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저자정보
강태호 (한국건설기술연구원) 최순욱 (한국건설기술연구원) 이철호 (한국건설기술연구원) 장수호 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국암반공학회 터널과 지하공간 터널과 지하공간 제33권 제6호(통권 제167호)
발행연도
2023.12
수록면
547 - 560 (14page)

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최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.
#Slurry TBM #Machine learning #Uniaxial compressive strength #Classification model #Random forest #이수식 TBM #기계학습 #일축압축강도 #분류모델 #랜덤포레스트

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 일축압축강도 분류와 분류학습 알고리즘
3. 일축압축강도 분류기준 및 데이터세트 구성
4. 분석 결과
5. 결론
REFERENCES

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