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저자정보
강태호 (한국건설기술연구원) 최순욱 (한국건설기술연구원) 이철호 (한국건설기술연구원) 장수호 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제32권 제6호(통권 제161호)
발행연도
2022.12
수록면
502 - 517 (16page)

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TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
#Slurry shield TBM #Machine learning #Disc cutter wear #Algorithm #Machine data #슬러리 쉴드TBM #기계학습 #디스크 커터 마모 #알고리즘 #기계데이터

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 기계학습 알고리즘
3. 데이터세트 구성
4. 분석 결과
5. 결론
REFERENCES

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