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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이지윤 (한전 전력연구원 전력계통연구소) 여병철 (국립부경대학교) 정호영 (국립부경대학교) 김정주 (한전 전력연구원 전력계통연구소)
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제26권 제3호
발행연도
2024.5
수록면
281 - 301 (21page)

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송전선로 지중화 사업의 일환인 전력구 터널은 쉴드TBM 공법에 의해 건설된다. 쉴드TBM 구성요소 중 디스크커터는 암반을 파쇄하는 중요한 역할을 수행한다. 마모한계에 도달하거나 편마모와 같은 파손이 발생함에 따라 적절한 교체가 이루어져야 효율적인 터널 공사가 가능하다. 본 연구에서는 실시간으로 측정된 디스크커터의 마모량과 회전수를 기반으로 디스크커터의 마모상태를 판별하기 위한 딥러닝 알고리즘 개발을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과를 통해 디스크 커터의 마모상태에 따라 측정데이터가 상이하게 획득되는 것을 확인하였다. 합성곱신경망 모델을 기반으로 실시간 측정 데이터를 활용하여 디스크커터의 마모특성을 판별할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 합성곱신경망의 필터를 통해 데이터의 분포 특성을 학습할 수 있고, 이러한 패턴 특징을 통해 균등마모와 편마모를 분류할 수 있는 모델의 성능을 확인하였다.
#디스크커터 마모 #딥러닝 기법 #합성곱신경망 #전력구 터널 #쉴드TBM #Disc cutter wear #Deep learning #CNN #Utility cable tunnel #Shield TBM

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