Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using ...
Transcript of Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using ...
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol.30, No.3, 2020, pp.214-225
https://doi.org/10.7474/TUS.2020.30.3.214 ISSN: 1225-1275(Print) ISSN: 2287-1748(Online)
ORIGINAL ARTICLE
์ด๋ TBM ๊ธฐ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ด์ฉํ ์์์ ์ผ์ถ์์ถ๊ฐ๋ ์์ธก
๊นํํ1, ๊ณ ํ์1*, ๋ฐ์์2, ๊นํ๊ณค3, ์ด๋ํ4
1SK๊ฑด์ค Infra OMํ์ TF ํ๋ก, 2SK๊ฑด์ค Infra OMํ์ TF์ฅ, 3SK๊ฑด์ค TBMํ์ฅ, 4SK๊ฑด์ค ์๋ฌด
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield
TBM Machine Data and Machine Learning Technique
Tae-Hwan Kim1, Tae Young Ko1*, Yang Soo Park2, Taek Kon Kim3, and Dae Hyuk Lee4
1PRO, SK Engineering and Construction Infra OM Innovation TF2Leader, SK Engineering and Construction Infra OM Innovation TF3Leader, SK Engineering and Construction TBM Team 4Vice President, SK Engineering and Construction
*Corresponding author: [email protected]
ABSTRACT
Received: June 8, 2020
Revised: June 19, 2020
Accepted: June 22, 2020
Uniaxial compressive strength (UCS) of rock is one of the important factors to determine the
advance speed during shield TBM tunnel excavation. UCS can be obtained through the
Geotechnical Data Report (GDR), and it is difficult to measure UCS for all tunneling
alignment. Therefore, the purpose of this study is to predict UCS by utilizing TBM machine
driving data and machine learning technique. Several machine learning techniques were
compared to predict UCS, and it was confirmed the stacking model has the most successful
prediction performance. TBM machine data and UCS used in the analysis were obtained from
the excavation of rock strata with slurry shield TBMs. The data were divided into 8:2 for
training and test and pre-processed including feature selection, scaling, and outlier removal.
After completing the hyper-parameter tuning, the stacking model was evaluated with the
root-mean-square error (RMSE) and the determination coefficient (R2), and it was found to be
5.556 and 0.943, respectively. Based on the results, the sacking models are considered useful
in predicting rock strength with TBM excavation data.
Keywords: Shield TBM, UCS, Machine learning, Regression analysis, Prediction model
์ด๋ก
์ด๋ TBM(Tunnel Boring Machine) ํฐ๋ ๊ตด์ฐฉ ์ ์๋ฐ์ ์ํ๋ ๊ตด์ง ์ฑ๋ฅ์ ๊ฒฐ์ ํ๋ ์ค์ํ ์์ ์ค
ํ๋์ด๋ค. ์์ ๊ฐ๋๋ ์ง๋ฐ์กฐ์ฌ ์ ์ค๋ด์ํ์ ํตํด ์ป์ ์ ์์ผ๋, ์ ์ฒด TBM ๊ตด์ง ๊ตฌ๊ฐ์ ๋ํด ๋ชจ๋
์ ์ ์๋ค. TBM ๊ตด์ง ์ ์ต์ Operation Parameter๋ฅผ ์ ์ฉํ๊ธฐ ์ํด์๋ ๊ตด์ง ์๋์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋
์์ ๊ฐ๋๋ฅผ ํ์ ํ๋ ๊ฒ์ด ๋งค์ฐ ์ค์ํ๋ค. ์ด์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ TBM ๊ตด์ฐฉ ์ค ์์ฑ๋๋ ๊ธฐ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋จธ
์ ๋ฌ๋(Machine Learning) ๊ธฐ๋ฒ์ ํ์ฉํ์ฌ ์์ ๊ฐ๋๋ฅผ ์์ธกํ๊ณ ์ ํ๋ค. ์์ ๊ฐ๋๋ฅผ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํด
์ฌ๋ฌ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋น๊ตํ์๊ณ , ๊ฐ์ฅ ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ด ์ข์ ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ์ต์ข ๋ชจ๋ธ๋ก ์ ํํ
์๋ค. ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ Slurry ์ด๋ TBM ๊ตด์ง ์ฌ๋ก์์ ์ง๋ฐ์กฐ์ฌ ๋ฐ ์๊ณต ์ค ์กฐ์ฌํ ์์ ๊ฐ๋์ ๊ฐ๋๋ฅผ ํ๋ํ
์์น์์์ TBM ๊ตด์ฐฉ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์๋ค. TBM ๊ตด์ฐฉ ๋ฐ์ดํฐ๋ Training๊ณผ Test์ฉ์ผ๋ก 8:2๋ก ๋ถํ ํ
์์ผ๋ฉฐ, ๋ณ์ ์ ํ(feature selection), ํ์คํ(scaling), ์ด์์น(outlier) ์ ๊ฑฐ ๋ฑ ์ ์ฒ๋ฆฌ ๊ณผ์ ์ ์ํํ
โธ The Korean Society for Rock Mechanics and Rock Engineering 2020. This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attrib-ution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/ licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 215
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
1. ์ ๋ก
์ด๋ TBM(Tunnel Boring Machine)์ ์ด์ฉํ ๊ตด์ฐฉ ๊ณต์ฌ์์ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ(Performance)์ ์ ์ฒด TBM ๊ณต์ฌ๊ธฐ๊ฐ๊ณผ ๊ณต์ฌ๋น ์์ธก์
์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์ค์ํ ์์์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํด ๋ค์ํ ๋ชจ๋ธ๋ค์ด ์ ์๋์ด ์๋ค. ๋ํ์ ์ผ๋ก TBM์ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ ๋ํ๋ด๋ ์ง
ํ๋ก๋ ๊ด์ ์จ(Penetration Rate, PR)๊ณผ ํ์ฅ ๊ด์ ์ง์(Field Penetration Index, FPI)๊ฐ ์๋ค. ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ ์์ธกํ๋ ๋ํ์ ์ธ ๋ชจ
๋ธ๋ก๋ ๊ฐ๋ณ ๋์คํฌ ์ปคํฐ์ ์์ฉ๋ ฅ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ ์ด๋ก ์ ์ธ CSM ๋ชจ๋ธ(Rostami and Ozdemir, 1993, Rostami, 1997)๊ณผ TBM
ํ์ฅ ์ฌ๋ก๋ค์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ ๊ฒฝํ์ ์ธ NTNU ๋ชจ๋ธ(Bruland, 1998, Macias, 2016)์ด ์๊ณ , ์ด์ธ์๋ Gehring(Gehring, 1995),
QTBM(Barton, 1999), RME(Bieniawski et al., 2006) ๋ฑ์ด ์๋ค. 2000๋ ๋ ์ดํ์ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ์์ธก ๋ชจ๋ธ์ ๋ํด Lee et al. (2016)์
26๊ฐ์ ์์ธก ๋ชจ๋ธ์ ๋ถ์ํ์ฌ ์ ๋ ฅ์ธ์ ์ ์ ๋จ๊ณ์ ์์ธก๊ธฐ๋ฒ ์ ์ฉ๋จ๊ณ์ ๋ฐ๋ผ ๋ถ๋ฅํ ๋ฐ ์๋ค.
ํํธ, ์ด๋ TBM์ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ TBM ์ฅ๋น์ ์ฑ๋ฅ, ์ด์ ์(Operator)์ ์๋ จ๋, ํ์ฅ ๊ด๋ฆฌ ์ฒด๊ณ, ํ์ ์์ฌ ์ ์ ๊ณต๊ธ, ์ ์ง๊ด๋ฆฌ
๋ฑ์๋ ์ํฅ์ ๋ฐ์ง๋ง, ๋ฌด์๋ณด๋ค ๊ตด์ฐฉ ์๋ฐ์ ์ํ์ ๊ฐ์ ์ง๋ฐ์กฐ๊ฑด์ ํฐ ์ํฅ์ ๋ฐ๋๋ค. Lee et al.(2016)๋ TBM ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ์์ธก๋ชจ
๋ธ์ ์ ๋ ฅ ๋ฐ ์ถ๋ ฅ ์ธ์๋ฅผ ์ ๋ฆฌํ์ฌ ์ฃผ์ ์ํฅ์ธ์์ ์ ์ฉ ๋น๋๋ฅผ ๋ถ์ํ์์ผ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ์์ 5๊ฐ์ ์ธ์๋ก ์์ฝํ๋ฉด ๋ค์์ Table 1
๊ณผ ๊ฐ๋ค. ์ฌ์ฉ๋ ๋น๋์๊ฐ ๊ฐ์ฅ ๋์ ์ ๋ ฅ์ธ์๋ ์์์ ์ผ์ถ์์ถ๊ฐ๋(Uniaxial Compressive Strength, UCS)์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ํตํด
UCS๊ฐ ๊ฐ์ฅ ์ค์ํ ์ธ์์๊ณผ ๋์์ ํ์ฅ์ ์ค๋ฌด์๊ฐ ํ๋ํ๊ธฐ ์ฌ์ด ์ธ์๋ก ๊ทธ ํ์ฉ๋๊ฐ ๋์์ ์ ์ถํ ์ ์๋ค. ํ์ง๋ง, UCS๋
๊ตด์ง ์ฑ๋ฅ์ ๊ฒฐ์ ์ง๋ ์ค์ํ ์์์์๋ ๋ถ๊ตฌํ๊ณ ์ง๋ฐ์กฐ์ฌ ์ ์ค๋ด์คํ์ ํตํด ์ป์ ์ ์์ผ๋, ์ ์ฒด TBM ๊ตด์ง ๊ตฌ๊ฐ์ ๋ํด ๋ชจ
๋ ์ ์ ์๋ ํ๊ณ์ ์ด ์๋ค.
๋ฐ๋ผ์ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ TBM ๊ตด์ฐฉ ์ค ์์ฑ๋๋ ๊ธฐ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ์ ํ๊ท๋ถ์ ๋ชจ๋ธ(Regression model)์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ ๋จธ์ ๋ฌ๋
(Machine Learning) ๊ธฐ๋ฒ์ ํ์ฉํ์ฌ ๊ตด์ง ์ค ์ค์๊ฐ์ผ๋ก ํ์ฌ ๊ตด์ฐฉํ๋ ์ง๋ฐ์ ๋ํ UCS๋ฅผ ์์ธกํ ์ ์๋ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ํํ์๋ค.
์ด๋ฅผ ํตํด TBM์ ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ ๊ตด์ฐฉ ์ ์ด์ ์์ ์ฅ๋น ์ ์ด์ ๋์์ ์ฃผ๊ณ , ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ์์ธก ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ต์ ํ ๋ถ์์ ํตํ ์๋ ์ด์ ์
์ด(Auto Steering) ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ ๋ฑ์ ์ ์ฉํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๋ค.
Table 1. Frequency of input parameter for TBM performance prediction (Lee et al., 2016)
Rank Input parameters Frequency
1 UCS : Uniaxial compressive strength 24
2 Js : Joint spacing(=Distance between plane of weakness) 13
3 ฮฑ : Angle between plane of weakness and TBM-driven direction 11
4 Bi : Brittleness index 10
5 RQD : Rock quality designation 6
์๋ค. ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ ํ๋๊น์ง ๋ง์น ํ, ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ๋ํด ํ๊ท ์ ๊ณฑ๊ทผ ์ค์ฐจ(Root Mean Square
Error, RMSE)์ ๊ฒฐ์ ๊ณ์(R2)๋ก ๋ชจ๋ธ์ ํ๊ฐํ ๊ฒฐ๊ณผ ๊ฐ๊ฐ 5.556๊ณผ 0.943๋ก ๋ํ๋ฌ์ผ๋ฉฐ, TBM ๊ตด์ฐฉ ๋ฐ
์ดํฐ๋ก ์์ ๊ฐ๋๋ฅผ ์์ธกํ๋ ๋ชจ๋ธ๋ก ์ ์ฉํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๋ค.
ํต์ฌ์ด: ์ด๋ TBM, ์ผ์ถ์์ถ๊ฐ๋, ๋จธ์ ๋ฌ๋, ํ๊ท๋ถ์, ์์ธก๋ชจ๋ธ
216 โ Tae-Hwan Kim, Tae Young Ko, Yang Soo Park, Taek Kon Kim, and Dae Hyuk Lee
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
2. ๋ฐฐ๊ฒฝ ์ด๋ก
2.1 ์ผ์ถ์์ถ๊ฐ๋(UCS)์ ํ์ฅ ๊ด์ ์ง์(FPI)
์ง๋ฐ์กฐ์ฌ ๋จ๊ณ์์ ์์ถ(Boring)๋ฅผ ํตํด ํ๋ํ ์ ์๋ UCS๋ ํฐ๋์ด๋ ์งํ๊ณต๊ฐ ์ค๊ณ ๋ฐ ์๊ณต์์ ์ค์ํ ์ธ์ ์ค ํ๋์ด๋ค.
์์ ์ธ๊ธํ ๋ฐ์ ๊ฐ์ด, ์ด๋ TBM ๊ตด์ง ์ ์๋ฐ์ ์ํ๋ ๊ตด์ง ์ฑ๋ฅ๊ณผ ๋ฐ์ ํ ๊ด๊ณ๊ฐ ์์ผ๋, ์ง๋ฐ์กฐ์ฌ ์ ์ ํ์ ์ผ๋ก UCS๋ฅผ ์ป๋
ํ๊ณ์ ์ด ์๊ณ , ์ด์ ๋ฐ๋ผ ์์ถ๊ณต ์ฌ์ด์ ๊ตฌ๊ฐ์ ๋ํด ์๋ฐ ์ํ์ ๋ถํ์ค์ฑ ๋ํ ์กด์ฌํ๋ค.
์ด๋ TBM ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ด ์๋ฐ์ ๊ฐ๋์ ๊ด๊ณ์์์ ํ์ฅ ๊ด์ ์ง์(Field Penetration Index, FPI)๋ฅผ ํตํด ์ค๋ช ํ ์ ์๋ค. FPI๋
์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์๋ฐ์์ ์ ์ญ๊ธฐ์ ์ฑ๋ฅ์ ์ค๋ช ํ๋๋ฐ ์ฌ์ฉ๋๋ฉฐ, ์ด๋ TBM์ ์ ์ฉํ๋ฉด ์๋ ์ (1)์์ ๋ณผ ์ ์๋ฏ์ด ๊ตด์ง ์ถ๋ ฅ๊ณผ
TBM ์ปคํฐ์ ๊ฐ์์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ด์ ์จ๋ก ์ ์๋ ์ ์๋ค. ์ฌ๊ธฐ์, Fn์ TBM ์ปคํฐ ๋น ์ถ๋ ฅ์ผ๋ก kN/cutter ์ด๊ณ , Prev๋ ์ปคํฐ ํ์ ๋น ๊ด์
๊น์ด๋ก mm/revํํ๋๋ฉฐ, FPI๋ Fn์ Prev์ผ๋ก ๋๋ ๊ฐ์ผ๋ก (kN/cutters)/(mm/rev)๋ก ๋ํ๋ผ ์ ์๋ค.
(1)
Hamidi and Bejari(2013)๊ฐ ์๋ฐ๋ถ๋ฅ๋ฒ์ธ RMR ์์คํ ์ ์ด์ฉ๋๋ ์ฌ์ฏ ๊ฐ์ง ์ธ์ ์ค ๋ค์ฏ ๊ฐ์ง์ธ ์ผ์ถ์์ถ๊ฐ๋, ์์ง ๊ณ์
(RDQ), ์ ๋ฆฌ์ ๊ฐ๊ฒฉ, ์ ๋ฆฌ์ ์ํ, ์งํ์์ ๋ํด FPI์ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ Table 2์ ๊ฐ์ผ๋ฉฐ, UCS๊ฐ ๋ค๋ฅธ ์ธ์๋ค์ ๋นํด ๋์
์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ ํ์ธํ์๋ค. ๋ํ ์๋ Fig. 1์์ ๋ณผ ์ ์๋ฏ์ด FPI์ ์ ํ ๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ ์ ์ ์๊ณ , ์ด๋ฅผ ํตํด, ์๋ฐ
์ ๊ฐ๋์ ์ด๋ TBM ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ด ๋ฐ์ ํ ๊ด๊ณ๊ฐ ์์์ ํ์ธํ ์ ์๋ค.
Table 2. Correlation of FPI with RMR input parameters (Hamidi and Bejari, 2013)
RMR five input parameters R2 value
1 UCS 0.70
2 Joint spacing 0.62
3 RQD 0.59
4 Partial rating of joint conditions 0.45
5 Partial rating of groundwater conditions 0.04
Fig. 1. Corrleation between FPI and UCS (Hamidi and Bejari, 2013)
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 217
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
2.2 ๋จธ์ ๋ฌ๋(Machine Learning)
์ธ๊ณต์ง๋ฅ์ ํ ๋ถ์ผ๋ก ๋จธ์ ๋ฌ๋(Machine Learning) ๋ฐ ๋ฅ๋ฌ๋(Deep Learning)์ ์ฌ๋ฌ ๋ถ์ผ์ ํ๋ฐํ ํ์ฉ๋๊ณ ์์ผ๋ฉฐ, ํ์ ์
์ผ๋ก๋ ๋ฅ๋ฌ๋์ ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ํ ์ข ๋ฅ์ด๋ค. ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ง๋ํ์ต(Supervised Learning), ๋น์ง๋ํ์ต(Unsupervised Learning)๊ณผ
๊ฐํํ์ต(Reinforcement Learning) 3 ๊ฐ์ง๋ก ๋ถ๋ฅํ ์ ์์ผ๋ฉฐ ๋ชฉ์ ์ ๋ฐ๋ผ ์ ์ ํ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํด์ผ ํ๋ค. ์ง๋ํ์ต์
์ ๋ ฅ๊ฐ๊ณผ ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ์ ๊ฐ์ด ์ฃผ๊ณ ํ์ต์ ์ํค๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ๋ถ๋ฅ ๋ฐ ํ๊ท ๋ฑ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ง ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฐ์ด๋ฏ๋ก ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ง๋ํ์ต์ ํ ๋ถ
์ผ์ธ ํ๊ท๋ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ์๋ค. ๋ฅ๋ฌ๋(Deep Learning)์ ๋ชจ๋ธ์ด ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ด๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๊ธฐ ์ด๋ ค์ด ๋ธ๋๋ฐ์ค(Black box) ํํ
๋ผ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋ํ ์ค๋ช ์ด ํ์ํ ๊ฒฝ์ฐ ์ ํฉํ์ง ์์ผ๋ฉฐ ๊ฒฐ๊ณผ ๋์ถ๊น์ง์ ์๊ฐ์ด ์ค๋ ๊ฑธ๋ฆฌ๋ฏ๋ก, ์ถํ TBM ํ์ฅ์์ ์ค์๊ฐ ์์ฑ๋๋
๊ธฐ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ์ํ์ฌ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋์ถํ๊ธฐ์๋ ์ด๋ ค์์ด ์๋ค๊ณ ํ๋จ๋์ด ๋ถ์๊ธฐ๋ฒ์์ ์ ์ธํ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ฌ๋ฌ ํ๊ท๋ชจ๋ธ
์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋น๊ต ํ๊ฐํ์๊ณ , ๊ฐ ํ๊ท๋ชจ๋ธ์ ๋ํ ๊ฐ๋ต์ ์ธ ๋ด์ฉ์ ๋ค์์ Table 3๊ณผ ๊ฐ๋ค.
Table 3. Summary of the machine learning models used in this study
Regression Model Model type description
1 Linear Multiple Linear
2 Ridge L2 Regularization
3 Lasso L1 Regularization
4 Mixed 1 Mixed Model (Multiple Linear, Ridge, Lasso)
5 SVM (Support Vector Machine) Support Vector Regression (RBF Kernel)
6 XGBoost (eXtra Gradient Boosting) Ensemble learning - Boosting
7 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) Ensemble learning - Boosting
8 Mixed 2 Mixed Model (SVM, XGBoost, LightGBM)
9 Stacking Meta ModelEnsemble learning - Stacking
Sub Model (Linear, Ridge, Lasso, SVR, XGBoost, LightGBM)
2.2.1 ๊ท์ (Regularization) ๋ชจ๋ธ
์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ ํ ๋ชจ๋ธ์์ ๋น์ฉ ํจ์(Cost function)๋ ์ค์ ๊ฐ๊ณผ ์์ธก๊ฐ์ ์ฐจ์ด์ธ ์์ฐจ ์ ๊ณฑํฉ(Residual Sum of Squares, RSS)
์ ์ต์ํํ๋ ๊ฒ๋ง ๊ณ ๋ คํ๋ค. ์ด ๊ฒฝ์ฐ, ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ์ ์ง๋์น๊ฒ ๋ง์ถ๊ฒ ๋๊ณ , ํ๊ท ๊ณ์๊ฐ ์ฝ๊ฒ ์ปค์ ธ ์คํ๋ ค ๋ณ๋์ฑ์ด ์ฌํด์ง๊ณ ์
์ธก ์ฑ๋ฅ์ด ์ ํ๋๊ธฐ ์ฝ๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๋น์ฉ ํจ์๋ RSS ์ต์ํ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ๊ณผ์ ํฉ์ ๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํด ํ๊ท ๊ณ์ ๊ฐ์ด ์ปค์ง์ง ์๋๋ก ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ
์ด ์๋ก ๊ท ํ์ ์ด๋ฃจ์ด์ผ ํ๋ค. ์ด๋ฅผ ์ํด ๋น์ฉ ํจ์์ alpha๋ผ๋ ํ๋ ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ก ํ๋ํฐ๋ฅผ ๋ถ์ฌํด ํ๊ท ๊ณ์ ๊ฐ์ ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ๊ฐ์์
์ผ ๊ณผ์ ํฉ์ ๊ฐ์ ํ๋ ๋ฐฉ์์ ๊ท์ (Regularization)๋ผ๊ณ ํ๋ค. ๊ท์ ๋ ํฌ๊ฒ L2์ L1์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋๋ฉฐ, ์ด๋ ๊ฐ๊ฐ Ridge์ Lasso ํ๊ท
๋ผ๊ณ ํ๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๋ ํ๊ท ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ํด alpha๊ฐ์ ์กฐ์ ํ์ฌ ์ ํฉํ ๋ชจ๋ธ๋ก UCS๋ฅผ ์์ธกํ์๋ค.
2.2.2 ์ํฌํธ ๋ฒกํฐ ๋จธ์ (Support Vector Machine, SVM)
SVM์ Cortes and Vapnik (1995)์ ์ํด ์๊ฐ๋ ์ดํ ์์๋ธ์ด๋ ์ ๊ฒฝ๋ง์ด ๋๋๋๊ธฐ ์ ์ํ์ ์ผ๋ก ์ ์๊ฐ ์ ๋ ๋ชจ๋ธ๋ก ์ธ๊ธฐ
๋ฅผ ๋์๋ค. ๋น์ ํ ๋ฌธ์ ์ ๋ํด์๋ ์ปค๋ ํจ์(Kernel function)๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ํ๋ฉด์์ ๊ณ ์ฐจ์ ๊ณต๊ฐ์ ์ฌ์์ํจ ๋ค ๋ถ๋ฅํ๋๋ฐ, ์ปค๋
ํจ์ ์ข ๋ฅ์๋ ๋ํ์ ์ผ๋ก Polynomial, Sigmoid, RBF(Radial Basis Function)์ด ์๋ค. SVM์ ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ถ๋ฅ๋ฌธ์ ์์ธก์
218 โ Tae-Hwan Kim, Tae Young Ko, Yang Soo Park, Taek Kon Kim, and Dae Hyuk Lee
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
์ฌ์ฉ์ด ๋์ง๋ง ์์์ ์ค์๊ฐ์ ์์ธก ๊ฐ๋ฅํ๋๋ก ฮต-๋ฌด๊ฐ๋ ์์คํจ์(ฮต-insensitive loss function)๋ฅผ ๋์ ํ์ฌ ํ๊ท ๋ฌธ์ ์๋ ์
์ฉ์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ SVR(Support Vector Regression)์ด๋ผ๊ณ ํ๋ค(Vapnik et al., 1996). ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๋น๊ต์ ์ฑ๋ฅ์ด ๋ฐ์ด๋๋ค
๊ณ ์๋ ค์ง RBF ์ปค๋ ํจ์๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ UCS๋ฅผ ์์ธกํ์๋ค.
2.2.3 ์์๋ธ ํ์ต(Ensemble learning) ๋ชจ๋ธ
์์๋ธ ํ์ต์ ์ฌ๋ฌ ์์ธก๊ธฐ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ๊ทธ ์์ธก์ ๊ฒฐํฉํจ์ผ๋ก์จ ๋ณด๋ค ์ ํํ ์ต์ข ์์ธก์ ๋์ถํ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ด๋ค. ์์๋ธ ํ์ต์ ์
ํ์ ๋ณดํ (Voting), ๋ฐฐ๊น (Bagging), ๋ถ์คํ (Boosting)์ ์ธ ๊ฐ์ง๋ก ๋๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ด์ธ์๋ ์คํํน(Stacking)์ ํฌํจํ ๋ค์ํ
์์๋ธ ํ์ต ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์๋ค. ๋ถ์คํ ์ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์์ธก๊ธฐ๊ฐ ์์ฐจ์ ์ผ๋ก ํ์ต์ ์ํํ๋, ์์์ ํ์ตํ ์์ธก๊ธฐ๊ฐ ์์ธก์ด ํ๋ฆฐ ๋ฐ์ดํฐ
์ ๋ํด์๋ ์ฌ๋ฐ๋ฅด๊ฒ ์์ธกํ ์ ์๋๋ก ๋ค์ ์์ธก๊ธฐ์๊ฒ๋ ๊ฐ์ค์น(weight)๋ฅผ ๋ถ์ฌํ๋ฉด์ ํ์ต๊ณผ ์์ธก์ ์งํํ๋ ๊ฒ์ด๋ค. ์์ธก ์ฑ
๋ฅ์ด ๋ฐ์ด๋ ์์๋ธ ํ์ต์ ์ฃผ๋ํ๊ณ ์์ผ๋ฉฐ ๋ํ์ ์ผ๋ก GBM(Gradient Boosting Machine), XGBoost(eXtra Gradient
Boosting), LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)์ด ์๋ค. ์คํํน์ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ง ๋ค๋ฅธ ์๋ธ ๋ชจ๋ธ(Sub model)์ ์์ธก ๊ฒฐ๊ณผ
๊ฐ์ ๋ค์ ํ์ต ๋ฐ์ดํฐ๋ก ๋ง๋ค์ด์ ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ธ์ธ ๋ฉํ ๋ชจ๋ธ(Meta model)๋ก ์ฌํ์ต์์ผ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์์ธกํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์์๋ธ ๋ชจ๋ธ์์
๋ ๋จ์ผ ๋ชจ๋ธ๋ณด๋ค ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ด ์ข๋ค๊ณ ์๋ ค์ ธ ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ํ๊ท๋ถ์์์ ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ด ์ข์ ์์๋ธ ํ์ต์ ์ฃผ๋ํ๊ณ ์๋
XGBoost, LightGBM์ ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, Table 2์์ ํ์ธํ ์ ์๋ฏ์ด, ์คํํน์ ์๋ธ ๋ชจ๋ธ๋ก๋ Multiple Linear,
Ridge, Lasso, SVR, XGBoost, LightGBM์ ์ฌ์ฉํ์๋ค.
3. ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ๋ฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ธฐ๋ฒ ์ ์ฉ
3.1 ํ์ฅ ๊ฐ์ ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ๋ถ์ํ slurry ์ด๋ TBM ํ์ฅ์ ๊ฐ๋ต์ ์ธ ์ง์ง ๋ถํฌ๋ Fig. 2์ ๊ฐ๋ค. ํฐ๋ ํต๊ณผ ๊ตฌ๊ฐ์ด ๋๋ถ๋ถ ํ๊ฐ์์ผ๋ก ์ด๋ฃจ์ด
์ ธ ์๊ณ , ๊ตฌ์ญ A, B์ผ๋ก ๋๋์ง๋ง ๋์ผ ์ฌ์์ slurry ์ด๋ TBM 2๋๊ฐ ์ฌ์ฉ๋์๋ค. ์ฌ์ฉ๋ ์ด๋ TBM์ ์ ์์ Table 4์ ๊ฐ๋ค.
Fig. 2. Geological strata of the TBM tunneling site
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 219
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
Table 4. Summary of slurry TBM specification
TBM type Slurry
TBM outside diameter (mm) 6,900
TBM length (mm) 11,650
Max. shield jack thrust force (kN) 51,200 (1,600 ร 32 shield jack)
Max. cutterhead torque (kN๏ฝฅm) 6,250
Max. RPM 6
๊ตฌ๊ฐ A๋ ์ ์ฒด ์ฐ์ฅ 3.16 km์ด๋ฉฐ ์ด ์ค ํ๊ฐ์ ๊ตฌ๊ฐ์ 2.72 km์ด๋ฉฐ, ๊ตฌ๊ฐ B๋ ์ ์ฒด ์ฐ์ฅ 2.23 km ์ค ํ๊ฐ์ ๊ตฌ๊ฐ์ 2.21 km์ด
๋ค. ํ ํผ๊ณ ๋ ๋๋ต 30 ~ 60 m ์ฌ์ด์ด๋ฉฐ, ์งํ์์๋ ์งํ๋ฉด ์๋ 5 m๋ก ์์ฉํ๋ ์์์ 4 ~ 6 bar ์ฌ์ด์ด๋ค.
์ด๋ TBM์ผ๋ก๋ถํฐ ์์ง๋ชฉ์ ์ ๋ฐ๋ผ ๋ค์ํ ํํ๋ก ๊ธฐ๊ณ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ถํ ์ ์๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์์ฑ๋ ์ด๋ TBM ๋ฐ์ดํฐ ์ค
์ฝ 5๋ถ ๊ฐ๊ฒฉ์ผ๋ก ๋ก๊ทธ๋ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํฐ ๋ถ์ ์์๋ ์ค์ TBM์ด ๊ตฌ๋๋ชจ๋์ธ ๊ฒ๋ง ์ถ์ถํ์ฌ ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ ๋ ฅ๊ฐ์ผ๋ก
์ฌ์ฉํ์๋ค. UCS ์ ๋ณด๊ฐ ์กด์ฌํ๋ ์ธ๊ทธ๋จผํธ ๋ง์ ํด๋นํ๋ ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๋ง์ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, 1๋ง์ ๊ธธ์ด๋ 1.4 m์ด๋ค. ํ์ฅ์์ ์ป
์ด์ง ์ด 40๊ฐ์ UCS ๊ฐ์ ๋ชจ๋ธ์ ์ถ๋ ฅ๊ฐ์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, ์ธ๊ทธ๋จผํธ 1๋ง์ ๊ตด์ฐฉํ๋ ๋์์ UCS๊ฐ ๋์ผํ๋ค๊ณ ๊ฐ์ ํ์๋ค. ๋
ํ, ๊ตด์ฐฉ ๊ตฌ์ญ ๋ชจ๋ ๋์ผํ ํ๊ฐ์ ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ์ด์ง๋ง Table 5์์ ๋ณผ ์ ์๋ฏ์ด, UCS๊ฐ ์ต๋ 127.1 MPa๊น์ง ์ฐจ์ด๊ฐ ๋๊ณ ํ๊ท ์ ์ผ
๋ก 85 MPa์ ๊ฐ๋๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ ์ ์ ์๋ค.
Table 5. Summary of uniaxial compressive strength data
Tunnel section
UCS
Number of UCS dataValeu of UCS (MPa)
Min Max Average
A 23 17.2 144.3 85.0
B 17 44.0 115.1 85.1
3.2 ๋จธ์ ๋ฌ๋ ํ๊ท๊ธฐ๋ฒ ์ ์ฉ
๋ณธ ์ ์์๋ ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ ํฐ๋์ ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ์ํ์ฌ UCS๋ฅผ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ๋ฆฝํ๊ณ ์ ํ๋ค. ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ์ง๋ํ์ต ๊ธฐ
๋ฒ ์ค ํ๊ท๋ถ์์ ์ํ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, Python 3.7 ๋ฒ์ ์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ถ์์ ์ํํ์๋ค. ํ๊ท๋ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํ๋ ํ๋ฆ
๋๋ Fig. 3๊ณผ ๊ฐ์ผ๋ฉฐ, ์ ์ฉ์ ์ํ ์ฒซ ๋จ๊ณ๋ ์์ 3.1์ ์์ ์ธ๊ธํ ๋ฐ์ ๊ฐ์ด ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์์งํ ํ, ๋ถ์์ฉ ๋ฐ์ดํฐ์ ํ ์คํธ์ฉ ๋ฐ์ด
ํฐ๋ก ๋ถํ ํ์ฌ์ผ ํ๋ฉฐ, ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ 8:2์ ๋น์จ์ ์ฌ์ฉํ์๋ค. Test์ฉ์ผ๋ก ๋ถ๋ฆฌํ ์ค์ธก UCS๋ ์์ธก UCS์ ๋น๊ตํ๊ธฐ ์ํจ์ด๋ค.
๋์งธ, ์ ์ฒ๋ฆฌ(Preprocessing) ๊ณผ์ ์ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๊ธฐ๋ฒ ์ ์ฉ์์ ๋งค์ฐ ์ค์ํ ๋ถ๋ถ์ด๋ค. ์ ์กฐ์ฌ์ ๋ฐ๋ผ ์์ดํ์ง๋ง ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋
์ฝ 2000๊ฐ๊ฐ ๋๋ TBM ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ์ ํน์ง์ผ๋ก๋ถํฐ Table 6์์ ๋ณผ ์ ์๋ฏ์ด, 5๊ฐ๋ก ๊ฒฐ์ ํ์์ผ๋ฉฐ, ์ด ํน์ง๋ค์ ํ์ฌ TBM์ ์
ํ๋ฅผ ์ ์ค๋ช ํ ์ ์๋ ์ธ์๋ค์ด๋ค. ๊ฒฐ์ ๋ 5๊ฐ์ ํน์ง(Feature)๊ณผ UCS์์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ํ์ธํ๊ธฐ ์ํด Fig. 4์ ๋ํ๋ด์๋ค. ๋ํ
์ ์ธ ์์ ์๊ด๊ด๊ณ์ ์์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ถ์ํด๋ณด๋ฉด, ์ถ๋ ฅ(Thrust force)์ด ๊ฐ์ฅ ๋์ ์์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๋ณด์ด๊ณ ์๊ณ , ์ด๋ ์์ ๊ฐ๋
๊ฐ ์ฆ๊ฐํ๋ฉด ๋ ๋์ ์ถ๋ ฅ์ด ํ์ํจ์ ์๋ฏธํ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์์ ๊ฐ๋์ ๊ตด์ง ์๋(Advance speed)๋ ์์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ผ๋ก
๋ณด์ ๋จ๋จํ ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ์์๋ ๊ตด์ง ์๋๊ฐ ๋ฎ์์ง๋ ๊ฒ์ ์ ์ถํ ์ ์๋ค. ๊ฐ ํน์ง๋ค ๊ฐ์ ์ ์์ฑ์ 4์ ๋ค์ค์ ํํ๊ท ๋ชจ๋ธ์ ๋ถ์
์ ํ์ธํ์๋ค.
220 โ Tae-Hwan Kim, Tae Young Ko, Yang Soo Park, Taek Kon Kim, and Dae Hyuk Lee
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
Fig. 3. Flow chart of the machine learning regression analysis
Fig. 4. Correlation analysis results with TBM features and UCS
์ด์์น(Outlier)๋ ์ฒซ์งธ TBM ์ฅ๋น ์์ธ ์ฌ์์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ์ ๊ฑฐํ์๋ค. ์ด๋ ํ์ค์ ์ผ๋ก TBM์ด ์ํํ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ผ์์ ์ด์
์ผ๋ก ์ธํด ๋ก๊น ๋๋ ๊ฐ๋ค์ ์ ๊ฑฐํ๋ ๋จ๊ณ์ด๋ฉฐ, ์ด๋ฐ ๊ฐ๋ค์ด ํฌํจ๋์ด ํ๊ท๋ถ์์ ์ค์ํ ๊ฒฝ์ฐ ์์ธก๋ ฅ์ ๋จ์ดํธ๋ฆฌ๊ฒ ๋๋ค. ๋์งธ๋ก
Table 6์์ ๋ณผ ์ ์๋ฏ์ด ํ์คํธ์ฐจ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ํต๊ณ์ ์ผ๋ก ์ด์์น๋ฅผ ์ ๊ฑฐํ์๋ค. ์ด์์น ์ ๊ฑฐ ํ ํ๊ท 0, ๋ถ์ฐ 1๋ก ๋ชจ๋ ๊ฐ์ ์ค์ผ
์ผ์ ํต์ผ์ํค๋ ํ์คํ(Standardization)๋ฅผ ์ ์ฉํ์๋ค. ์ด๋ ํน์ง ๊ฐ ์ค์ผ์ผ์ด ๋งค์ฐ ์ฐจ์ด๋๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๋ฐ๋์ ์ํ๋์ด์ผ ํ๋ ๋จ
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 221
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
๊ณ์ด๋ค. ์ธ ๋ฒ์งธ ๋ชจ๋ธ ํ์ต(Model learning)๊ณผ์ ์์๋ Table 3์ 9๊ฐ์ง ๋ชจ๋ธ์ ํตํด ํ์ต์ ์ํค๋, ๊ฐ ๋ชจ๋ธ๋ค์ด ๊ณผ์ ํฉ๋์ง ์๊ณ ,
์ข์ ์ฑ๋ฅ์ ๋์ถํ๋๋ก ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ ํ๋(Hyperparameter tuning)์ ์ํํ์์ผ๋ฉฐ ์ด ๋ ์ฌ์ฉ๋์ด์ง ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ Table 6์
์ ๋ฆฌํ์๋ค. ํ์ดํผํ๋ผ๋ฏธํฐ ํ๋์ ๊ฐ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์์ ์ ๊ณตํ๋ ํด์ ์ด์ฉํด ์ต์ ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ ์ฐพ์ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์์๋ธ ํ์ต ๋ชจ๋ธ์
๊ฒฝ์ฐ ์ํ์ฐฉ์ค๋ฅผ ํตํด ๊ฒฐ์ ํ ์ ์์ผ๋ฏ๋ก ๋ถ์๊ฐ ๋ฐ ๋ฐ์ดํฐ์ ๋ฐ๋ผ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์ ์ ์๋ค. ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก ๋ชจ๋ธ ํ๊ฐ์์๋ ์ค์ ์ค์ฐจ ๊ฐ
๋ณด๋ค ์ปค์ง๋ ๊ฒ์ ๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํด ์ค์ฐจ ๊ฐ์ ๋ฃจํธ๋ฅผ ์์ฐ๋ RMSE(Root Mean Squared Error)์ ๋ถ์ฐ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ ํ๊ฐํ
๋ ๊ฒฐ์ ๊ณ์ (R-square, R2)๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์๋ค.
Table 6. Summary of modelling details
Details
Data Splitting 8 (Training) : 2 (Test)
Feature (5) Torque, RPM, Thrust Force, Advance Speed, Face Pressure
Scaling Standardization
Outlier RemovalThreshold Value(Shield TBM Specification)
ฮผ(mean) ยฑ 5ฯ(Standard Deviation)
Hyperparameter Tuning
Ridge Alpha (100)
Lasso Alpha (2)
SVR RBF Kernel, C value (100), Gamma (1), Epsilon (0.1)
XGBoost N (1000), Learning Rate (0.05), Colsample_bytree(0.5), Subsample (0.8)
LightGBMN (1000), Learning Rate (0.05), Num_leaves (4), Subsample (0.6),
Colsample_bytree (0.4), Reg_lambda (10), N_jobs (-1)
Stacking Lasso (Alpha = 0.0001)
Mixed 1 Linear (0,4) + Ridge (0.3) + Lasso (0.3)
Mixed 2 SVR (0.4) + XGBoost (0.3) + LightGBM (0.3)
Model Evaluation RMSE (Root Mean Squared Error), R2 (R-square)
4. ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ
์์ 3์ ์์ ๊ฒฐ์ ๋ TBM ํน์ง๊ณผ UCS์ ์๊ด๊ด๊ณ์ ๋ํด์ ๋ถ์ํ์๊ณ , ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ํ์ตํ 9๊ฐ์ง ๋ชจ๋ธ์ ์ฑ๋ฅ์ ๋น๊ตํ๊ธฐ
์ ์ ๋จผ์ ๋ค์ค์ ํํ๊ท๋ชจ๋ธ์ ๋ถ์ํ๊ณ ์ ํ๋ค. TBM์ ์ํ๋ฅผ ์ ์ค๋ช ํ๋ ํน์ง(Feature)์ผ๋ก ๊ฒฐ์ ํ ๋ ๋ฆฝ๋ณ์ ๊ฐ์ ์ ์์ฑ์
ํ์ธํ๊ธฐ ์ํจ์ด๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ํ๊ท๋ชจํ์ ํต๊ณ์ ๊ฒ์ ์ ์ํด์๋ ์ ์ํ๋ฅ (P-value)์ด 0.05๋ณด๋ค ์์์ผ ํ๋ค. ๋ํ, ์ผ๋ฐ์ ์ผ
๋ก ๋ ๋ฆฝ๋ณ์๋ค์ ์๊ด๊ด๊ณ๋ฅผ ์๋ฏธํ๋ ๋ค์ค๊ณต์ ์ฑ(Multicollinearity)์ ํํํ๋ ๋ถ์ฐํฝ์ฐฝ์์ธ(Variance inflation factors, VIF)
์ 10๋ณด๋ค ์์์ผ ํ๋ค. ๊ฐ๋ฐํ ๋ค์ค์ ํํ๊ท ๋ชจ๋ธ์ ์ ์ํ๋ฅ ์ 0.0023์ด๋ฉฐ, Table 7์ ๋ณด๋ฉด, 5๊ฐ์ ๋ ๋ฆฝ๋ณ์๋ค์ ๋ถ์ฐํฝ์ฐฝ์์ธ
์ด 10์ดํ๋ก ๋ค์ค๊ณต์ ์ฑ ๊ธฐ์ค์ ์๋ฐฐ๋์ง ์์ผ๋ฏ๋ก ์ธ์ ๊ฐ์ ์๊ด๊ด๊ณ๊ฐ ๋ฎ์์ ํ์ธํ ์ ์๋ค.
222 โ Tae-Hwan Kim, Tae Young Ko, Yang Soo Park, Taek Kon Kim, and Dae Hyuk Lee
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
Table 7. Summary of the VIF factors of multiple linear regression model
Features VIF Factors
Cutter torque 1.48
RPM 1.39
Thrust Force 3.08
Advance Speed 2.04
Face Pressure 3.38
ํ๊ท๋ถ์ ๋ชจ๋ธ๋ก ์ ์ ๋ 9๊ฐ์ง๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ RMSE์ R2์ ๊ทผ๊ฑฐํ์ฌ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ Table 8๊ณผ Fig. 5์ ๋ํ๋ด์๊ณ , ์์ธก ๊ฒฐ๊ณผ์
๊ฒฝํฅ์ ๋ฐ๋ผ A์ B ๊ทธ๋ฃน์ผ๋ก ๋๋์ด ๊ธฐ์ ํ์๋ค.
์์ 3.2์ ์์ ๊ธฐ์ ํ ๋ฐ์ ๊ฐ์ด, RMSE๋ ์ค์ฐจ ๊ฐ์ ๋ํ๋ด๋ฏ๋ก ์์์๋ก ์ค์ฐจ๊ฐ ์ ๋ค๋ ๊ฒ์ ์๋ฏธํ๋ค. Table 8์ ๊ทธ๋ฃน A๋ฅผ
๋ณด๋ฉด ๋ค์ค์ ํ, Ridge, Lasso, Mixed 1 ๋ชจ๋ธ์ RMSE ๊ฐ์ด 17.1 ~ 17.6 ์ ๋๋ก ๋ํ๋๊ณ ์์ผ๋ฉฐ ๊ฒฐ์ ๊ณ์ ๋ํ 0.5์ ๋ฏธ์น์ง ๋ชปํด
๋ชจ๋ธ์ ์์ธก๋ ฅ์ด ์ข๋ค๊ณ ๋งํ๊ธฐ ์ด๋ ต๋ค. ๋ํ ๋ชจ๋ธ ํ์ต ์ ์ฌ์ฉ๋์ง ์์ ์ค์ธก Test์ฉ UCS์ ์์ธกํ UCS๋ฅผ ๋น๊ต ๋์ํํ Fig. 5
์ (a), (b), (c)๋ฅผ ๋ณด๋ฉด ์์ธก์ด ์ ๋์ง ์์ ๊ฒ์ ํ์ธํ ์ ์๋ค. ์ด๋ UCS ๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ TBM์ ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๊ฐ ๋น์ ํ์ ์ด๊ณ ๋ณต์กํ
๊ฑฐ๋์ ๋ณด์ด๊ณ ์์ผ๋ฏ๋ก ์ผ๋ฐ์ ์ธ ์ ํ ํ๊ท๋ถ์์ ๊ทผ๊ฑฐํ ๋ชจ๋ธ๋ก๋ ์์ธก์ ์ด๋ ค์์ด ์๋ค๊ณ ํ๋จ๋๋ค.
Table 8 ๊ทธ๋ฃน B์ RMSE์ ๊ฒฝ์ฐ A์ ๋นํด ํ์ ํ ๋ฎ์ 5.6 ~ 8.5 ์ ๋๋ก ๋์ถ๋์์ผ๋ฉฐ, LightGBM์ ์ ์ธํ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ๊ฒฐ์ ๊ณ
์ ๋ํ 0.9 ์ด์์ด๊ณ , Test์ฉ UCS์ ์์ธก UCS๋ฅผ ๋์ํํ์ฌ ๋น๊ตํ Fig. 5์ (d), (e), (f)๋ฅผ ๋ณด๋ฉด ์์ธก๋ ฅ์ด ๋์ ๊ฒ์ ํ์ธํ ์ ์
๋ค. ๊ทธ๋ฃน B ๋ชจ๋ธ๋ค ์ค ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ํ์ค ๋ชจ๋ธ์์๋ ์ ์ฌ์ฉํ์ง ์๋ ํธ์ด๋, ์ ์ฉ ๋ถ์ผ์ ๋ฐ๋ผ ์กฐ๊ธ์ด๋ผ๋ ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ ๋์ด๊ธฐ
์ํด ์ ์ฉํ๋ ๊ธฐ๋ฒ์ด๋ค. ๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ์์ ์ ์ ์๋ฏ์ด ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ์๋์ ์ผ๋ก ์์ธก ์ฑ๋ฅ์ด ์ข์ ๊ทธ๋ฃน B์ ๋ค๋ฅธ ๋ชจ๋ธ๋ค๋ณด๋ค๋ ์กฐ
๊ธ ๋ ๋์ ์์ค์ ์์ธก๋ ฅ์ ๊ฐ์ง๋ ๊ฒ์ ์ ์ ์์ผ๋ฏ๋ก, ์ต์ข ์ ์ผ๋ก ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ด UCS๋ฅผ ์์ธกํ๋๋ฐ ๊ฐ์ฅ ์ ํฉํ๋ค๊ณ ํ๋จ๋๋ค.
Table 8. Results of regression modelling evaluation
Regression Model RMSE R2
Group A
Multiple linear 17.125 0.462
Ridge 17.096 0.464
Lasso 17.583 0.433
Mixed 1 17.142 0.461
Group B
SVM(Support Vector Machine) 6.823 0.915
XGBoost
(eXtra Gradient Boosting)5.953 0.935
LightGBM
(Light Gradient Boosting Machine)8.454 0.869
Mixed 2 6.125 0.931
Stacking Meta Model 5.556 0.943
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 223
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
(a) Linear (b) Ridge
(c) Lasso (d) XGBoost
(e) Mixed 2 (f) Stacking
Fig. 5. Results of comparison between the test UCS and predicted UCS according to the regression model
224 โ Tae-Hwan Kim, Tae Young Ko, Yang Soo Park, Taek Kon Kim, and Dae Hyuk Lee
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ ์ํ ์์ธก๋ชจ๋ธ์ ํตํด ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ์ ๊ตด์ฐฉํ๋ ์ด๋ TBM์ ์ค์๊ฐ ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๋ก UCS ์์ธก์ด ๊ฐ๋ฅํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ
๋๋ฉฐ, ์ด์ ๋ฐ๋ผ TBM ์ด์ ์๋ ์ถ๋ ฅ ํน์ ์ด๋ ์ญ ์๋ ฅ๊ณผ ์ปคํฐํค๋ ํ์ ์๋์ธ RPM ๋ฑ์ ์กฐ์ ํ๋๋ฐ ์ ์ฉํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๋ค. ์ถ
๊ฐ์ ์ผ๋ก UCS๋ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ ํ์ ์ธ์์ด๋ฏ๋ก, ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ์์ธก ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ต์ ํ ๋ถ์์ ํตํ ์๋ ์ด์ ์
์ด(Auto Steering) ๊ด๋ จ ์ฐ๊ตฌ ๋ฑ์ ์ ์ฉํ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๋ค.
5. ๊ฒฐ ๋ก
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์ด๋ TBM ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋ถ์ํ์ฌ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ๋์ถ ์ ๊ฐ์ฅ ๋ํ์ ์ผ๋ก ํ์ฉ๋๋ UCS๋ฅผ ์์ธกํ์๋ค. UCS๋ฅผ ์์ธก
ํ๊ธฐ ์ํด ๋จธ์ ๋ฌ๋์ ํ๊ท๋ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ์์ผ๋ฉฐ, ์ ์ฉ ๊ณผ์ ์ ์ ๋ฆฝํ์๋ค. ๋ํ ์ฌ๋ฌ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋น๊ต ํ๊ฐ๋ฅผ ํตํด ๊ฐ์ฅ ์์ธก
๋ ฅ์ด ์ข์ ๋ชจ๋ธ์ ์ ์ํ์๋ค. ์ด ๊ณผ์ ์ ํตํ์ฌ ๋์ถํ ๊ฒฐ๋ก ๋ฐ ์์ฝ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.
1) TBM ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ๋ก UCS๋ฅผ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ์ ์ฉ ๊ณผ์ ์ ๋ฐ์ดํฐ ์์ง๋ถํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ ๊ณผ์ , ๋ชจ๋ธ ํ์ต์ ํฌํจํ์ฌ ๋ชจ๋ธ
ํ๊ฐ๊น์ง ์์ธํ ์ ๋ฆฝํ์๋ค.
2) ์ ํ์ ๊ทผ๊ฑฐํ๋ ํ๊ท๋ถ์ ๋ชจ๋ธ์ ํตํด UCS๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ฉด ์ค์ธก๊ฐ๊ณผ ์์ธก๊ฐ์ RMSE ์ค์ฐจ๊ฐ 17.1~17.6๋ก ํ์ฑ๋๊ณ , ๊ฒฐ์ ๊ณ
์๊ฐ 0.5 ์ดํ๋ก ๋์ถ๋์ด ์์ธก๋ ฅ์ด ์ฝํ๋ค. ์ด๋ฅผ ํตํด ์ด๋ TBM ๊ธฐ๊ณ๋ฐ์ดํฐ์ ์์ ๊ฐ๋ ๊ฐ์๋ ๋น์ ํ์ ์ด๊ณ , ๋ณต์กํ ๊ด
๊ณ๊ฐ ์์ผ๋ฏ๋ก ์ ํ์ฑ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ ํ๊ท๋ถ์ ๊ธฐ๋ฒ์ผ๋ก๋ ์์ธก์ด ๋ถ๊ฐํจ์ ํ์ธํ์๋ค.
3) SVM๊ณผ ์์๋ธ ํ์ต์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํ๋ ๋ชจ๋ธ๋ก UCS๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ฉด ์ค์ธก๊ณผ ์์ธก๊ฐ์ ์ค์ฐจ๊ฐ 5.6~8.5๋ก ํ์ฑ๋๊ณ , LightGBM์
์ ์ธํ ๋ชจ๋ธ๋ค์ ๊ฒฐ์ ๊ณ์๊ฐ 0.9 ์ด์์ผ๋ก ๋์ถ๋์ด ์์ธก๋ ฅ์ด ๊ฐํจ์ ํ์ธํ์์ผ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ธ ์ค ์คํํน ๊ธฐ๋ฒ์ด ๊ฐ์ฅ ์์ธก ์ฑ๋ฅ
์ด ์ข์์ ํ์ธํ์๋ค.
4) ์ต์ข ์ ์๋ ์คํํน ๋ชจ๋ธ์ ์๋ฐ ๊ตฌ๊ฐ ๊ตด์ฐฉ ์, ์ด๋ TBM ์ด์ ์์๊ฒ ์ ๊ณต๋์ด ์ด์ ์ ์ด์ ๋์์ ์ค ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๊ณ ,
UCS๋ ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ์ ์์ธกํ๊ธฐ ์ํ ํ์ ์ธ์์ด๋ฏ๋ก ๊ตด์ง์ฑ๋ฅ ์์ธก ๋ชจ๋ธ๋ง์ ์ต์ ํ ๋ถ์์ ํตํ ์๋ ์ด์ ์ ์ด ์ฐ๊ตฌ์๋ ์
์ฉํ๊ฒ ํ์ฉ๋ ๊ฒ์ผ๋ก ํ๋จ๋๋ค.
REFERENCES
Barton, N.R., 1999, TBM Performance Estimation in Rock using Q (TBM), Tunnels and Tunnelling International, 31(9), 30-34.
Bruland, A., 1998, Hard Rock Tunnel Boring Vol. 3 - Advance Rate and Cutter Wear, Ph.D. Thesis, Norwegian University of
Science and Technology (NTNU), Trondheim, Norway.
Bieniawski, Z.T., Celada, B., Galera J.M., and รlvares M., 2006, Rock Mass Excavability (RME) Index: A New Way to Select the
Optimum Tunnel Construction Method. In Proceedings of the ITA World Tunnelling Congress, Seoul, PITA02-254.
Cortes, C. and Vapnik, V., 1995, Support Vector Networks, Machine Learning, 20, 273-297.
Gehring, K. 1995. Prognosis of Advance Rates and Wear for Underground Mechanized Excavations, Felsbau, 13(6), 439-448 (in
German).
Hamidi, J.K. and Bejari, H., 2013, Rock Mass Classification Systems: Are They Applicable to Prediction of TBM Performance?,
Prediction of Uniaxial Compressive Strength of Rock using Shield TBM Machine Data and Machine Learning Technique โ 225
TUNNEL & UNDERGROUND SPACE Vol. 30, No. 3, 2020
Conference: 3rd International Symposium and Exhibition on Underground Excavations for Transportation, Istanbul,
Turkey.
Lee, H.L., Song, K.I., and Cho, G.C., 2016, Analysis on Prediction Models of TBM Performance: A Review, Journal of Korean
Tunnelling and Underground Space Association, 18(2), 245-256.
Macias, F.j., 2016, Hard Rock Tunnel Boring: Performance Predictions and Cutter Life Assessments, Ph.D. Thesis, Norwegian
University of Science and Technology (NTNU), Trondheim, Norway.
Rostami, J., 1997, Development of a Force Estimation Model for Rock Fragmentation with Disc Cutters through Theoretical
Modeling and Physical Measurement of Crushed Zone Pressure, Ph.D. Thesis, Colorado School of Mines, Golden,
Colorado, USA.
Rostami, J. and Ozdemir L., 1993, A New Model for Performance Prediction of Hard Rock TBMs, In Proceedings of Rapid
Excavation and Tunneling Conference, Boston, 50, 793-809.
Vapnik, V., Golowich, S., and Smola, A., 1996, Support Method for Function Approximation Regression Estimation and Signal
Processing, In Proceedings of the 9th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPSโ 96),
Cambridge, 281-287.