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고성일(Sung-Yil Koh),권성주(Sung-Ju Kwon),황창희(Chang-Hee Hwang),김상인(Sang-In Kim),추석연(Seok-Yeon Choo) 한국철도학회 2011 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2011 No.5
Shield TBM tunneling method has been getting the spotlight for urban tunneling. It can be minimized the civil complaint during construction and possible safe tunneling. But the settlement has occurred inevitably due to characteristics of shield TBM equipment. For this reason, the civil complaint can occur in urban areas when tunnel with shallow depth passes through neighboring building or residential area. In this study, the occurrence factors of settlement according to shield TBM tunneling and the tendency of ground settlement by strata condition had analyzed. It is suggested that the practical settlement estimation method and minimizing method of ground settlement under simultaneous backfill grouting condition through measurement results and back analysis data using gap parameter.
양수빈 ( Su-bhin Yang ),김민태 ( Min-tae Kim ),권수빈 ( Su-bin Kwon ),우나현 ( Na-hyun Woo ),김학재 ( Hak-jae Kim ),정태경 ( Tai-kyeong Jeong ),이성주 ( Sung-ju Lee ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.