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자료유형
학술저널
저자정보
정다희 (부경대학교) 최요순 (부경대학교)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.59 No.1
발행연도
2022.2
수록면
59 - 68 (10page)

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본 연구에서는 노천 채석장 발파에서 발생하는 대기소음을 예측하기 위한 머신러닝 모델을 개발하였다. 경상남도 창원시에 위치한 욕망산 노천 채석장에서 924개의 발파 데이터를 수집하였다. 각 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 지발당 최대장약량, 비장약량, 총 공수, 에멀전폭약 비율, 이격거리, 대기소음으로 구성되었다. 머신러닝 모델 개발을 위해 kNN (k-nearest neighbors), RF(random forest), XGBoost (extreme gradient boosting), DNN (deep neural network) 알고리즘을 사용했다. 훈련된 모델의 성능을 MAE(평균 절대 오차), MSE(평균 제곱 오차) 및 RMSE(평균 제곱근 오차)로 평가한 결과, RF 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 4.938, 42.032, 6.483로 가장 우수한 성능을 보였다.
#Blasting #Air overpressure #Machine learning #Open-pit mine #발파 #대기소음 #머신러닝 #노천 채석장

목차

Abstract
요약
서론
연구방법
연구결과
토의
결론
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