• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.502-517
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• 2022

TBM의 활용이 증가하면서 최근 국내외에서 머신러닝 기법으로 TBM 데이터를 분석하여 디스크커터의 교환주기 예측 및 굴진율을 예측하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 굴진 시 획득되는 기계 데이터와 지반 데이터를 기반으로 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 회귀 모델을 접목하여 슬러리 쉴드 TBM 현장의 디스크 커터 마모 예측을 하였다. 디스크 커터 마모 예측을 위해서 Training과 Test 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 앙상블 계열의 그레디언트 부스팅 모델이 결정계수가 0.852, 평균 제곱근 오차가 3.111로 좋은 성능을 보여주었고 특히 학습성능과 더불어 학습속도에서 우수한 결과를 보여주었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 슬러리 쉴드 TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 디스크 커터 마모 예측 모델의 적합성은 높다고 보인다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 디스크 마모 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권2호
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• pp.240-246
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• 2023

친환경적인 태양에너지를 사용하여 대기오염물질인 NO_x를 광화학적 반응으로 변환시키는 연구를 수행하였으며 광촉매를 모르타르 표면에 코팅한 시편을 제조하여 NO_x의 광화학적 전환율을 분석하였다. TiO₂ 광촉매를 거푸집의 하부에 먼저 넣고 시멘트 모르타르를 넣은 후 시멘트 모르타르를 양생시켜 광촉매 코팅된 콘크리트를 제조하였다. 거푸집 바닥에 미리 grease를 도포함으로써 양생 후에 콘크리트가 쉽게 탈형될 수 있도록 하였다. TiO₂ 코팅 양, UV-A 광 세기, 전체 기체 유량, 상대 습도, 그리고 초기 NO_x 농도와 같은 공정 변수를 체계적으로 변화시켜서 광촉매 반응에 의한 NO_x의 전환율을 조사하였다. 제조된 광촉매 코팅된 콘크리트가 다양한 공기 중의 공정 변수 조건에서 NO_x를 성공적으로 전환시키는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 NO_x, SO_x, VOCs 등의 대기오염물질을 효과적으로 제어하기 위한 건물, 터널, 또는 도로와 같은 인프라 시설의 설계를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.