Original Article

Tunnel and Underground Space. 31 December 2024. 722-734
https://doi.org/10.7474/TUS.2024.34.6.722

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  • 2. 기계학습 모델의 데이터세트 구성

  •   2.1 현장 개요와 지반 및 TBM 정보

  •   2.2 데이터세트 구성

  • 3. 분석 결과

  •   3.1 하이퍼파라미터 설정과 성능평가

  •   3.2 학습 결과

  • 4. 학습 결과를 활용한 굴진속도 예측

  • 5. 결 론

1. 서 론

쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine)은 터널 굴착 시 발생하는 소음, 진동, 분진과 같은 환경적인 요소에서 타 공법 대비 효과적인 공법으로 도심지 터널 시공을 위해 전세계적으로 널리 사용된다. 국내에서는 특히 하해저에서의 안정성으로 인해 주로 강 및 하천의 하부 통과 구간에 사용되는 것이 일반적이며, 도심지 터널 시공에서도 사용이 늘고 있다.

모든 터널공사는 제한적으로 수행된 지반조사 결과를 기반으로 시공이 이루어진다. 국가에 따라 다르겠지만 국내에 비해 국외에서는 지반조사가 더 상세하게 이루어지기도 한다. 그러나 모든 공사에서 지반상태를 확실하게 파악할 수 있는 시추간격은 현실적으로 불가능하다. 따라서 실제 굴착단계에서는 설계단계에서 파악되지 않은 지반조건을 만나서 어려움을 겪을 수 있다. 특히 TBM은 지반조건이 급변하거나 다양한 지층들이 혼재된 상황과 같이 예측되지 않은 지반조건에 대한 대처가 타공법에 비해 어려운 점이 있다. Kim et al.(2021)은 TBM 터널 설계 단계에서 한정적으로 수행된 시추조사 결과로 TBM이 설계되고 운전작업에 대한 조건들이 수립될 경우, 실제 굴착단계에서 조우하게 되는 예기치 못한 암반강도 및 이상대 등의 출현에 의해 굴진율 저하 및 다운타임 증가가 나타날 수 있음을 언급하였다.

쉴드 TBM은 커터헤드 전면의 지반을 볼 수 없는 상태에서 굴착이 이루어지기 때문에 운전자는 굴진면압(face pressure), 추력(thrust), 토크(torque)와 같은 계측 결과에 기반하여 굴착작업을 수행한다. 이러한 계측 값, 즉 기계데이터(machine data or excavation data)는 운전자에게 TBM 장비와 디스크커터의 안전에 대한 기준이기도 하지만, 굴진면 전방 지반에 대한 정보를 알려주는 지표이다. TBM의 기계데이터는 굴진하고 있는 지반의 지질 특성 및 역학 특성, TBM 운전자의 운전특성에 복합적으로 영향을 받으므로 현재 굴착 중인 지반조건에 더불어 전방 지반상태의 변화를 추정하여 작업자가 최적 운전을 수행하는데 활용될 수 있다(Jeong et al., 2019).

Mokhtari and Mooney(2020)는 토압식 쉴드TBM 굴진 데이터와 서포트벡터회귀모델(Support Vector Regression Modeling)을 사용하여 굴진속도 예측 모델을 개발하였다. 이들은 토압식 TBM의 굴진 속도에 영향을 미치는 주요 특성 요인이 추력, 커터헤드 토크, 폼 유량(foam flow), 스크류 컨베이어 토크(screw conveyor torque) 등이라고 하였으며, 굴진하는 지반의 특성이 기계데이터에 영향을 주고 있고 그에 따라 TBM 운전작업이 달라진다고 서술하였다.

앞에서 설명한 바와 같이, 터널공사에서 시추에 의한 지반조사 결과는 시추 간격에 의해 발생하는 비 연속적인 지반특성 제시로 인하여 TBM 운전작업에 있어 불확실성을 야기한다. 그러나 TBM 굴진 중 계측되는 기계데이터는 연속적이며, 지반의 특성을 반영한 결과를 표출한다. 따라서 본 연구에서는 지반데이터와 기계데이터로 만들어진 데이터세트와 기계데이터만으로 구성된 데이터세트를 사용하여 다양한 머신러닝 기법에 적용하고 데이터세트 구성에 따른 굴진속도(advance rate) 예측에 대한 성능평가를 수행하였다. 사용된 기계학습 기법은 지도학습(supervised learning) 기반의 회귀 알고리즘들이며, 기본 알고리즘에 속하는 의사결정트리(decision tree) 기법과 앙상블(ensemble) 기법 중 배깅(baggning)과 부스팅(boosting) 기법, 그리고 서포트벡터머신(support vector machine)기법이 활용되었다. 마지막으로 학습을 통해 도출된 기계학습 모델은 학습 과정에 사용되지 않은 데이터를 이용하여 굴진속도 예측의 일반화 성능을 살펴보았다.

2. 기계학습 모델의 데이터세트 구성

2.1 현장 개요와 지반 및 TBM 정보

본 연구에서는 이수식 쉴드(slurry shield) TBM 터널 2개 현장에서 수집한 굴진데이터와 지반정보를 사용하였다. 지반정보는 각 현장의 지반조사보고서와 Fig. 1과 같이 터널 종단면도로부터 수집되었다. 첫 번째 TBM 현장(TBM site 1)은 터널 상부에 실트질 모래와 실트질 점토의 붕적층이 발달되어 있으며, 터널이 통과하는 위치의 기반암은 연암이 95%, 경암 5%로 구성되어 있다. 이 암반층의 RQD (Rock Quality Designation)는 25%이하가 57.9%이고 25% 이상이 42.1%로 조사되었으며, 일축압축강도는 7.9 ~ 101.9 MPa로 다소 연약한 암질과 풍화가 진행된 연약대도 존재한다.

두 번째 TBM 현장(TBM site 2)의 상부 지반은 점토와 사질토로 구성된 얕은 퇴적층과 풍화가 진행된 풍화토층이 형성되어 있으며, 터널이 통과하는 위치의 기반암은 연암이 약 64.3%이고 경암은 약 35.7%로 구성되어 있다. 현장에서 채취한 암석의 일축압축강도는 9.08 ~ 67.13 MPa 범위로 나타나 풍화가 진행된 연약 암반으로 구분할 수 있다(Fig. 1). 일반적으로 설계단계에서의 지반조사에서는 기본물성 시험, 수리특성 시험, 연약지반특성 시험, 탄성파 탐사와 같은 다양한 조사가 이루어지지만, 노선 전반에 걸쳐 고르게 조사되는 항목은 제한적이다(Kang et al., 2020). 본 연구에서는 노선 전반에서 상대적으로 확보가 쉬운 지반정보를 입력변수로 선정하였다. 그 결과로서, 대상 지반 암석의 심도별 특성을 파악할 수 있는 RQD, TCR (Total Core Recovery), 평균절리간격과 굴진 대상 암석의 강도특성을 나타내는 일축압축강도, 탄성파속도를 학습을 위한 지반데이터로 사용하였다.

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Fig. 1.

Geological profile along tunnel track

기계학습의 데이터 구성에 활용된 정보는 터널 통과 구간의 지반정보, 노선정보, TBM 장비정보, 굴진에 따른 기계데이터가 있다. 본 연구에서는 이수식 쉴드 TBM이 운용된 2개 현장에서 기계데이터를 수집하였으며, 각 TBM의 주요 제원은 Table 1과 같다. 장비의 직경은 3.59 m와 3.5 m로 유사하며, 최대추력과 최대 RPM은 각각 12 MN, 4.6이고, 최대토크는 1.41 MN·m,, 0.54 MN·m이다.

Table 1.

Summary of slurry shield TBM machine specification

TBM type TBM site 1 TBM site 2
Outside diameter (mm) 3,590 3,500
Inside diameter (mm) 3,530 3,436
Max. shield jack thrust force (MN) 12 (1.0 × 12 shield jack) 12 (1.0 × 12 shield jack)
Max. cutterhead torque (MN·m) 1.41 0.54
Max. RPM (r/min) 4.6 4.6
Cutter (EA) 38 22
Segment ring length (m) 1.2 1.2

2.2 데이터세트 구성

데이터세트를 구성하기 전, 각 특성변수(features)에 대해 Table 2와 같이 기본적인 통계분석을 수행하였다. Table 2의 분석결과는 2개 현장 데이터를 모은 데이터에 대한 것으로서, 추력의 평균은 5.18 MN이고, TBM 최대 성능의 약 43.1%, 53.9%로 나타났다. 커터헤드 토크의 평균은 0.19 MN·m로 장비제원 상 최대 토크의 13.7%, 35.7% 에서 사용된 것을 확인 할 수 있었다. 굴진 시 속도는 최대 33.3 mm/min이고 평균은 16.2 mm/min로 추진되었고 12개의 쉴드 잭 중에 평균 약 8.9개가 사용되었다. 커터헤드의 평균 회전속도는 2.97 r/min이다. 기계학습 데이터에 대한 분석 결과로서 주요 데이터 항목들의 통계학적 특성과 각 데이터 항목 별 분포 특성은 Fig. 2Table 2에서 확인할 수 있다.

Table 2.

Statistical description of the database

Factors Min. Q1 (25%) Q2 (50%) Q3 (75%) Max. Average Standard deviation
Advance rate, mm/min 6.130 13.330 16.150 20.000 33.330 16.160 4.673
Total thrust force, MN 0.406 4.493 4.990 5.603 7.700 5.175 0.923
Cutterhead torque, (MN-m) 0.092 0.098 0.215 0.270 0.345 0.193 0.083
Feed pressure, MPa 0.088 0.206 0.245 0.284 0.392 0.246 0.063
Face pressure, MPa 0.088 0.206 0.226 0.294 0.422 0.246 0.072
Cutterhead rotation speed, r/min 2.000 2.800 3.100 3.200 3.800 2.971 0.394
Pitching, ° -0.070 0.210 0.320 0.530 2.010 0.560 0.565
Rolling, ° -0.520 -0.090 0.000 0.060 0.720 -0.016 0.133
Feed rate, m3 1.870 2.950 3.490 4.570 10.700 3.986 1.445
Discharge rate, m3 1.160 3.130 4.030 5.350 11.860 4.483 1.718
Number of used jack 6.0 8.0 9.0 10.0 12.0 8.896 1.266
Soil thickness, m 23.379 28.477 29.817 32.720 53.524 30.315 3.421
TCR, % 13.0 70.0 93.0 100.0 100.0 79.796 27.706
RQD, % 0.0 16.0 32.0 65.0 100.0 39.910 30.205
Joint spacing, cm 0.0 3.0 8.0 15.0 35.0 10.517 8.943
Uniaxial compressive strength, MPa 6.280 15.680 37.100 55.100 101.9 37.573 23.811
P-wave velocity, m/s 1429.0 3057.0 3853.0 4321.0 5123.0 3609.357 959.739

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Fig. 2.

Distribution of data according of grond conditions for TBM Data

이수식 쉴드 TBM 현장에서는 토압식 쉴드 TBM에 비해 이수설비에 따른 기계데이터가 추가되며, 기본적인 압력관련 변수, 속도 관련 변수, 온도 관련 변수, 위치/방향 관련 변수, 굴진 시간이력 관련 변수 등 광범위한 기계데이터가 다수 생성된다. 본 연구의 학습 대상 현장에서는 약 1000여개가 기록되었다.

TBM의 기계데이터를 기반으로 정확하고 효과적인 기계학습 예측을 위해서는 목표에 맞는 특성변수 항목의 선택과 선택된 데이터의 처리가 무엇보다 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 기계데이터에서 이수식 쉴드 TBM의 굴진속도 예측에 기여하지 않는 다양한 전압 측정값, 계측 온도, 위치 및 자세 정보와 같은 특성변수를 분석에서 제외하였다. 앞의 통계분석에서 각 특성변수의 전체 데이터를 25% 단위로 나누고 Q1(1 사분위수), Q2(2사분위수), Q3(3사분위수)로 나타낸 다음, 그 결과를 이용하여 이상치를 판단하였다. Fig. 2에서 통계적 분포가 양호한 특성변수를 먼저 선택하고, 이후 Fig. 3에서 상관관계(Pair-wise corrlation) 검증을 통해 특성변수를 선정하였다.

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Fig. 3.

Pair-wise correlation between data features

최종적으로 굴진속도 예측을 위한 주요 기계데이터는 총 추력(total thrust force), 커터토크(cutterhead torque), 송니압력(feed pressure), 막장압력(face pressure), 커터헤드 회전속도(cutterhead rotation speed), 피칭(pitching), 롤링(rolling), 송니유량(feed rate), 배니유량(discharge rate), 사용 잭본수(number of used jacks)을 설정하였고 지반데이터는 토피고(soil thickness), RQD, TCR,절리간격(joint spacing), 일축압축강도(uniaxial compressive strength),탄성파속도(p-wave velocity)를 특성변수로 선정하였다.

본 연구에서는 이수식 쉴드 TBM 굴진속도 예측을 위하여 Table 3과 같이 기계데이터와 지반데이터를 모두 포함한 데이터세트(advance rate applying geotechnical data)와 기계데이터(advance rate applying only machine data)만으로 구성된 데이터세트로 구분하여 2종류의 데이터세트를 만들었다. 여기서 기계데이터는 터널 설계 단계에서 수행된 시추조사 32개소의 지반조사 결과가 존재하는 지반데이터 위치와 동일한 위치(구간)의 데이터로 구성하였다.

Table 3.

Summary of data features of slurry shield TBM

Model Advance rate applying geotechnical data Advance rate applying only machine data
TBM machine data features Total thrust force
Cutterhead torque
Feed pressure
Face pressure
Cutterhead rotation speed
Pitching
Rolling
Feed rate
Discharge rate
Num. of used jacks
Total thrust force
Cutterhead torque
Feed pressure
Face pressure
Cutterhead rotation speed
Pitching
Rolling
Feed rate
Discharge rate
Num. of used jacks
Geotechnical data features Soil thickness
RQD
TCR
Joint spacing
Uniaxial compressive strength
P-wave velocity
-

3. 분석 결과

3.1 하이퍼파라미터 설정과 성능평가

TBM의 굴진속도 예측을 위해 지도학습 기반의 회귀 알고리즘이 사용되었다. 단일 기법으로는 의사결정트리 기법과 서포트벡터머신 기법이 사용되었고, 다수의 알고리즘을 조합하여 사용하는 앙상블 기법으로는 배깅 기법에서 대표적인 랜덤포레스트(Random Forest)와 부스팅 기법에서 약학습기(weak learner)를 활용하는 ​대표적인 기법인 그레디언트 부스팅(Gradient Boosting)과 Light GBM(Light Gradient Boosting Machine)을 사용하였다.

학습 모델의 적합성을 평가하기 위해서 학습데이터와 테스트데이터를 7:3 비율로 설정하고 무작위로 조합하여 활용하였다. 회귀 모델의 예측성능을 평가하는 방법으로는 평균오차제곱에 루트를 더하여 실제 관측 값과 차이를 확인할 수 있는 RMSE (RootMean Squared Error)와 예측 모델이 주어진 자료와 얼마나 적합한가를 평가하는 척도인 결정계수(R2, coefficient of determination)를 사용하였다. 결정계수는 1에 가까울수록 선정된 회귀 모델의 설명력이 높음을 준다(Table 4).

Table 4.

Performance measures of regression prediction

Definition of the terms Formulas for measuring performance
MSE: Mean Squared Error MSE=1Ni=1n(yi-y^i)2
RMSE: RootMean Squared Error RMSE=1ni=1n(yi-y^i)2
R-squared: Coefficient of determination R2=1-i=1n(yi-y^i)2i=1n(yi-y¯i)2

하이퍼파라미터(hyperparameter)는 머신러닝 모델을 만들 때 작업자가 직접 조정해주는 값으로 최적의 훈련 모델을 구현하기 위해 결정하는 외부 변수이다. 데이터 훈련 과정에서 머신러닝 모델에 적합한 하이퍼파라미터 조합을 찾기 위한 튜닝(hyperparameter tuning)을 할 수 있으며, 이것은 모델링에서 성능에 영향을 줄 수 있는 하이퍼파라미터에 대해서 최적에 가까운 값을 찾기 위한 조정 작업이다(Kang et al., 2020, 2022).

본 연구에서는 목표변수(target)인 굴착속도 예측에 대한 학습 결과가 일부 데이터에 과적합(overfitting)되는 것을 방지하기 위해 분할 교차 검증(k-fold cross validation)을 적용하였다. 분할 교차 검증은 앞서 7:3로 분할된 학습 데이터를 다시 k 묶음으로 나누어 학습데이터와 테스트데이터를 k개로 구성한 다음, k번 학습을 반복하고 k번의 학습 결과를 평균 내어 편향되지 않는 최종 결과를 구하는 방법이다(Fig. 4). 5번의 교차검증(5-fold cross validation) 성능비교를 통해 가장 좋은 성능을 내는 하이퍼파라미터 조합을 찾는 그리드서치(GridSearchCV) 튜닝 방법이 적용되었고, 이 방법으로 학습모델에 대해 각 목표변수 별로 적절한 파라미터를 결정하였다(Table 5).

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Fig. 4.

Flowchart of Machine Learning model procedure for regression prediction

Table 5.

Summary of hyperparameter for regression models

Model Hyperparameter
Advance rate applying geotechnical data Advance rate applying only machine data
Tree-based methods Decision tree, dt max depth : 4 max depth : 3
Ensemble learning method Randomforest, rf max_depth: 5
max_features: 7
n_estimators: 100
max_depth: 5
max_features: 4
n_estimators: 100
Gradientboosting, gb learning rate: 0.012
max depth: 6
max features: 6
n_estimators: 210
learning rate: 0.2
max depth: 5
max features: 6
n_estimators: 80
LightGBM, lgb learning rate: 0.45
max depth: 5
n estimators: 350
colsample_bytree: 1.0
subsample: 0.8
learning rate: 0.53
max depth: 5
n estimators: 350
colsample_bytree: 1.0
subsample: 0.8
Support vector machine SVR C: 10,
gamma: 1.09
epsilon: 0.25
C: 10,
gamma: 1.09
epsilon: 0.25

3.2 학습 결과

학습 모델의 적합성을 나타내는 결정계수는 1에 가까울수록 예측성능이 우수하고 오차를 나타내는 RMSE는 작을수록 예측성능이 우수하다는 것을 의미한다. 이수식 쉴드 TBM의 목표변수 예측을 위한 기계학습 알고리즘 별 학습결과는 Table 6Fig. 5와 같다.

Table 6.

Evaluating the performance of regression models for datasets

Model Advance rate applying geotechnical data Advance rate applying only machine data
Train dataset Test dataset Train dataset Test dataset
R2 RMSE R2 RMSE R2 RMSE R2 RMSE
Decision Tree 0.883 1.459 0.874 1.646 0.876 2.803 0.931 3.382
Randomforest 0.897 1.752 0.948 2.934 0.894 1.810 0.949 2.891
Gradientboosting 0.904 1.320 0.953 2.798 0.887 0.641 0.948 0.948
Light GBM 0.868 3.521 0.903 4.015 0.868 3.507 0.903 4.012
Support vector machine 0.652 6.057 0.747 6.476 0.651 6.094 0.743 6.518

지반데이터와 기계데이터를 모두 포함하여 데이터를 구성한 굴진속도 예측 모델에서 서포트벡터머신 기법의 결정계수는 학습 세트(70%) 0.652, 테스트 세트(30%) 0.747로 예측 성능이 높지 않게 나타났다. 그러나 의사결정트리와 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스팅, Light GBM의 경우, 결정계수가 학습 세트(70%)에서 0.868~0.907, 테스트 세트(30%)에서 0.874~ 0.953로 높은 결과를 보였고, RMSE도 1.646~4.015로 나타나서 예측 성능이 좋은 것을 확인할 수 있었다.

기계 데이터만으로 데이터를 구성한 굴진속도 예측 모델의 경우에서도 서포트벡터머신 기법의 결정계수가 학습 세트(70%)에서 0.651, 테스트 세트(30%)에서 0.743로 낮게 나타났으며, 의사결정트리와 랜덤 포레스트, 그레디언트 부스팅, Light GBM의 결정계수는 학습 세트(70%) 0.868~0.894, 테스트 세트(30%) 0.903~0.949, RMSE 0.948~4.012로 나타나서 예측성능이 높은 것을 확인할 수 있었다. 데이터세트별 결과에서 지반데이터와 기계데이터를 모두 포함하여 학습된 모델의 경우 그레디언트 부스트의 결정계수가 0.953으로 가장 높은 성능을 보였으며, 기계데이터 만으로 학습된 모델에서는 램덤포레스트의 결정계수가 0.949로 나타나 좀 더 높은 성능을 보여주었다(Fig. 5).

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Fig. 5.

Prediction result of regression modelling

4. 학습 결과를 활용한 굴진속도 예측

앞서 3.2절에서는 이수식 쉴드 TBM의 지반데이터와 기계데이터가 통합 구성된 데이터세트와 기계데이터 단독으로 구성된 데이터세트를 이용한 굴진속도 예측 모델을 만들고, 학습 결과로부터 각 예측 모델의 성능을 파악하였다. 예측 성능이 좋은 랜덤포레스트, 그레디언트 부스팅, light GBM 모델을 별도의 다른 현장 데이터에 적용하여 2종류의 다른 데이터 구성 조건에 대해서 굴진속도 예측 성능을 비교 및 검증하였다. 3장에서 수행한 굴진속도 예측 모델의 성능검증을 위한 추가 TBM현장의 장비 주요 제원은 Table 7과 같다.

Table 7.

Summary of TBM machine specification for performance comparison verification.

TBM type Slurry shield TBM
Outside diameter (mm) 3,590
Inside diameter (mm) 3,530
Max. shield jack thrust force (MN) 12 (1.0 × 12 shield jack)
Max. cutterhead torque (MN·m) 1.41
Max. RPM (r/min) 4.6
Cutter (EA) 27
Segment ring length (m) 1.2

Fig. 6은 3장에서 수립된 굴진속도 예측 모델을 이용하여 현재 굴진이 진행 중인 TBM터널현장의 초기 기계데이터에 적용한 예측 값과 실제 값을 비교한 결과이다. 지반데이터와 기계데이터를 모두 포함하여 데이터를 구성한 굴진속도 예측 모델들에서는 랜덤포레스트 모델이 결정계수 0.788로 가장 좋은 성능을 보여주었고, 그레디언트 부스팅 모델의 결정계수는 0.453, Light GBM은 0.241로 성능이 낮게 나타났다. 기계데이터만으로 구성된 모델들의 예측에서는 마찬가지로 랜덤포레스트 모델의 결정계수가 0.712로 가장 성능이 높게 나타났으며, 그레디언트 부스팅 모델의 결정계수는 0.647, Light GBM 모델은 0.238로 앞의 결과와 성능 결과 순서가 동일하게 나타났다.

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Fig. 6.

Results of predicted advance rate using another field data

본 연구에서는 제작된 굴진속도 예측모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 기계학습의 모델 학습 과정에서 학습데이터와 테스트데이터 모두로 사용되지 않은 데이터를 대상으로 굴진속도를 예측하였다. 그 결과, 굴진속도 예측의 일반화 성능은 데이터세트 구성에 관계없이 랜덤포레스트가 가장 좋은 것을 알 수 있었다. 그러나 그레디언트 부스팅 모델의 결과에서 지반데이터와 기계데이터를 모두 포함한 경우에 비해 기계데이터만으로 구성된 경우의 결과가 높게 나온 점을 고려할 필요가 있다.

5. 결 론

본 연구에서는 이수식 쉴드 TBM의 시공데이터를 이용하여 지반데이터와 기계데이터 모두를 포함한 데이터세트와 기계데이터만으로 만들어진 데이터세트를 만들었다. 2종류의 데이터세트를 대상으로 5개의 기계학습 회귀 알고리즘을 적용한 학습을 통해 이수식 쉴드 TBM 굴진속도예측 모델을 구성하였다.

그 결과, 서포트벡터머신을 제외한 4개 알고리즘을 이용한 학습결과에서 결정계수가 0.868이상으로 회귀모델의 유용성이 높음을 알 수 있었다. 특히 랜덤포레스트와 그레디언트부스팅 모델의 결과가 상대적으로 높게 나타났으며, RMSE를 같이 평가할 경우 그레디언트부스팅 모델의 결과가 가장 좋은 것으로 평가할 수 있다. 데이터세트 구성에 따른 학습결과에서 지반데이터와 기계데이터 모두를 포함한 데이터세트의 결정계수와 기계데이터만으로 구성된 데이터세트의 결정계수 차이는 미미했다. 이와 같은 결과는 기계데이터만으로 데이터세트를 구성하였을 경우에도 좋은 학습결과를 얻을 수 있음을 보여준다.

기계학습 결과의 일반화를 평가하기 위하여 학습에 사용되지 않은 별도의 다른 현장데이터를 대상으로 2종류의 다른 데이터 구성 조건에 대해서 굴진속도 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, 지반데이터와 기계데이터 모두를 포함한 데이터세트에 대한 랜덤포레스트 모델의 결정계수가 가장 높게 나타났지만, 그레디언트 부스팅 모델의 경우 기계데이터만으로 구성된 데이터세트의 결정계수가 다른 데이터세트에 비해 높게 나타났다. 이와 같은 점을 고려할 때 데이터세트 구성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

Acknowledgements

본 연구는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원이 시행하고 한국도로공사가 총괄하는 “스마트건설기술개발 국가R&D사업(과제번호: 24SMIP-A158708-05)”의 지원으로 수행되었습니다.

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