• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.125-133
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• 2014

본 연구에서는 지반 및 현장조건을 고려한 TBM 선정방법을 제시하였다. 지반, 환경, 가격조건별로 TBM 선정에 영향을 미치는 인자와 굴착장비를 선정 분류 하였다. 선정된 영향인자와 장비 간 가중치를 AHP기법을 적용하여 산정하였다. 선정된 영향인자의 분석결과 기본요소에서는 지반조건이 가장 중요한 영향요소로 확인되었으며, 세부요소로서 암반조건에서는 강도, 토사지반조건에서는 수압이 가장 중요한 인자로 확인되었다. 주변 환경조건에서는 시공성에 영향을 줄 수 있는 주변구조물 인접여부가 중요한 인자로 확인되었다. 마지막으로 도출된 각 영향인자별 가중치를 토대로 굴착현장에 적용 가능한 TBM을 선정하고 도출결과와 실제 현장에 적용된 장비의 비교를 통하여 본 연구에서 제안하는 방법에 대한 검증이 이루어 졌다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.245-256
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• 2016

TBM을 적용하는 현장에서 장비 선택, 공사기간 및 공사비용의 합리적인 산정을 위하여 TBM의 굴진성능을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이다. 본 연구에서는 최신 자료들을 바탕으로 기존의 TBM 굴진성능 예측모델들의 평가과정과 방법론에 대한 분석을 수행하였다. 2000년 이후에 발표된 문헌들에 대한 조사를 토대로 TBM 굴진성능 예측모델의 분류체계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 분류체계에서는 TBM 굴진성능 예측모델에 필요한 입력인자 선정단계와 예측기법 적용단계로 크게 구분하였다. 또한 각 예측모델에서 사용된 입력인자, 출력인자 그리고 예측모델에서 사용된 인자의 적용빈도를 분석하였다. 마지막으로 TBM 굴진성능 예측모델의 현황과 향후 연구방향에 대하여 제언하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.135-148
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• 2013

최근 도로터널은 장대화되고 있으며 도심지 등의 장대 대심도 도로터널의 계획이 추진되고 있다. 이러한 장대, 대심도 터널 굴착공법은 NATM과 TBM 공법 등이 있으며 유럽에서는 약 80%, 기타 선진국에서도 약 30%의 교통터널에서 Shield TBM 공법을 적용하고 있다. 하지만 국내에서는 대부분의 장비가 외국에서 고가에 수입되고 있어 국내의 TBM 터널 보급률이 상당히 낮아 NATM 굴착방식이 보편적으로 적용되고 있는 실정이다. TBM 터널의 보급을 늘리기 위해서는 TBM 장비의 국내 수급을 통한 경제성의 확보가 필요하며 이를 위해 표준화된 TBM 구경의 선정이 시급한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 도로터널의 표준화된 TBM 최적단면 선정을 위해 교통량에 따라 차로수의 규모 및 내부형상(단층 혹은 복층), 환기방식에 따른 TBM 굴착 내공단면을 활용 방안 등을 검토하여 최적 단면의 산출방안을 제시하고자 하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제6권2호
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• pp.85-100
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• 2004

In this paper the historical and technological developments of rock TBM and the technical classification of the machines proposed by ITA (International Tunnelling Association) are initially presented. Then the general criteria for the TBMs selection are discussed and at the end the limiting geological conditions for the application of TBMs are analysed.

• 터널과지하공간
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• 제15권1호
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• pp.22-27
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• 2005

본보는 1998년 노르웨이 토질암반공학협회에서 일회 발간한 Norwegian TBM Tunnelling 전문지에 수록된 논문을 소개하는 기술보고서이다. 노르웨이 중부 Meraker 지방에 새로운 수력발전사업이 진행되어, 발전소 및 터널, 댐이 건설되었다. 단면적이 $7\;m^2$부터 $32\;m^2$ 까지 다양한 형태의 터널들이 비교적 경암층에 굴착되었으며 이의 총 연장은 44 km에 달한다. 이 가운데 직경 3.5 m의 터널 10 km가 HP TBM으로 12개월 만에 굴착되었다. 이 터널에서 TBM의 굴착과 장비선정 외에도, 기획, 운영 및 조직 등이 특별한 관심을 끌고 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제30권1호
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• pp.75-91
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• 2022

This paper aims to show how to use several Machine Learning (ML) methods to estimate the TBM penetration rate systematically (TBM-PR). To this end, 1125 datasets including uniaxial compressive strength (UCS), Brazilian tensile strength (BTS), punch slope index (PSI), distance between the planes of weakness (DPW), orientation of discontinuities (alpha angle-α), rock fracture class (RFC), and actual/measured TBM-PRs were established. To evaluate the ML methods' ability to perform, the 5-fold cross-validation was taken into consideration. Eventually, comparing the ML outcomes and the TBM monitoring data indicated that the ML methods have a very good potential ability in the prediction of TBM-PR. However, the long short-term memory model with a correlation coefficient of 0.9932 and a route mean square error of 2.68E-6 outperformed the remaining six ML algorithms. The backward selection method showed that PSI and RFC were more and less significant parameters on the TBM-PR compared to the others.

• 터널과지하공간
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• 제30권3호
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• pp.214-225
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• 2020

쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine) 터널 굴착 시 암반의 상태는 굴진 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 암석 강도는 지반조사 시 실내시험을 통해 얻을 수 있으나, 전체 TBM 굴진 구간에 대해 모두 알 수 없다. TBM 굴진 시 최적 Operation Parameter를 적용하기 위해서는 굴진 속도에 영향을 미치는 암석 강도를 파악하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 TBM 굴착 중 생성되는 기계 데이터와 머신러닝(Machine Learning) 기법을 활용하여 암석 강도를 예측하고자 한다. 암석 강도를 예측하기 위해 여러 머신러닝 기법을 사용하여 비교하였고, 가장 예측 성능이 좋은 스태킹 모델을 최종 모델로 선택하였다. 암반 구간 Slurry 쉴드 TBM 굴진 사례에서 지반조사 및 시공 중 조사한 암석 강도와 강도를 획득한 위치에서의 TBM 굴착 데이터를 사용하였다. TBM 굴착 데이터는 Training과 Test용으로 8:2로 분할하였으며, 변수 선택(feature selection), 표준화(scaling), 이상치(outlier) 제거 등 전처리 과정을 수행하였다. 하이퍼파라미터 튜닝까지 마친 후, 스태킹 모델에 대해 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)와 결정 계수(R²)로 모델을 평가한 결과 각각 5.556과 0.943로 나타났으며, TBM 굴착 데이터로 암석 강도를 예측하는 모델로 유용할 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.857-870
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• 2017

사회기반시설의 지중화로 인하여 쉴드 TBM 적용이 점차 확대되고 있는 추세다. 합리적인 공기기간 및 공사비 산정을 위해 쉴드 TBM의 실굴진율을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이라 할 수 있다. 이러한 이유로 국내에서는 지반의 물성을 합리적으로 반영한 쉴드 TBM의 실굴진율 예측모델이 필요한 상황이다. 본 연구는 쉴드 TBM의 순굴진율 산정을 위해 현장 데이터베이스를 기반으로 현장관입지수의 통계적 예측절차를 모듈화 하였다. 출력인자로 현장관입지수를 선정하였고, 비정상치 제거 및 전처리 그리고 최상 부분집합선택이 고려된 능형회귀를 적용한 예측시스템을 모듈에 포함하였다. 또한 현장 굴진 데이터를 활용하여 예측모델의 적용성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.385-392
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• 2021

국내 전력구 터널공사에 투입할 이수식 쉴드TBM의 발주에 있어서 발주자가 주관하여 전문가로 구성된 위원회를 구성하고, 장비발주를 위한 기술 및 사양에 대한 선정 기준을 수립한 후, 제조사의 기술제안서를 바탕으로 평가하여 적합판정된 장비를 선정하는 일련의 과정이 시도되었다. 쉴드TBM 공법의 최근 증가추세에 따라 성능과 품질을 사전에 검증하고, 경제성을 확보하는 방법의 하나로서 향후 쉴드TBM의 발주를 위한 가이드라인으로 참고될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1500-1505
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• 2010

The objective of this study is controlling of the large diameter Shield TBM excavation for subway tunnels. In this paper, it will focus on the selection of Shield TBM and the problems of excavation due to unusual abrasion of the Disk Cutters and the distorted Cutter Mounts, in mixed layer of soil in below and hard rock in above, and in rock layer. And also, it will be discussed that the type of ground improvement to change and repair the Disk Cutters and the distorted Cutter Mounts, Advance Rate, Cutter Torque, etc. The results of this study will be using controlling of the excavation in various large diameter Shield TBM for subway tunnels.