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기술 융합(TC)

머신러닝 기반의 실시간 자동화계측 데이터 분석 기법 연구
A Study on Machine Learning-Based Real-Time Automated Measurement Data Analysis Techniques

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.1 (2023.01)바로가기
  • 페이지
    pp.685-690
  • 저자
    최정열, 한재민, 안대희, 정지승, 김정호, 이성진
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A426171

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원문정보

초록

영어
It was analyzed that the volume of deep excavation works adjacent to existing underground structures is increasing according to the population growth and density of cities. Currently, many underground structures and tracks are damaged by external factors, and the cause is analyzed based on the measurement results in the tunnel, and measurements are being made for post-processing, not for prevention. The purpose of this study is to analyze the effect on the deformation of the structure due to the excavation work adjacent to the urban railway track in use. In addition, the safety of structures is evaluated through machine learning techniques for displacement of structures before damage and destruction of underground structures and tracks due to external factors. As a result of the analysis, it was analyzed that the model suitable for predicting the structure management standard value time in the analyzed dataset was a polynomial regression machine. Since it may be limited to the data applied in this study, future research is needed to increase the diversity of structural conditions and the amount of data.
한국어
도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것 으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내 의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인 으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성 을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델 은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있 으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 머신러닝 기반의 구조물 안전성평가 알고리즘 분석
1. 개요
2. 머신러닝 기법을 적용한 구조물 안정성 분석
Ⅲ. 결론
References

키워드

인접굴착 지하구조물 머신러닝 실시간 시간예측 Adjacent excavation Underground structure Machine learning Real-time Time prediction

저자

  • 최정열 [ Jung-Youl Choi | 정회원, 동양대학교 건설공학과 교수 ] 제1저자
  • 한재민 [ Jae-Min Han | 정회원, 동양대학교 건설공학과 박사과정 ] 교신저자
  • 안대희 [ Dae-Hui Ahn | 정회원, 동양대학교 건설공학과 박사과정 ] 참여저자
  • 정지승 [ Jee-Seung Chung | 정회원, 동양대학교 건설공학과 교수 ] 참여저자
  • 김정호 [ Jung-Ho Kim | 정회원, 한국건설기술연구원 선임연구위원 ] 참여저자
  • 이성진 [ Sung-Jin Lee | 정회원, 한국건설기술연구원 박사후연구원 ] 참여저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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