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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤희 (동국대학교) 홍지연 (동국대학교) 김범주 (동국대학교)
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제22권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
575 - 589 (15page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

스태킹 기법을 적용한 쉴드 TBM 디스크 커터 교체 분류모델 평가
김윤희 ,  홍지연 ,  신재우 외 1명 대한토목학회 학술대회 2021.10 학술대회자료

2020

쉴드 TBM 디스크 커터 교체 유무 예측을 위한 k-NN 알고리즘의 분류 성능 평가
김윤희 ,  홍지연 ,  조영석 외 1명 대한토목학회 학술대회 2020.10 학술대회자료
쉴드 TBM 디스크 커터 교체 유무 판단을 위한 머신러닝 분류기법 성능 비교
김윤희 ,  홍지연 ,  김범주 한국터널지하공간학회 논문집 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 국내 터널에서 지속적으로 증가하고 있는 쉴드 TBM 공법의 주된 굴착도구는 디스크 커터로 굴진과정에서 자연스럽게 마모가 발생하고 이는 TBM의 굴진효능을 현저히 저하시키기 때문에 적절한 시기에 교체하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 디스크 커터 교체 여부를 판단할 수 있는 예측 모델을 머신러닝 기법을 사용한 방법으로 제안하였다. 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터 중 디스크 커터 소모에 상관성이 높은 굴진데이터(TBM 기계데이터, 지반정보 등)와 교체이력을 입력데이터로 사용하여 다양한 머신러닝 분류기법 중 서포트 벡터 머신, 최근접이웃 알고리즘, 의사결정트리 알고리즘을 사용하여 최적의 예측 모델을 구축하고 모델의 성능을 평가하기 위하여 분류성능평가 지표로 비교 분석하였다.
#쉴드 TBM #디스크 커터 #기계학습 #분류기법

목차

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참고문헌 (12)

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Abu Alfeilat, H. A. / 2019 / Effects of distance measure choice on K-nearest neighbor classifier performance: a review / Big Data 7(4):221~248 google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression tress / Chanpman & Hal, Wadsworth, Inc google schola Bruland, A. / 2000 / Hard rock tunnel boring: background and discussion google schola Burges, C. J. C. / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2(2):121~167 google schola 장수호 / 2011 / TBM 굴진성능 예측을 위한 NTNU시험결과의 분석 / 한국터널지하공간학회 논문집 13(3):243~260 dbpia

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