본 논문에서는, 정성적 데이타를 체계적으로 이용할 수 있는, 지시크리깅(indicator kriging) 과 오차에 대응하는 비용(cost of errors)에 근거한 암반분류 방법의 응용예에 관해 연구하였다. 특히, 암반의 이분적 분류(binary classification)가 고려되었으며, 이를 위해서, 간편화된 암반 평가 시스템 (rock mass rating system, RMR)이 사용되었다. 또한, 대부분의 주관성은 손실함 수를 작성할 때 발생하기 때문에, 손실함수의 민감도 분석(sensitivity analysis)이 수행되었다. 본 연구를 통해, 오차에 대응하는 비용의 기대값이 암반조사를 위한 시추 방법이 잘 계획되었는지에 관한 평가척도로 이용될 수 있음을 알았다. 오차에 대응하는 비용의 기대값과 그 데이타를 샘플링 하는데 드는 비용을 감안할 때, 정성적 데이타가 정량적 데이타보다 경제적일 경우도 있으며, 이는 주위 지반상태와 시추에 드는 비용을 잘 고려하여 결정되어야 한다. 응용예를 통해서 제시된 방법은 보다 체계적인 암반 조사를 위해 크게 기여할 것으로 사료된다.
In this paper, the application of the rock classification method based on indicator kriging and the cost of errors, which can incorporate qualitative data, was presented. In particular, the binary classification of rock masses was considered. To this end, a simplified RMR system was used. Since most of subjectivity in this analysis occur during the estimation of loss functions, a sensitivity analysis of loss functions was performed. Through this research, it was found out that an expected cost of errors could successfully be used as an indication for how well a sampling plan was designed. In certain conditions, qualitative data can be more economical than quantitative data in terms of expected costs of errors and sampling costs. Therefore, an additional sampling should be carefully determined depending upon the surrounding geologic conditions and its sampling cost. The application method shown in this paper can be useful for more systematic rock classifications.
