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자료유형
학술저널
저자정보
이제겸 (한양대학교) 최원혁 (한양대학교) 김양균 (한양대학교 자원개발연구소) 이승원 (한양대학교)
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제23권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
469 - 484 (16page)
DOI
https://doi.org/10.9711/KTAJ.2021.23.6.469

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터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친 다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신 러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측 성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#터널설계 #지반조사 #암반분류 #머신러닝 #Tunnel design #Ground investigation #Rock classification #Machine learning

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최재화 / 2003 / 전기비저항탐사결과와 터널막장 암반분류의 상관성 검토 / 터널과 지하공간 13(4):279~286 dbpia 한명식 / 2002 / 인공신경망을 이용한 터널구간의 암반분류 예측 / 한국터널지하공간학회 논문집 4(4):277~286 dbpia Kim, H. J. / 2004 / Reliability estimation of site investigation by geotechnical risk analysis in subway tunnel / Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference :13~22 google schola 김진환 / 2015 / 국내 터널 암판정 문제점 분석 및 개선방안 연구 / Crisisonomy 11(7):147~155 dbpia 김양균 / 2021 / 암반공학분야에 적용된 인공지능 알고리즘 분석 / 터널과 지하공간 31(1):25~40 dbpia

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