인공신경망 기법을 이용한 터널 붕괴 예측에 관한 기초 연구 (A Basic Study on the Prediction of Collapse of Tunnels Using Artificial Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국지반공학회
· 수록지 정보 : 한국지반공학회논문집 / 32권 / 2호 / 5 ~ 17페이지
· 저자명 : 김홍흠, 임희대

초록

"터널에서의 붕괴는 터널 구조물의 특수성 및 예상치 못한 지반조건의 변화로 인해 언제 어디서든 발생될 수 있다.
그로 인한 경제적인 손실과 인명피해를 줄이기 위하여 사고를 미연에 방지하기 위한 방안에 대한 다양한 연구들이계속 진행되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 붕괴예측을 위하여 국내 터널 붕괴 현장 56개소의 시공데이터를 분석하고 인공신경망 기법에 적용할 입력인자를 민감도 분석으로 선정하였다. 또한 인공신경망 모델 설계는 선정된 입력인자로 학습을 수행하고 터널 붕괴 유형 예측에 최적화된 모델을 결정하였다. 이 모델을 이용하여 붕괴가 발생된 총12개소에 적용성 평가를 실시하여 터널 붕괴 유형 예측 가능성을 검증하였다. 이러한 결과는 터널 시공 현장에서붕괴 예방을 위한 기초 자료로서 활용 될 수 있을 것이다."

영어초록

Collapse of a tunnel can occur anytime, anywhere due to the special characteristics of tunnel structures and unexpectedgeological conditions during construction. Tunnel collapse will lead to economic losses and casualties. So various studiesare continually being conducted to prevent economic losses, casualties and accidents. In this study, we analyzed datafrom 56 domestic construction tunnel collapse sites, and input factors to be applied to the artificial neural network wereselected by the sensitivity analysis. And for the artificial neural network model design studies were carried out withthe selected input factors and optimized ANN model to predict the type of tunnel collapse was determined. By usingit, in 12 sites where tunnel collapse occurred applicability evaluation was conducted. Thus, the tunnel collapse typepredictability was verified. These results will be able to be used as basic data for preventing and reinforcing collapsein the tunnel construction site.

참고자료

· 없음