머신러닝을 적용한 인접굴착에 따른지하철 박스구조물의 안전영역 적정성 분석 = Evaluation of Safety Zone Appropriateness of Subway Box Structures by Adjacent Excavation Using Machine Learning

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인접굴착공사에 따른 운행선 지하철 박스구조물의 안전영역에 관한 연구로서, 도시철도에 인접하여 시행되는 굴착공사가 지하철 박스구조물의 거동에 영향을 미치는 주요 매개변수를 도출하였다. 수치해석 결과의 상관 관계를 분석하였고, 머신러닝 기법을 적용하여 인접굴착공사가 박스구조물에 미치는 영향 범위를 도출함으로써 현행 안전영역의 적정성을 분석하였다. 또한 본 연구에서는 인접굴착공사가 시행되는 현장조건을 바탕으로 박스구조물의 거동을 사전에 예측할 수 있는 머신러닝 분석기법을 제안하였다.
본 연구의 대상구조물은 도시철도에서 대표적인 본선 2련 박스구조물을 대상으로 분석을 수행하였다. 연구결과, 도시철도 깊이, 굴착 깊이 및 지하수위 각각의 상호 깊이 차이가 박스구조물의 변위거동에 영향을 미치는 주요 매개변수로 분석되었다. 그 중 박스구조물의 깊이와 굴착 깊이 간의 차이가 박스 구조물의 변위거동에 가장 큰 영향을 미치는 매개변수로 도출되어 안전영역 설정의 주요 요건으로 분석되었다. 또한 인접굴착 깊이가 박스구조물의 깊이 보다 더 깊게 굴착될수록 박스구조물의 침하에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 연구결과, 현행 인접굴착공사에 대한 안전관리등급 결정의 주요 변수인 박스구조물과 인접굴착공사간의 수평이격거리 보다는 연직방향의 굴착 깊이에 직접적인 영향을 받는 것으로 분석되었다.
본 연구에서 제시한 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 인접굴착공사에 따른 박스구조물의 변위 거동 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 예측기법을 통해 시공 중 계측으로 평가가 어려운 인접굴착공사에 따른 침하 및 융기 등과 같은 지하철 박스구조물의 변위 거동 분석 및 이에 따른 구조물의 손상 발생 가능성을 사전에 파악할 수 있을 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study is an evaluation on the safety zone of the subway box structure of the according to the adjacent excavation, and derived the main parameters that the excavation work carried out adjacent to the subway affects the behavior of the subway box structure. By analyzing the correlation of numerical analysis results and applying machine learning techniques, the range of influence of adjacent excavation work on the box structure was derived to analyze the adequacy of the current safety zone. In addition, this study proposed a machine learning analysis method that can predict the behavior of a box structure in advance based on the conditions of the adjacent excavation construction site.
As for the target structure of this study, an analysis was performed targeting a representative main line twin box structure in an urban railway. As a result of the study, the depth of the urban railway, the depth of the excavation, and the difference in depth between each of the underground water levels were analyzed as the main parameters that affect the displacement behavior of box structures.
In addition, it was analyzed that the deeper the adjacent excavation depth than the box structure, the greater the effect on settlement of the box structure.
As a result of the study, it was analyzed that the vertical direction of excavation depth was more directly affected than the horizontal separation distance between the box structure and adjacent excavation work, which is the main variable in determining the safety management level for the current adjacent.
Based on the machine learning algorithm presented in this study, it was analyzed that it was possible to predict the displacement behavior of box structures due to adjacent excavation work. Therefore, it is anticipated that through the prediction technique proposed in this study, it will be possible to predict and evaluate the displacement behavior of subway box structures, such as settlement and uplift, which are difficult to assess during construction due to adjacent excavation work. Consequently, it is deemed possible to identify the potential occurrence of structural damage in advance.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구 배경 및 목적 1
• 제 2 절 연구 내용 및 범위 3
• 제 3 절 연구 동향 5
• 제 2 장 도시철도 인접굴착공사 사례조사 8
• 제 1 절 개요 8
• 1. 도시철도 인접굴착공사 안전관리기준 8
• 2. 인접굴착공사 현황 분석 11
• 제 2 절 인접굴착공사 관련 자료 검토 12
• 1. 인접굴착공사 영향 매개변수 검토 12
• 2. 도시철도 인접굴착공사 설계검토 결과 분석 15
• 제 3 장 머신러닝을 이용한 매개변수 해석 21
• 제 1 절 개요 21
• 제 2 절 매개변수 간 상관관계 분석 25
• 제 3 절 머신러닝 알고리즘 검토 27
• 1. Scikit-Learn 27
• 2. 선형회귀 27
• 3. 랜덤포레스트회귀 28
• 제 4 절 매개변수별 영향인자 분석 30
• 1. 훈련데이터 세트 예시 30
• 2. 전체 매개변수를 이용한 머신러닝 해석결과 32
• 3. 수정 매개변수를 이용한 머신러닝 해석결과 37
• 4. 제안 매개변수를 이용한 머신러닝 해석결과 42
• 제 4 장 분석 및 고찰 48
• 제 1 절 박스구조물 매개변수와 수치해석 결과 상관관계 분석 48
• 1. 개요 48
• 2. 매개변수와 수치해석 결과의 상관관계 분석 48
• 제 2 절 머신러닝을 이용한 박스구조물 거동예측의 적정성 분석 63
• 1. 개요 63
• 2. 머신러닝 예측 모델의 적정성 분석결과 64
• 제 5 장 결 론 67
• 참 고 문 헌 69
• Abstract 72

참고문헌 (Reference)

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12. 지하철 박스 구조물의 변위거동에 따른 손상영향 평가, 동양대학교 일반대학원, 양규남, 양규남, 박사학위논문, , 2022

13. 머신러닝을 활용한 핸드볼 경기결과 시각화 및 예측력 비교, 상명대학교 일반대학원, 김지응, 박사학위논문, , 2020

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18. 머신러닝을 활용한 초등학교 학생건강체력평가(PAPS) 등급 예측모델 개발, 한국교원대학교 대학원, 한희두, 박사학위논문, , 2022

19. 지하철 구조물 하부 인접 터널 굴착의 안정성에 관한 분 석, 서울과학기술대학교 철도전문대학원, 박동룡, 석사학위논문, , 2014

20. 지하철 구조물 상부에 신축되는 건물에 의한 지하철 구조 물 안정해석 연구, 고려대학교 공학대학원, 심성수, 석사학위논문, , 2010

21. 지하철 인접지반 굴착 시 흙막이벽체 및 지하철 BOX 안 정성 평가 연구, 서울시립대학교 과학기술대학원, 윤다영, 석사학위논문, , 2017

22. , 도시철도 터널 하부를 횡단하는 신설 터널 건설에 따른 영향 분석, 서울과학기술대학교 철도전문대학원, 소학영, 석사학위논문, , 2020

23. 기존 상부구조물 및 터널 하부를 통과하는 터널공사 시공 안정성에 관한 연구, 서울시립대학교 과학기술대학원, 장문석, 석사학위논문, , 2017

24. 운행중인 도시철도 직상부의 초고층 빌딩 신축에 따른 지 하구조물 안정성 확보방안 연구, 서울과학기술대학교 철도전문대학원, 이선길, 석 사 학위논문, , 2014