 Fredlund & Xing(1994) 식의 계수와 흙의 기본물성과의 상관관계를 신경망 모델을 이용하여 추정하도록 하였다. 본 연구에서 국내 풍화토를 대상으로 함수특성곡선을 추정하기 위해 제안된 신경망 모델은 검증과정에서 다른 추정방법들에 비해 신뢰성 있는 결과를 보여, 불포화토의 중요한 기본 물성으로서 풍화토에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
