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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제21권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
227 - 242 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

쉴드 TBM 막장 전방 예측을 위한 머신 러닝 기법의 적용 연구
정지희 建築社會環境工學科 2020.01 학위논문

2019

토사터널의 쉴드 TBM 데이터 시계열 분석을 통한 막장 전방 예측 연구
정지희 ,  김병규 ,  정희영 외 2명 한국터널지하공간학회 논문집 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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토압식(Earth Pressure-Balanced, EPB) 쉴드 TBM 기계데이터 분석을 통해 토사터널의 특징이 반영된 막장 전방 예측방법을 제안하였다. 기존에 암반과 토사가 혼합된 복합 지반의 예측에 적용하였던 시계열 분석 모델을 토사터널에 적용가능하도록 수정하였다. 또한 수정된 모델을 사용하여, 토사 종류에 따라 쏘일 컨디셔닝 재료를 선택하는 것이 타당한지연구하였다. 이를 위해 Self-Organizing Map (SOM) 군집화(clustering) 분석을 수행하였다. 그 결과 무엇보다도 지반타입이 #200체 통과량 35% 기준으로 분류되어야 한다는 것을 확인하였다. 또한 TBM 기계데이터 분석을 통해 수정된모델이 지반 타입을 예측하는데 사용될 수 있음을 확인하였다. 수정된 기준에 따라 지반 타입을 분류하고 시계열 분석을수행하면, 10막장 전방 지반에 대해서 98%의 높은 예측 정확도를 보였으며, 이를 통해 수정된 방법의 우수성이 입증되었다. 특히 지반 타입 변화 구간에 대한 예측 정확도도 약 93%로, 10막장 전방에서 지반 타입 변화 여부를 미리 확인할수 있게 되었다
#Artificial neural network #ANN) #Autoregressive integrated moving average #ARIMA) model #Time delay neural network #TDNN) #Ground condition prediction #Earth pressure-balanced #EPB) shield TBM

목차

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Beale, M. H. / 2016 / Neural network toolbox™user’s guide, version R2016a / The Math Works, Inc. google schola Box, G. E. P. / 1970 / Time series analysis: forecasting and control / Holden-Day google schola Buduma, N. / 2017 / Fundamentals of deep learning: designing next-generation machine intelligence algorithms / O’Reilly Media google schola 정희영 / 2019 / Bayesian Networks-based Shield TBM Risk Management System: Methodology Development and Application / KSCE Journal of Civil Engineering 23(1):452~465 Crossref Dorffner, G. / 1996 / Neural networks for time series processing / Neural Network World 6(4):447~468 google schola

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