Correlation Between the Point-Load Strength and the Uniaxial Compressive Strength of Korean Granites

이 연구에서는 국내에 분포하는 화강암에 대한 점하중강도( $I_{s(50)}$ ) 와 일축압축강도(UCS) 사이의 상관관계를 선형회귀분석을 통하여 구하였다. 이를 위하여 암석시료의 물리적 물성에 근거하여 화강암 시료를 재분류하여 세 경우에 대한 회귀분석을 수행하였다. 첫째로, 풍화등급에 따른 원점회귀분석을 수행하여 풍화에 따른 상관관계를 구하였으나 풍화등급별 시료의 개수가 부족하여 만족할만한 신뢰수준의 회귀분석결과를 얻지 못하였지만, 풍화가 진행될수록 회귀직선의 기울기가 급해지는 경향을 파악할 수 있었다. 두 번째, 전체 화강암에 대한 회귀분석을 수행하기 위하여 단순선형회귀분석과 신뢰도 및 정확도를 향상시키기 위하여 부트스트랩 리샘플링법을 이용한 단순선형회귀분석을 통하여 두 강도간의 상관관계를 구하였다. 세번째로는 유사한 물리적 물성을 지닌 화강암 시료들의 평균강도에 대한 선형회귀분석을 수행하여 상관관계를 구하였다. 이 방법들을 사용하여 구한 회귀직선방정식의 기울기는 14 내외의 값을 보이고 작은 편차를 지니고 있으며 국내 화강암에 대하여 수행한 기존 연구와 유사한 값을 보이고 있었다. 그러나 16에서 43의 범위를 지닌 y-축 절편은 큰 편차를 보이기 있었기 때문에, 점하중강도로 일축압축강도를 추정할 때에는 이러한 회귀방정식의 오차범위를 고려하여야 할 것으로 판단된다. This study presents the results of a regression analysis of the point-load strength ( $I_{s(50)}$ ) and the uniaxial compressive strength (UCS) of granites in Korea. The regression was carried out for three cases using the least-squares method, reclassifying the granite samples based on their physical properties. The first regression analysis through the origin according to the weathering grade did not give a result with a sufficient degree of confidence, due to the small number of samples. However, the general trend of the correlation between UCS and $I_{s(50)}$ according to weathering grade shows that the slope of the linear regression for weathered granite is steeper than that for fresh granite. The second analysis was a simple linear regression for all the granite samples using the least-squares method as well as a linear regression using the bootstrap resampling method in order to increase the confidence level and the accuracy of the regression results. The third regression considered the average strength of granite groups reclassified according to physical properties. These linear regression analyses yielded linear regression equations with slopes of 14 and small standard deviations being similar to values reported in previous studies on Korean granites, but whose intercept values range from 16 to 43 and have a larger standard deviation than those of the present study. In conclusion, it would be advisable to estimate UCS from $I_{s(50)}$ , considering the error range derived from the deviation of the regression equations.