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초록

영어

This study is a study on the effect of subway operation on noise and vibration of adjacent structures, and the main parameters affecting the noise and vibration of adjacent structures constructed adjacent to urban railways due to subway operation were derived. The correlation of the numerical analysis results was analyzed, and the machine learning technique was applied to derive the range of noise and vibration effects of subway operation on adjacent structures. The appropriateness of applying the machine learning technique was analyzed by comparing it with the existing numerical analysis results. Based on this, this study proposes a machine learning analysis technique that can predict the subway noise and vibration range based on the field conditions of excavation work adjacent to urban railway lines.

한국어

본 연구는 지하철 운행이 인접구조물의 소음 진동에 미치는 영향을 분석한 연구로서, 도시철도에 인접한 구조 물이 지하철 운행에 따른 소음 진동에 영향을 미치는 주요 매개변수를 도출하였다. 연구 대상은 도시철도의 대표적인 지하철 구조물인 박스와 터널 구조물이며, 수치해석 결과의 상관관계를 분석하고 머신러닝 기법을 적용하여 인접구조 물에 미치는 소음 진동 영향 범위를 도출하였다. 이를 통해 기존 수치해석 결과와 머신러닝 기법 적용의 적정성을 비 교 분석하였다. 연구 결과, 도시철도 깊이, 구조물 굴착 깊이 및 지하수위의 상대 깊이 차이가 인접구조물의 소음 진 동에 영향을 미치는 주요 매개변수로 분석되었으며, 그 중 도시철도 깊이와 구조물 굴착 깊이 간의 차이가 가장 큰 영향을 미치는 매개변수로 도출되었다. 또한, 본 연구에서 제시한 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 지하철 운행으로 인 한 소음 진동 예측이 가능함을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 예측 기법을 통해 기존의 수치해석에 의존했 던 소음 진동 영향 평가를 간편하게 수행할 수 있으며, 이를 바탕으로 민원 발생 가능성을 사전에 파악할 수 있을 것 으로 판단된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 지하철 운행에 따른 인접구조물 영향 매개변수 분석
Ⅲ. 머신러닝을 이용한 매개변수 해석
1. 전체 매개변수를 이용한 머신러닝 해석결과
2. 제안 매개변수를 이용한 머신러닝 해석결과
Ⅳ. 분석 및 고찰
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 최정열 [ Jung-Youl Choi | 정회원, 동양대학교 건설공학과 교수 ] 제1저자
• 김형상 [ Hyoung-Sang Kim | 정회원, 국가철도공단 철도안전협력처, 부장 ] 교신저자
• 정지승 [ Jee-Seung Chung | 정회원, 동양대학교 건설공학과 교수 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 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