머신러닝 모델을 이용한 석산 개발 발파진동 예측

정다희; 최요순

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정다희 (부경대학교) 최요순 (부경대학교)

저널정보: 한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제31권 제6호(통권 제155호)

발행연도: 2021.12

수록면: 508 - 519 (12page)

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본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.

#Blasting #Peak particle velocity #Ground vibration #Machine learning #발파 #발파속도 #지반진동 #머신러닝

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Alpaydin, E / 2020 / Introduction to machine learning / MIT press

aseys, N.R / 968 / Rock mechanics in engineering practices :203~207

Agrawal, H / 2019 / Modified scaled distance regression analysis approach for prediction of blast-induced ground vibration in multi-hole blasting / Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 11:202~207

Armaghani, D. J / 2018 / Feasibility of ICA in approximating ground vibration resulting from mine blasting / Neural Comput & Applic 29:457~465

Attewell, P. B / 1965 / Prediction of Ground Vibration Parameters from Major Quarry Blasts / Mining and Minerals Engineering :621~626

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