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논문 기본 정보

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한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제32권 제2호
발행연도
2016.2
수록면
5 - 17 (13page)

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터널에서의 붕괴는 터널 구조물의 특수성 및 예상치 못한 지반조건의 변화로 인해 언제 어디서든 발생될 수 있다. 그로 인한 경제적인 손실과 인명피해를 줄이기 위하여 사고를 미연에 방지하기 위한 방안에 대한 다양한 연구들이계속 진행되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 붕괴예측을 위하여 국내 터널 붕괴 현장 56개소의 시공데이터를 분석하고 인공신경망 기법에 적용할 입력인자를 민감도 분석으로 선정하였다. 또한 인공신경망 모델 설계는 선정된 입력인자로 학습을 수행하고 터널 붕괴 유형 예측에 최적화된 모델을 결정하였다. 이 모델을 이용하여 붕괴가 발생된 총12개소에 적용성 평가를 실시하여 터널 붕괴 유형 예측 가능성을 검증하였다. 이러한 결과는 터널 시공 현장에서붕괴 예방을 위한 기초 자료로서 활용 될 수 있을 것이다.
#Training #Sensitivity analysis #ANN(Artificial neural network) #Collapse #Tunnel

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참고문헌 (12)

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Anderson, J / 1997 / HSE Report on NATM Safety :49~51 google schola Caudill, M / 1988 / Neural Networks Primer, Part III / AI EXPERT 3(6):53~59 google schola Hwang, M.G / 2004 / Application of Artificial Neural Networks to Soil Flushing Method google schola Jeong, Y.S / 2008 / Development of Tunnel Collapse Risk Index by Neural Network google schola Kim, J.K / 2011 / A Case Study on the Estimation of a Proper Tunnel Support Pattern Using Back Analysis based on Artificial Neural Network google schola

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