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저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제20권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
701 - 715 (15page)

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본 연구에서는 터널주변 원지반의 불확실성을 고려한 신뢰성기반 강관다단공법의 설계기법에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 기계학습기법의 한 부류인 adaptive support vector machine과 시공 중인 터널의 한계평형해석기법을 도입한 후, 강관다단공법을적용한 터널의 안전성 여부에 대한 훈련과정을 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 제안한 기법은 전형적인 Monte Carlo 기법과의 비교를 통해 그 효과를 분석하였다. 이 결과,제안한 신뢰성기반 ASVM 기법은 원지반의 불확실성을 감안하는 경우, 보조공법 적용에 따른 터널의 시공 중 파괴확률을 효율적으로 계산할 수 있음을 입증하였다. 이 결과를 바탕으로 향후에는 한계평형해석을 적용할 수 없는 경우 등을 감안하여 최소의 수치해석 결과를 바탕으로 파괴확률을 추론해 낼 수 있는 신속 ASVM 기법을 개발할 예정이다.
#Umbrella arch method #Adaptive support vector machine #Machine learning #Reliability based design #Tunnel reinforcement

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