• Technical Note

    터널 심발공 비장약량 예측을 위한 머신러닝 기법의 적용성 평가

    Evaluation of Machine Learning Techniques for Predicting Specific Charge of Cut Hole Blasting in Tunnel

    권정인, 이호성, 고태영

    Jung In Kwon, Ho Sung Lee, Tae Young Ko

    본 연구는 국내 18개 터널 현장의 데이터를 활용하여 터널 발파 설계에서 심발공의 비장약량을 예측하기 위한 최적의 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. …

    This study aims to develop an optimal machine learning model for predicting the specific charge of cut holes in tunnel blast design …

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    본 연구는 국내 18개 터널 현장의 데이터를 활용하여 터널 발파 설계에서 심발공의 비장약량을 예측하기 위한 최적의 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 입력변수로는 굴진장, 단위면적당 천공수, 굴착단면계수, 전체 막장면의 단면적, 심발공의 최대 및 최소 공간격, 심발 공법 유형, 사용한 폭약의 종류, RMR, 최대 토피고, 암종이 사용되었다. 선형회귀(LR), Lasso회귀, Ridge회귀, 서포트벡터머신(SVM), K-최근접이웃(KNN), 랜덤포레스트(RF), LightGBM, 히스토그램 기반 그래디언트부스팅(HGB), 인공신경망(ANN)의 9가지 머신러닝 모델이 적용되어 비교되었다. 랜덤포레스트 모델이 테스트 데이터에서 R2 0.852, RMSE 0.082로 가장 우수한 성능을 보였다. SHAP (SHapley Additive exPlanations) 분석을 통한 변수 중요도 분석 결과, 심발 공법 유형이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며(Mean Absolute SHAP Value: 0.1627), 최소 공간격(0.0393)과 최대 공간격(0.0170)이 그 뒤를 이었다. 반면, 최대 토피고(0.0041), 암반 등급(0.0045), 사용한 폭약 종류(0.0029), 굴진장(0.0008)은 상대적으로 낮은 중요도를 보였다. 본 연구에서 개발된 모델은 터널 현장의 다양한 지질 조건에서 최적의 비장약량을 예측하는데 활용될 수 있으며, 이는 터널 건설 프로젝트의 효율성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있다.


    This study aims to develop an optimal machine learning model for predicting the specific charge of cut holes in tunnel blast design using data collected from 18 tunnel sites in South Korea. Input variables included round length, number of charge holes per area, excavation section coefficient, cross-sectional area, maximum and minimum spacing of cut holes, cut method type, explosive type, RMR, maximum overburden depth, and rock type. Nine different machine learning models were applied and compared: Linear Regression (LR), Lasso Regression, Ridge Regression, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Histogram-based Gradient Boosting (HGB), and Artificial Neural Network (ANN). The Random Forest model showed the best performance with an R2 of 0.852 and RMSE of 0.082 on test data. Variable importance analysis using SHAP (SHapley Additive exPlanations) revealed that cut method type was the most influential factor (Mean Absolute SHAP Value: 0.1627), followed by minimum spacing (0.0393) and maximum spacing (0.0170). In contrast, maximum overburden depth (0.0041), RMR (0.0045), explosive type (0.0029), and round length (0.0008) showed relatively low importance. The developed model can be utilized to predict optimal specific charge under various geological conditions in tunnel sites, significantly enhancing the efficiency and safety of tunnel construction projects.

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    31 December 2024
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  • Technical Note

    공내재하시험을 통한 화강암반의 대심도 변형 특성 평가

    The Evaluation of Rock Mass Deformation Characteristics at Deep Depth in Granite using a Pressuremeter Test

    천대성, 박재용, 송원경, 김기석

    Dae-Sung Cheon, Jai-Yong Park, Won-Kyong Song, Ki Seog Kim

    고준위방사성폐기물 처분시설은 최소 300 m 이하의 지하 심부 암반에 건설될 것으로 예상된다. 지하 암반의 변형은 고준위방사성폐기물 처분시설의 안정성뿐 아니라 일반적인 지반구조물의 안정성에도 …

    A high-level radioactive waste disposal facility is expected to be constructed at a depth of at least 300 m within deep bed …

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    고준위방사성폐기물 처분시설은 최소 300 m 이하의 지하 심부 암반에 건설될 것으로 예상된다. 지하 암반의 변형은 고준위방사성폐기물 처분시설의 안정성뿐 아니라 일반적인 지반구조물의 안정성에도 큰 영향을 준다. 따라서 고준위방사성폐기물 처분시설의 경우, 처분심도에서 암반 변형 특성을 파악하는 것은 중요하다. 그러나 지금까지 국내에서는 적용 대상이나 장비 등의 한계로 천부에서 변형을 측정하거나 추정식을 통하여 예측하여 왔다. 이에 본 연구에서는 고압 팽창계를 기반으로 한 대심도 공내재하시험장치를 활용하여 심도 449 m까지 시험을 수행하여 전단계수와 변형계수를 획득하였다. 시험은 다학제적 연구가 수행되었던 원주 화강암 지역에 시추된 750 m 급 시추공에서 수행되었다. 대심도 공내재하시험으로부터 획득한 변형계수는 초기 전단계수와 제하/재하 전단계수에 의한 변형계수로 구분하였다. 획득한 초기 전단계수의 범위는 9.249~13,895 MPa를, 제하/재하 전단계수의 범위는 8.083~15,120 MPa의 값을 보이며, 이들로부터 산정한 변형계수는 20,207~37,800 MPa값을 보였다.


    A high-level radioactive waste disposal facility is expected to be constructed at a depth of at least 300 m within deep bed rock. The deformation of bed rock significantly impacts the stability of such disposal facilities as well as other general geotechnical structures. Therefore, understanding the deformation characteristics of rock at the disposal depth is important for high-level radioactive waste disposal facilities. However, in Korea, due to limitations in application target and equipment, deformation measurements have so far been conducted only in shallow depths or predicted using estimation formula. In this study, a deep pressuremeter testing device based on a high-pressure dilatometer was used to conduct tests up to a depth of 449 m, obtaining shear modulus and deformation modulus. The tests were performed in a borehole drilled down to 750 m in the Wonju granite region, where multidisciplinary research was conducted. The deformation moduli obtained from the deep borehole loading tests were classified into the initial shear modulus and the deformation modulus derived from unloading/ reloading shear moduli. The initial shear moduli ranged from 9,249 to 13,895 MPa, the unloading/reloading shear moduli ranged from 8,083 to 15,120 MPa, and the calculated deformation moduli ranged from 20,207 to 37,800 MPa.

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    31 December 2024
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  • Technical Note

    도함수 진단 분석 방법을 활용한 심부 균열암반 수리특성 도출 결과의 신뢰도 제고 방안

    Improvement of Hydraulic Properties by Derivative Diagnostic Analysis in Deep Fractured Rock

    이항복

    Hangbok Lee

    본 보고에서는 심부 균열암반 현지 수리특성 도출결과의 정밀도 향상을 위한 도함수 진단 분석 방법의 개념과 적용 사례들을 수록하였다. 일반적으로 현장 수리시험을 통해 …

    This report presents the concept and application cases of derivative diagnostic analysis methods aimed at improving the precision of hydraulic properties evaluation …

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    본 보고에서는 심부 균열암반 현지 수리특성 도출결과의 정밀도 향상을 위한 도함수 진단 분석 방법의 개념과 적용 사례들을 수록하였다. 일반적으로 현장 수리시험을 통해 획득한 유량/압력 변화 곡선과 그 원시 자료의 변화율인 도함수 곡선을 적합한 해석모델의 표준곡선에 동시에 매칭하는 방식을 통해 암반의 대표 수리특성인 수리전도도값을 산출할 수 있다. 또한 도함수 분석을 활용해 시간 경과에 따른 원시 유량/압력 변화 곡선에서는 확인하기 어려운 시험 초반의 수리반응과 이후 흐름 양상의 변환 및 원계 영역의 수리경계 효과도 판별이 가능하다. 이러한 도함수 진단 분석 방법의 효과적인 사용은 최적의 해석모델 선정을 용이하게 함으로써 현장 수리시험을 통한 균열암반 수리특성 평가의 신뢰도 제고에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.


    This report presents the concept and application cases of derivative diagnostic analysis methods aimed at improving the precision of hydraulic properties evaluation results in deep fractured rock. Hydraulic conductivity, a representative hydraulic property of rock, can typically be determined by matching both the flow rate/drawdown curve obtained from field hydraulic tests and its derivative curve representing the rate of change of drawdown with the standard curves of an appropriate analytical model. Moreover, derivative analysis facilitates the identification of early hydraulic responses, flow regime transitions, and hydraulic boundary effects within the domain, which are often difficult to discern from conventional flow rate/drawdown curves over time. The effective application of derivative diagnostic analysis enhances the selection of optimal analytical models, thereby contributing to greater reliability in evaluating hydraulic properties of fractured rock through field hydraulic tests.

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    31 December 2024
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  • Technical Note

    장거리 통신 기반 광산 조사용 무인 이동체 탑재형 3차원 형상화 장비 적용

    Utilization of Unmanned Vehicle-Mounted 3D Scanning System for Mine Site Surveys in Long Range Network Environment

    김수로, 박제현, 김상욱

    Soolo Kim, Jayhyun Park, Sang-Wook Kim

    폐광산의 갱도 입구를 통해 무인 이동체에 고속 라이다(LiDAR:Light Detection And Ranging)장비를 탑재하여 장거리 조사를 위한 통신환경 구축 방법이 제안되었다. 조사를 위해 오랫동안 …

    A method for establishing a communication environment for long-range investigation using a high-speed LiDAR (Light Detection and Ranging) system mounted on an …

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    폐광산의 갱도 입구를 통해 무인 이동체에 고속 라이다(LiDAR:Light Detection And Ranging)장비를 탑재하여 장거리 조사를 위한 통신환경 구축 방법이 제안되었다. 조사를 위해 오랫동안 방치된 폐광산의 내부에 사람이 직접 들어가는 것은 매우 위험하다. 이러한 상황에서는 4족 보행 로봇과 같은 무인 이동체를 활용할 수 있다. 갱도 외부에서 원격으로 로봇을 제어하고, 탑재된 카메라와 고속 라이다 정보를 취득하기 위해서는 고속 네트워크 환경을 유지하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 Wi-Fi를 기반으로 한 무선환경이 주로 사용되지만, 갱도 내에서는 개방된 환경에 비해 통신거리가 제한되기 때문에 장거리 운용을 위해서는 무선 통신 환경에 대한 추가적인 조사가 필요하다. 본 연구에서는 가시영역(LOS:Line- of-Sight) 환경에서 Wi-Fi 운영 주파수 대역인 2.4 GHz와 5 GHz 대역, 그리고 400 MHz 대역의 LoRa 전파 환경을 분석하고, 무인 이동체를 운영할 수 있는 범위를 조사하였다. 갱도 내부에서는 무선 통신 환경이 안정적인 통신을 보장하지 못하기 때문에, 이를 보완하기 위한 유선 통신 환경 구축 방안으로 광케이블을 이용한 방법을 제시하였다. 무인 이동체에 광케이블 릴을 장착하여 이동하면서 케이블을 전개할 수 있도록 제작하였다. 싱글모드 광케이블을 사용하여 최대 3 km까지 운용할 수 있었다. 제작된 형상화 장비를 실제 광산 현장에 투입하여 120 m 구간에 대한 데이터를 수집하고, 이를 통해 적용가능성을 확인하였다.


    A method for establishing a communication environment for long-range investigation using a high-speed LiDAR (Light Detection and Ranging) system mounted on an unmanned vehicle through the entrance of an abandoned mine tunnel is proposed. Investigating the internal conditions of an abandoned mine is extremely hazardous for human workers, necessitating the use of unmanned vehicles such as quadruped robots. Maintaining a high-speed network environment is critical for remote control of the robot and acquisition of camera images and high-speed LiDAR data from outside the tunnel. Typically, wireless networks based on Wi-Fi are commonly used; however, the communication range within tunnels is limited compared to open environments. Therefore, an evaluation of the wireless communication environment is essential for long-distance operation. This study analyzed the radio environments of the 2.4 GHz and 5 GHz Wi-Fi frequency bands, as well as the 400 MHz LoRa band, under Line- of-Sight (LOS) conditions. Additionally, the operational range of wireless communication required for controlling unmanned vehicles within the tunnel was examined. Since wireless communication inside tunnels cannot ensure a stable connection, a wired communication environment using optical fiber cables was proposed. A quadruped robot equipped with a fiber optic cable reel was developed to deploy cables as it moved. Using single-mode optical fiber cables, the system was able to operate over a distance of up to 3 km. The fabricated scanning equipment was deployed in an actual mine site, where data for a 120-meter section was successfully collected, confirming its applicability.

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    31 December 2024
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  • Case Study

    잔주식 충전 채광법이 적용된 지하 광산 채굴적의 안정성 분석

    Stability Analysis of Underground Mine Stope in the Post Pillar Cut-and-Fill Mining Method

    이현우, 이승중, 강동훈, 최성웅

    Hyeon-Woo Lee, Seung-Joong Lee, Donghoon Kang, Sung-Oong Choi

    본 연구에서는 충전식 채광법의 일종인 잔주식 충전 채광법(Post Pillar Cut-and-Fill Method)의 안정성을 3차원 연속체 수치해석을 통해 분석하였다. 연구 대상은 강원특별자치도 영월군에 위치한 …

    This study analyzed the stability of the Post Pillar Cut-and-Fill Method, a type of cut-and-fill mining method, using three-dimensional continuum numerical analysis. …

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    본 연구에서는 충전식 채광법의 일종인 잔주식 충전 채광법(Post Pillar Cut-and-Fill Method)의 안정성을 3차원 연속체 수치해석을 통해 분석하였다. 연구 대상은 강원특별자치도 영월군에 위치한 한 텅스텐 광산으로, 해당 광산의 채굴 계획을 검토하고 이를 기반으로 채굴적 설계 모델을 활용하여 수치해석 모델을 제작하였다. 채굴 계획상의 굴착 및 충전 단계별로 수치해석을 수행하여 잔주식 충전 채광법의 안정성을 분석한 결과, 채굴적이 완전히 충전되는 경우 채굴적의 안정성을 확보할 수 있는 것으로 판단된다. 그러나 상부 채굴적 개발에 따라 잔주의 높이가 증가하면서 잔주의 불안정성이 증대되는 양상이 확인되었다. 이는 선행 연구에서도 유사한 결과가 도출된 바 있으며, 적정 잔주비를 유지하며 채굴적을 개발하는 것이 중요할 것으로 생각된다. 국내에서는 잔주식 충전 채광법 뿐만 아니라, 더욱 포괄적인 범위인 충전식 채광법 또한 적용 사례와 관련 연구가 부족한 상황이므로, 국내 광산에서 이러한 채광법들의 현장 적용성을 확보하기 위해서는 향후 국내 광산의 현장 조건과 부합하는 최적의 채굴적 설계 기술 확보와 같은 추가 연구 작업과 충전 작업 및 시설 운영 기술의 개발이 필요하다.


    This study analyzed the stability of the Post Pillar Cut-and-Fill Method, a type of cut-and-fill mining method, using three-dimensional continuum numerical analysis. The research was conducted on a tungsten mine located in Yeongwol-gun, Gangwon Province, South Korea. The mining plan of the mine was reviewed, and a numerical model was developed based on the stope design provided by the mining plan. Numerical analyses were performed for each excavation and backfilling stage to evaluate the stability of the Post Pillar Cut-and-Fill Method. The results indicate that the stability of the stopes can be ensured when the stopes are fully backfilled. However, as upper stopes are developed, an increase in the height of the post pillars leads to a reduction in their stability. Similar findings have been reported in previous studies, emphasizing the importance of maintaining an appropriate post pillar width-to -height ratio during stope development. In South Korea, not only are there no applications of the Post Pillar Cut-and-Fill Method, but there is also a lack of studies on the broader range of cut-and-fill mining methods. To secure the applicability of these mining methods in domestic mines, further research is needed to develop optimal stope design techniques tailored to domestic mining conditions. Additionally, advancements in backfilling processes and facility operation technologies will be essential for successful implementation.

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    31 December 2024
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  • Case Study

    사례연구에 기반한 고준위방폐물 심층처분 부지의 암반역학 및 열물성 부지특성모델링 수행전략 제시

    Strategy for Rock Mechanics and Thermal Properties Site Descriptive Modeling for High-Level Waste Disposal Based on Case Studies

    박세혁, 김현우, 박정욱, 박찬희, 김한나, 정용복

    Sehyeok Park, Hyunwoo Kim, Jung-Wook Park, Chan-Hee Park, Hanna Kim, Yong-Bok Jung

    본 연구는 고준위 방폐물 처분을 위한 암반역학 및 열물성 부지특성모델 구축 전략을 제안하기 위해 스웨덴 SKB와 핀란드 Posiva의 선행 사례를 분석하였다. 이를 …

    This study analyzed preceding cases from SKB, Sweden and Posiva, Finland to propose a strategy for developing rock mechanics and thermal property …

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    본 연구는 고준위 방폐물 처분을 위한 암반역학 및 열물성 부지특성모델 구축 전략을 제안하기 위해 스웨덴 SKB와 핀란드 Posiva의 선행 사례를 분석하였다. 이를 기반으로 국내 현황에서 부지특성화 조건을 고려한 모델링 업무 및 자료 흐름과 입력 인자를 체계화하였으며, 불확실성 관리 및 민감도 분석 방안을 포함한 구체적인 수행 방식을 제시하였다. 또한, 타 세부분야 부지특성모델과의 연계를 통해 통합적 모델링 프레임워크를 구성함으로써, 향후 부지 선정 및 안전성 평가 절차에 기여할 수 있는 기반을 마련하였다. 본 연구는 국내 고준위 방폐물 처분 시스템의 신뢰도와 사회적 수용성을 증진시키는 데 중요히 기여할 것으로 기대된다.


    This study analyzed preceding cases from SKB, Sweden and Posiva, Finland to propose a strategy for developing rock mechanics and thermal property site descriptive models for high-level radioactive waste disposal. The research structured modeling workflows and input parameters tailored to domestic site characterization conditions in Korea and suggested specific methodologies, including uncertainty management and sensitivity analysis. By integrating site descriptive models of different disciplines into a comprehensive framework, this study establishes a foundation to support site selection and safety evaluation processes. The findings are expected to contribute significantly to enhancing the reliability and social acceptance of Korea's high-level waste disposal system.

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    31 December 2024
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  • Original Article

    이수식 쉴드 TBM 굴진 데이터와 기계학습 모델을 이용한 주요 운전 변수의 예측에 관한 기초 연구

    A Fundamental Study on the Prediction of Key Operating Parameters using Slurry Shield TBM Excavation Data and Machine Learning Algorithm

    강태호, 최순욱, 이철호, 장수호

    Tae-Ho Kang, Soon-Wook Choi, Chulho Lee, Soo-Ho Chang

    본 연구에서는 TBM 터널 현장의 지반정보와 기계 데이터 간의 영향 분석과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 기계학습 회귀 모델을 활용하여 이수식 …

    This study presents predictive models for key operational parameters of a slurry shield TBM - total thrust, cutterhead torque, face pressure, and …

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    본 연구에서는 TBM 터널 현장의 지반정보와 기계 데이터 간의 영향 분석과 최근에 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 기계학습 회귀 모델을 활용하여 이수식 TBM의 대표적인 운전 변수인 총 추력, 커터헤드 토크, 막장압력 및 배니유량에 대한 예측 모델을 제시하였다. TBM 운전 변수 예측을 위해서 학습 세트와 테스트 세트를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정하기 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 그 결과, 부스팅 계열의 그래디언트 부스팅 모델의 결정계수와 평균 제곱근 오차가 각각 0.917~0.991 및 0.091~0.325로서 가장 좋은 성능을 나타내었고, 학습성능과 속도에서도 양호한 결과를 산출하였다. 향후 추가적으로 다양한 현장의 학습데이터를 충분히 확보하여 예측모델을 발전시킨다면 이수식 쉴드 TBM의 운전 변수 모델로의 활용이 가능할 것으로 판단된다.


    This study presents predictive models for key operational parameters of a slurry shield TBM - total thrust, cutterhead torque, face pressure, and slurry discharge volume - through analyzing the relationship between ground conditions and machine data, utilizing machine learning regression models that have been widely adopted across various fields recently. For predicting TBM operational parameters, the dataset was split into training and test sets with a 7:3 ratio, and grid search incorporating k-fold cross-validation was employed to determine optimal parameters. The gradient boosting model, among various boosting algorithms, demonstrated superior performance with coefficient of determination (R2) ranging from 0.917 to 0.991 and root mean square error (RMSE) from 0.091 to 0.325, while also showing favorable learning performance and computational efficiency. It is anticipated that these predictive models could be developed into practical operational parameter models for slurry shield TBMs through the acquisition of sufficient training data from diverse construction sites in the future.

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    31 December 2024
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  • Original Article

    이수식 쉴드 TBM 굴진데이터와 기계학습 모델을 이용한 굴진속도 예측에 관한 연구

    A Study on Prediction of Advance Rate using Slurry Shield TBM Machine Data and Machine Learning Techniques

    강태호, 최순욱, 이철호, 장수호

    Tae-Ho Kang, Soon-Wook Choi, Chulho Lee, Soo-Ho Chang

    TBM의 기계데이터는 굴진하고 있는 지반의 지질 특성 및 역학 특성, TBM 운전자의 운전특성에 복합적으로 영향을 받으며, 현재 굴착 중인 지반조건에 더불어 전방 …

    Machine data of TBMs are complexly influenced by the geological and mechanical properties of the ground being excavated and the driving characteristics …

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    TBM의 기계데이터는 굴진하고 있는 지반의 지질 특성 및 역학 특성, TBM 운전자의 운전특성에 복합적으로 영향을 받으며, 현재 굴착 중인 지반조건에 더불어 전방 지반상태의 변화를 추정하여 작업자가 최적 운전을 수행하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 이수식 쉴드 TBM 터널 2개 현장에서 수집한 시공데이터를 사용하여 지반데이터와 기계데이터로 만들어진 데이터세트와 기계데이터만으로 구성된 데이터세트를 구성하였다. 만들어진 2종류의 데이터세트에 다양한 머신러닝 기반 회귀 알고리즘을 적용하여 데이터세트 구성에 따른 굴진속도 예측에 대한 성능평가를 수행하였다. 그 결과, 서포트벡터머신을 제외한 4개 알고리즘을 이용한 학습결과에서 결정계수가 0.868이상으로 회귀모델의 유용성이 높음을 알 수 있었다. 또한 2종류의 데이터세트 구성에 대한 학습결과 차이는 미미했다. 마지막으로 학습 과정에 사용되지 않은 데이터를 이용하여 굴진속도 예측을 위한 기계학습 모델의 일반화 성능을 살펴보았다.


    Machine data of TBMs are complexly influenced by the geological and mechanical properties of the ground being excavated and the driving characteristics of the TBM operator. The machine data can be used to estimate the changes in the ground conditions ahead of the excavation in addition to the current ground conditions and help the operator perform optimal operation. In this study, construction data collected from two sites of slurry shield TBM tunnels were used to create two datasets: one consisting of geotechnical and machine data and the other consisting of only machine data. Various machine learning-based regression algorithms were applied to the two types of datasets to evaluate the performance of the advance rate prediction according to the dataset composition. As a result, the coefficient of determination of the four algorithms except the support vector machine was more than 0.868, indicating the usefulness of the regression model. Also, the difference in the learning results for the two datasets was insignificant. Finally, we examined the generalization performance of the machine learning model for predicting the advance rate using data that was not used in the training process.

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    31 December 2024
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  • Original Article

    머신러닝과 매개변수 분석을 통한 대심도 지하인프라 안정성 예측

    Prediction of Stability of Deep Underground Infrastructure Through Machine Learning and Parameter Analysis

    오형석, 문준식, 심재춘, 황명하, 석상수, 김병권, 이호석

    Hyoung-Seok Oh, Joon-Shik Moon, Jae-Chun Sim, Myungha Hwang, SangSu Seok, Byung Kwon Kim, HoSeok Lee

    본 연구는 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 터널 압착 현상을 예측하고 머신러닝에 활용되는 매개변수의 영향도 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 117개의 현장 데이터를 이용해 …

    This study utilized various machine learning algorithms to predict tunnel squeezing phenomena and analyzed the influence of different parameters on the predictions.This …

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    본 연구는 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 터널 압착 현상을 예측하고 머신러닝에 활용되는 매개변수의 영향도 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 117개의 현장 데이터를 이용해 연구를 진행하였으며 매개변수로는 토피고(H), 터널 직경(D), Q 분류법, 암반 분류 지수(RMR), 변형계수(E)를 활용하였다. 머신러닝 기법으로는 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 머신(SVM), 입자 군집 최적화가 결합된 SVM-PSO 모델을 사용하여 터널 압착을 예측하였다. 분석 결과 토피고와 터널 직경이 압착 예측에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 Q값을 RMR으로 변환하여 머신러닝에 적용하는 것이 더 바람직하다고 분석하였다. 또한 SVM-PSO 기법이 94%로 가장 높은 정확도를 나타냈다.


    This study utilized various machine learning algorithms to predict tunnel squeezing phenomena and analyzed the influence of different parameters on the predictions.This research was based on 117 field data samples, with parameters including cover height, tunnel diameter, rock quality index (Q), rock mass rating (RMR), and deformation modulus (E). The RMR and E values were calculated by converting the existing Q values. Machine learning techniques used in the study included the SVM-PSO model, which combines Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine (SVM), and Particle Swarm Optimization (PSO) for parameter tuning. The analysis revealed that cover height and tunnel diameter had a significant impact on squeezing predictions, and it was found to be more effective to convert Q values to RMR for machine learning applications. Additionally, the SVM-PSO model achieved the highest prediction accuracy at 94%, suggesting that the use of PSO for parameter optimization in an SVM-based model is particularly effective for predicting tunnel squeezing.

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    31 December 2024
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  • Original Article

    고준위방사성폐기물 처분부지 특성화를 위한 지체구조별 암종별 심부 시추 기반 균열 특성 연구

    A Study on Fracture Characteristics based on Deep Boreholes by Tectonic Regimes and Rock Types for Characterization of High-Level Radioactive Waste Disposal Site

    천대성, 박재용, 송원경, 김기석

    Dae-Sung Cheon, Jai-Yong Park, Won-Kyong Song, Ki Seog Kim

    고준위방사성폐기물 처분부지의 균열 특성은 처분시설의 안정성뿐 아니라 핵종 누출의 경로 등으로 사용될 수 있으므로 이들에 대한 조사와 분석은 필수적이다. 특히 복잡하고 다양한 …

    The characteristics of fractures in high-level radioactive waste disposal sites are crucial not only for the stability of disposal facilities but also …

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    고준위방사성폐기물 처분부지의 균열 특성은 처분시설의 안정성뿐 아니라 핵종 누출의 경로 등으로 사용될 수 있으므로 이들에 대한 조사와 분석은 필수적이다. 특히 복잡하고 다양한 암종으로 구성된 우리나라 지질환경뿐 아니라 약 500 m 심부에 건설될 처분시설의 심도를 고려할 때, 암종에 관한 특성과 함께 천부와 심부의 균열 특성을 파악하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 처분모암으로 고려되었던 암종 중 국내에 분포하는 4개 암종(화강암, 퇴적암, 편마암, 화산암)에 관해 750 m급 심부 시추에서 획득한 균열 특성에 관해 연구하였다. 연구 지역을 선정하기 위하여 국내 지체구조를 고려하였으며, 주제 특성 상 시추 부지를 선정하기 어려운 점을 고려하여 적용한 시추 부지 획득 전략도 소개하였다. 본 연구에서 균열 정보는 코어 로깅과 공내 영상 촬영을 통해 획득하였다. 획득한 균열을 분석한 결과, 화강암의 경우 고각의 절리군이 우세하게 나타났지만, 퇴적암의 경우 대부분 저각의 절리가 우세하고 층리와 관련이 있는 것으로 판단되었다. 편마암의 경우는 중각 또는 저각의 절리가 우세하게 나타났으며, 엽리와 유사한 경사를 가졌다. 화산암은 유동 구조나 층리에 평행하게 발생하는 저각의 절리가 우세한 지역도 있으나, 고각의 절리가 발생한 지역도 있었다. 또한 지표에서 조사된 지질조사와 선형구조의 정보는 심부 시추공에서 획득한 정보와 일치하지 않는 경우가 있어 고준위방사성폐기물 처분부지를 선정하기 위해서 반드시 심부 시추공을 통한 조사가 수행되어야 함을 알 수 있었다.


    The characteristics of fractures in high-level radioactive waste disposal sites are crucial not only for the stability of disposal facilities but also for identifying potential pathways for leaked radionuclide. Therefore, investigation and analysis of these fractures are essential. Considering the complex and diverse rock types of Korea's geological environment, as well as the depth of approximately 500 meters at which the disposal facilities will be constructed, it is important to understand fracture characteristics both in shallow and deep formations. In this study, we focused on the fracture characteristics of four rock types—granite, sedimentary rock, gneiss, and volcanic rock—commonly found in Korea and considered as candidate host rocks for disposal site. These fracture data were obtained from 750-meter-deep boreholes. The study sites were selected based on Korea's tectonic regimes. Given the challenges of selecting drilling sites for such investigations, the strategy employed to decide suitable drilling locations is also introduced. Fracture information was obtained through core logging and televiewer. The analysis revealed that in granite, high-angle fracture sets were predominant, whereas in sedimentary rock, most fractures were low-angle and appeared to be related to bedding. In gneiss, medium- to low-angle fractures were dominant, exhibiting inclinations similar to foliation. Volcanic rock displayed a mixed pattern, with low-angle fractures parallel to flow structures or bedding in some areas, while high-angle fractures were also observed in the other. Furthermore, discrepancies were found between geological surveys and lineament data obtained from surface investigations and those from deep boreholes. This indicates that conducting deep borehole investigations is indispensable for selecting suitable sites for high-level radioactive waste disposal.

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    31 December 2024
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    현장 시험시공을 통한 MDS 발파공법의 효율성에 관한 연구

    A Study on Effectiveness of the MDS Blasting Method through Field Test Construction

    이봉현, 최성웅

    Bong-Hyun Lee, Sung-Oong Choi

    MDS 발파공법은 혼합기폭과 발파 보조용 충전층을 활용하여 발파효율은 높이고 발파공해는 감소시키는 공법이다. 본 연구에서는 MDS 발파공법의 효율성을 국토교통부에서 제시한 표준발파공법과 비교하기 위해 …

    The MDS blasting method enhances blasting efficiency and reduces blasting vibration and noise utilizing mixture detonation technique and the Rock-filled deck. This …

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    MDS 발파공법은 혼합기폭과 발파 보조용 충전층을 활용하여 발파효율은 높이고 발파공해는 감소시키는 공법이다. 본 연구에서는 MDS 발파공법의 효율성을 국토교통부에서 제시한 표준발파공법과 비교하기 위해 2개의 현장에서 총 4회의 시험시공을 수행하였으며, 회차별로 현장의 암질과 파쇄체적, 발파진동 및 소음을 측정하였다. 암질은 1회차와 4회차 시험시공에서 표준발파 구역과 MDS발파 구역이 유사한 수준으로 측정되었으나, 2회차와 3회차에서는 국부적으로 차이가 있음을 확인하였다. 파쇄체적은 MDS발파가 표준발파에 비해 회차별로 각각 25.2%, 26.1%, 16.1% 및 26.5% 증가하였으며, 발파진동과 발파소음은 전 회차에서 평균 15% 내외 및 평균 5% 내외 감소하였다. 따라서 본 연구에서 수행된 현장 시험시공을 통해 표준발파공법 대비 MDS 발파공법의 효율성이 정량적으로 확인되었다.


    The MDS blasting method enhances blasting efficiency and reduces blasting vibration and noise utilizing mixture detonation technique and the Rock-filled deck. This study compared the efficiency of the MDS blasting method with the normal blasting method recommended by MOLIT through four test constructions conducted at two different sites. For each test round, rock quality, excavated rockmass volume, and blasting vibration and noise levels were measured and analyzed. Rock quality was found to be similar between the normal and the MDS blasting areas in rounds 1 and 4, but showed localized differences in rounds 2 and 3. Excavated rockmass volume increased by 25.2%, 26.1%, 16.1% and 26.5% in the MDS blasting compared to the normal blasting for each round, while blasting vibration and noise decreased by approximately 15% and 5%, respectively. These results quantitatively confirm efficiency of the MDS blasting method compared to the normal blasting method, even though considering differences in rock quality.

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    31 December 2024
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    Leeb 경도와 머신러닝 기법을 통한 암석 일축압축강도 추정

    Estimation of Rock Uniaxial Compressive Strength Using Leeb Hardness and Machine Learning Techniques

    박세진, 고태영

    Se Jin Park, Tae Young Ko

    본 연구에서는 비파괴적 시험 방법을 통해 다양한 암석의 일축압축강도(UCS)를 예측하는 모델을 개발하고, Leeb 경도(LH)와 UCS 간의 비선형 관계를 규명하였다. 직접 실험을 통해 …

    This study developed a model to predict the uniaxial compressive strength (UCS) of various rocks using non-destructive testing methods, identifying a non-linear …

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    본 연구에서는 비파괴적 시험 방법을 통해 다양한 암석의 일축압축강도(UCS)를 예측하는 모델을 개발하고, Leeb 경도(LH)와 UCS 간의 비선형 관계를 규명하였다. 직접 실험을 통해 수집한 94개와 문헌에서 수집한 101개를 포함하여 총 195개의 데이터셋을 분석하여 LH, P파 속도(VP), 건조밀도(Density)와 UCS 간의 상관관계를 평가하였다. LH와 UCS의 관계 분석 결과, 암석 유형에 따라 상관성의 차이가 나타났으며, 특히 화성암에서 가장 높은 상관관계(R2 = 0.74)를, 변성암에서 가장 낮은 상관관계(R2 = 0.12)를 보였다. 예측 방법을 비교한 결과, 머신러닝 모델이 선형회귀(R2 = 0.626)와 비선형회귀(R2 = 0.644) 방법보다 현저히 우수한 성능을 보였다. 다양한 머신러닝 모델 중 XGBoost가 가장 높은 예측 성능(R2 = 0.902, RMSE = 16.282)을 보였으며, 특히 여러 변수(LH, VP, Density, Rock type)를 결합했을 때 예측 정확도가 크게 향상되었다. 본 연구는 비파괴적 시험과 머신러닝을 결합하여 현장과 실험실에서 암석 강도를 신속하고 경제적으로 예측할 수 있는 방법론을 제시하며, 다양한 암석 물성의 통합을 통해 예측 정확도를 더욱 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다.


    This study developed a model to predict the uniaxial compressive strength (UCS) of various rocks using non-destructive testing methods, identifying a non-linear relationship between Leeb hardness (LH) and UCS. A total of 195 datasets, including 94 experimental data and 101 literature data, were analyzed to evaluate correlations among LH, P-wave velocity (VP), dry density (Density), and UCS. The analysis of the relationship between LH and UCS showed variable correlations by rock type, with igneous rocks showing the highest correlation (R2 = 0.74) and metamorphic rocks showing the lowest (R2 = 0.12). In comparing prediction methods, machine learning models significantly outperformed both linear (R2 = 0.626) and non-linear regression (R2 = 0.644) approaches. Among various machine learning models tested, XGBoost demonstrated the highest performance (R2 = 0.902, RMSE = 16.282), particularly when combining multiple variables (LH, VP, Density, Rock type). This study suggests that non-destructive testing, combined with machine learning, can offer an efficient and economical approach to predicting UCS in both field and laboratory settings, with potential for enhanced accuracy through the integration of multiple rock properties.

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    31 December 2024
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    Two-region 모델을 활용한 벤토나이트 완충재의 장기 침식 정량화 모델 개발 및 완충재 물성 열화 평가

    Development of a Long-term Erosion Model for Bentonite Buffer using a Two-region Model and Evaluation of Buffer Property Degradation

    이재원, 김수빈, 김정우

    Jaewon Lee, Soobin Kim, Jung-Woo Kim

    벤토나이트는 고준위방사성폐기물의 심층처분에서 완충재로 사용되며, 뛰어난 팽윤 능력과 낮은 투수율로 방사성 핵종의 이동을 효과적으로 차단한다. 하지만 장기적으로 팽윤 및 지하수 흐름에 의한 …

    Bentonite is used as a buffer material in the deep geological disposal of high-level radioactive waste due to its excellent swelling capacity …

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    벤토나이트는 고준위방사성폐기물의 심층처분에서 완충재로 사용되며, 뛰어난 팽윤 능력과 낮은 투수율로 방사성 핵종의 이동을 효과적으로 차단한다. 하지만 장기적으로 팽윤 및 지하수 흐름에 의한 침식이 발생해 성능 저하 가능성이 있으며, 이는 처분 시스템의 안정성을 저해할 수 있다. 본 연구에서는 벤토나이트 침식 거동을 정량적으로 평가하기 위해 Two-region 모델을 활용하여 벤토나이트 완충재의 장기 침식 정량화 모델을 개발하였다. 또한 ADioS 기반의 지하수 유동 해석을 바탕으로 처분장 내 발생 가능한 벤토나이트 완충재 침식량의 범위와 평균값을 도출하였으며, 침식으로 인한 벤토나이트 완충재 물성 열화 정도를 평가하였다. 연구 결과, 균열 간극 크기와 지하수 유속이 침식량에 중요한 영향을 미치며, 약 10만 년 후 평균적으로 벤토나이트의 약 0.78%가 균열을 통해 유실될 가능성이 있음을 확인하였다. 이러한 장기 침식으로 인해 처분공 내 벤토나이트 완충재의 체적 밀도가 감소하며, 이에 따라 벤토나이트 완충재 물성이 열화되는 것을 확인하였다. 다만, ADioS는 처분공을 관통하는 균열이 아닌 굴착손상영역(EDZ) 만을 반영하므로, 본 연구에서 도출된 침식량이 실제보다 과소평가 되었을 가능성이 있다. 그럼에도 본 연구는 벤토나이트 완충재의 장기 성능을 평가하기 위한 효율적이고 체계적인 방법론을 제시하며, 국내 심층처분 시스템의 안전성 및 성능 평가에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.


    Bentonite is used as a buffer material in the deep geological disposal of high-level radioactive waste due to its excellent swelling capacity and low permeability, which effectively inhibit radionuclide migration. However, over the long term, erosion caused by swelling and groundwater flow may occur, potentially degrading its performance and compromising the stability of the disposal system. In this study, a long-term erosion model for bentonite buffer was developed using a Two-region model to evaluate the erosion behavior of bentonite quantitatively. Groundwater flow simulations in ADioS were utilized to estimate the range and average amount of bentonite erosion that could occur in the disposal area, and the degree of buffer property degradation caused by erosion was evaluated. The results indicated that crack aperture size and groundwater flowrate significantly affect erosion rates, with approximately 0.78% of bentonite potentially being lost through cracks over a 100,000–year period. This long-term erosion phenomenon reduces the bulk density of the bentonite buffer, leading to the degradation of its material properties. However, since ADioS accounts only for the excavation damaged zone (EDZ) rather than cracks penetrating the deposition hole, the erosion amounts derived in this study may have been underestimated. Nevertheless, this study proposes an efficient and systematic methodology for evaluating the long-term performance of bentonite buffers, which is expected to contribute to the safety and performance assessment of domestic deep geological disposal systems in the future.

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    31 December 2024
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