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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국터널지하공간학회 한국터널지하공간학회 논문집 한국터널지하공간학회 논문집 제22권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
239 - 248 (10page)

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터널 굴착 시 정확한 암반 분류는 적합한 지보패턴을 설치하는 데 도움을 준다. 암반의 분류를 위해 주로 RMR (Rock Mass Ration)과 Q값을 산정하여 수행되며, 페이스 매핑(face mapping)을 바탕으로 산정된다. 점보드릴 및 프로브드릴의 기계 데이터을 활용하거나 딥러닝을 활용한 굴착면 사진 분석 등의 방법이 암반등급 분류를 예측하기 위해 사용되고 있으나, 분석 시 오랜 시간이 소요되거나, 굴착면 전방의 암반등급을 파악할 수 없다는 점에서 한계를 갖는다. 본 연구에서는 순환인공신경망(Recurrent neural network, RNN)을 활용하여 굴착면 전방의 Q값을 예측하는 방법을 개발하였고 페이스 매핑으로부터 획득한 Q값과 비교/검증하였다. 4,600여개의 굴착면 데이터 중 70%를 학습에 활용하였고, 나머지 30%는 검증에 사용하였다. 학습의 횟수와 학습에 활용한 이전굴착면의 개수를 변경하여 학습을 수행하였다. 예측된 Q값과 실제 Q값의 유사도는 RMSE (root mean square error)를 기준으로 비교하였다. 현재 굴착면과 바로 직전의 굴착면의 Q값을 활용하여 600회 학습하여 예측한 Q값의 RMSE값이 가장 작은 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 학습에 사용한 데이터 값 등이 변화하는 경우 변화할 수 있으나 터널에서의 이전 지반상태가 앞으로의 지반상태에 영향을 미치는 시스템을 이해하고, 이를 통해 터널 굴착면 전방의 Q값의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
#Rock mass classification #Q-value #Recurrent neural network #Tunnel ahead prediction

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참고문헌 (10)

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Barton, N. / 1974 / Engineering classification of rock masses for the design of tunnel support / Rock Mechanics 6(4):189~236 google schola Bieniawski, Z. T. / 1973 / Engineering classification of jointed rock masses / The Civil Engineer in South Africa 15(12):335~343 google schola Hochreiter, S. / 1997 / Long short-term memory / Neural Computation 9(8):1735~1780 google schola 정지희 / 2019 / 토사터널의 쉴드 TBM 데이터 시계열 분석을 통한 막장 전방 예측 연구 / 한국터널지하공간학회 논문집 21(2):227~242 dbpia 김해만 / 2019 / RMR과 암석종류가 터널 천공속도에 미치는 영향 / 한국터널지하공간학회 논문집 21(4):561~571 dbpia

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