• 한국터널공학회:학술대회논문집
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• 한국터널공학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.105-116
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• 2005

This study investigated the applicability of the Artificial Neural Network(ANN) technique for prediction of tunnel behavior. For training data collection, a series of finite element analyses were conducted for actual tunnel project site. Using the data, optimimzed ANNs were developed through a sensitivity study on internal parameters. The developed ANNs can make tunneling related predictions such as tunnel crown settlement, shotcrete lining stress, ground surface settlement, and groundwater inflow rate. The results indicated that the developed ANNs can be used as an effective and efficient tool for tunnelling related prediction in practical tunneling situations.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.317-327
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• 2001

For soils with high void ratios, the inverse method of utilizing results obtained from centrifuge model test was used to find the constitutive relation of effective stress - void ratio - permeability whereas conventional oedometer test and constant rate of strain consolidation test were also used to fine its relation at ranges of relatively low void ratio. Results of column test about settlement of interface and pore pressure and distribution with time were compared with numerically estimated values to confirm such a constitutive relation as obtained from the inverse method. Consolidational settlement in dredged and reclaimed ground, where the consolidation was in progress, was predicted by using the numerical technique implemented with the finite strain consolidation theory.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2005년도 지반공학 공동 학술발표회
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• pp.417-424
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• 2005

Observed field behaviors are frequently different from the behaviors predicted in the design state due to several uncertainties involved in soil properties, numerical modelling, and error of measuring system even though a sophisticated numerical analysis technique is applied to solve the consolidation behavior of drainage-installed soft deposits. In this study, genetic algorithms are applied to back-analyze the soil properties using the observed behavior of soft clay deposit composed of multi layers that shows complex consolidation characteristics. Utilizing the program, one might be able to appropriately predict the subsequent consolidation behavior from the measured data in an early stage of consolidation of multi layered soft deposits. Example analyses for drainage-installed multi-layered soft deposits are performed to examine the applicability of proposed back-analysis method.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.15-26
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• 2003

도심지에서 깊은굴착 및 근접굴착과 관련하여 흙막이 구조물의 설계와 시공에 있어서 주변지반 및 인접구조물의 안전성 확보를 위하여 신뢰할 만한 예측기술이 요구되고 있다. 깊은 굴착 및 근접굴착에서 흙막이 구조물의 지지체에 대한 사전재하의 적용이 연구되었고, 경제적인 효과가 있음은 알려져 왔으나 많은 연구자들에 의하여 완전히 이해되거나 인정될 만한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 흙막이 벽체의 수평변위를 억제하여 지반침하를 감소시키는 사전재하 적용의 효과에 대하여 연구를 수행하였고, 사질토지반에서 굴착주변지반의 변위 및 구조물의 손상을 예측하는 모형실험을 수행하였다. 본 연구의 수행결과는 사전재하하중 50%, 70%를 적용하였을 때, 20%의 벽체수평변위가 감소하였고, 지반침하 및 지중변위는 30%내지 40% 감소하였다. 또한 각 단계별 굴착시 사전재하하중에 따른 심도별 지중침하율 및 벽체에 작용하는 토압분포를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.281-290
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• 2013

IT자산은 조직의 경영목적을 지원해주는 핵심영역이며, IT자산의 장애 발생시 신속한 처리를 지원하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 IT자산의 장애가 발생할 경우, 장애해결을 위하여 기존의 장애 데이터를 기초로 장애처리 예측 기법을 제시한다. 제안한 장애처리 예측 기법은 첫째, 기존의 장애처리 데이터를 전처리하여 장애처리 유형별로 분류하고 둘째, 분류된 장애처리 유형과 장애 발생 후 접수된 내용을 키워드 매핑시키는 규칙을 제정하였으며 셋째, 제정된 규칙에 의하여 장애 발생 후 장애처리 방법이 사전에 예측 가능한 기계학습 프로세스를 제시하였다. 제시한 기계학습 프로세스의 유효성을 입증하기 위하여 A사에서 6개월 동안 접수된 33,000여건의 전산기기 장애 데이터를 실험한 결과 장애처리 예측의 적중률이 약 72%였으며, 지속적인 기계학습을 통하여 81%로 향상되었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제7권3호
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• pp.5-19
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• 2006

연약 점토지반에서의 2차 압밀침하량은 일반적으로 전체 압밀침하량에 비해 미소하고 2차 압밀까지의 종료시간도 상당히 길기 때문에 이를 무시하는 경우가 많으나 유기질 또는 고압축성의 점토에서는 비교적 큰 침하량이 발생하기 때문에 중요한 공학적 요소로 간주된다. 이러한, 준설매립지반의 잔류침하량을 저감시키기 위해선 선행재하공법(preloading)이 주로 적용된다. 본 연구에서는 대규모 매립지역의 장기침하량을 보다 합리적으로 결정하기 위하여 실내에서 단계재하 압밀시험 및 surcharging 압밀시험 등을 수행하였다. 서해안(인천) 및 남해안(광양) 일대의 대규모 준설매립지역에서 시료를 채취했으며, 이 지역내 준설점토의 2차 압밀특성치들을 실험으로 규명하여 장기침하량 예측에 필요한 기초자료로 활용하였다. 또한, 지리정보체계(geographic information system, 이하 GIS)의 위치정보(수치지도)에 지반정보(속성자료)를 접목시켜 해당지역의 자료를 D/B화 한 후, GIS의 연산기능 및 공간추정 기능 등을 활용함으로써 대규모 준설매립지역의 2차 압밀침하량을 예측하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2002년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.65-84
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• 2002

The Observational Method proposed by Terzaghi can be applied for the safe and economic construction projects where the exact prediction of the behavior of the structures is difficult as in the underground excavation. The method consists of measuring lateral displacement, ground settlement and axial force of supports in the earlier stage of the construction and back analysis technique to find the best fit design parameters such as earth pressure coefficient, subgrade reaction etc, which will minimize the gap between calculated displacement and measured displacement. With the results, more reliable prediction of the later stage can be obtained. In this study, back analysis programs using the Direct Method, based on the Hill Climbing Method were made and evaluated, and to overcome the limits of the method, Genetic Algorithm(GA) was applied and tested for the actual construction cases.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제5권3호
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• pp.211-228
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• 2012

This paper reports the development of a generalized inverse analysis formulation for the parameter estimation of four-parameter Burger model. The analysis is carried out by formulating the problem as a mathematical programming formulation in terms of identification of the design vector, the objective function and the design constraints. Thereafter, the formulated constrained nonlinear multivariable problem is solved with the aid of fmincon: an in-built constrained optimization solver module available in MatLab. In order to gain experience, a synthetic case-study is considered wherein key issues such as the determination and setting up of variable bounds, global optimality of the solution and minimum number of data-points required for prediction of parameters is addressed. The results reveal that the developed technique is quite efficient in predicting the model parameters. The best result is obtained when the design variables are subjected to a lower bound without any upper bound. Global optimality of the solution is achieved using the developed technique. A minimum of 4-5 randomly selected data-points are required to achieve the optimal solution. The above technique has also been adopted for real-time settlement of four oil refineries with encouraging results.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권2호
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• pp.107-126
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• 1998

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권12호
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• pp.5-14
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• 2006

일반적으로 조립준설토에 의해 매립되는 경우 매립지반은 세립토의 분리퇴적침강에 의해 퇴적성상이 크게 다르게 형성되고 있다. 본 연구는 군산 준설토에 대한 침강 및 자중압밀, 침투압밀시험 등을 실시하여 조립토 함유율에 따른 침강속도 변화와 배수속도, 퇴적층의 밀도 등이 평가되었다. 세립토의 자중압밀 침하량 예측에 적용되는 Yano 방법은 투입함수비와 계면고 관계만을 고려하여 침하량을 구하고 있다. 그러므로 조립토의 분리퇴적에 의한 침하량을 정확하게 평가할 수 있는 다른 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 조립토와 세립토의 분리퇴적 밀도 변화율에 의해 현장의 자중압밀침하량을 산정하였고 일련의 연구를 확장하기 위해 Yano방법에 의해 분석되었다. Yano방법에 의한 자중압밀침하량은 200번체 통과율 40%이하의 조립 준설토에서 분리퇴적 침강 영향을 반영할 수가 없었다. 따라서 조립토의 분리퇴적 밀도 변화율에 의해 자중압밀침하량을 평가하는 합리적인 방법이 제안되었다.