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학술저널
저자정보
강태호 (한국건설기술연구원) 최순욱 (한국건설기술연구원) 이철호 (한국건설기술연구원) 장수호 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제30권 제6호(통권 제149호)
발행연도
2020.12
수록면
540 - 550 (11page)

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최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
#EPB Shield TBM #Machine learning #Algorithm #Geotechnical data #Machine data #토압식 쉴드TBM #머신러닝 #알고리즘 #지반정보 #기계데이터

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 머신러닝기법
3. 데이터 분석 및 머신러닝 기법 적용
4. 분석결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Armaghani, D. J. / 2017 / Development of hybrid intelligent models for predicting TBM penetration rate in hardrock condition / Tunn. Undergr. Space Technol 63:29~43 google schola Breiman, L / 1984 / Classification and Regression Trees / CRC press google schola Breiman, L. / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24(2):123~140 Crossref Breiman, L. / 2001 / Random Forests / Machine Learning 45(1):5~32 Crossref Chin, J. H. J. / 2020 / In Pursuit of the Autonomous TBM / Tunneling Journal :18~22 google schola

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