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      최상부분집합이 고려된 능형회귀를 적용한 현장관입지수에 대한 통계적 예측기법 개발 및 적용 = Development and implementation of statistical prediction procedure for field penetration index using ridge regression with best subset selection

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      https://www.riss.kr/link?id=A104301900

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The use of shield TBM is gradually increasing due to the urbanization of social infrastructures. Reliable estimation of advance rate is very important for accurate construction period and cost. For this purpose, it is required to develop the predictio...

      The use of shield TBM is gradually increasing due to the urbanization of social infrastructures. Reliable estimation of advance rate is very important for accurate construction period and cost. For this purpose, it is required to develop the prediction model of advance rate that can consider the ground properties reasonably. Based on the database collected from field, statistical prediction procedure for field penetration index (FPI) was modularized in this study to calculate penetration rate of shield TBM.
      As output parameter, FPI was selected and various systems were included in this module such as, procedure of eliminating abnormal dataset, preprocessing of dataset and ridge regression with best subset selection. And it was finally validated by using field dataset.

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      국문 초록 (Abstract)

      사회기반시설의 지중화로 인하여 쉴드 TBM 적용이 점차 확대되고 있는 추세다. 합리적인 공기기간 및 공사비 산정을 위해 쉴드 TBM의 실굴진율을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이...

      사회기반시설의 지중화로 인하여 쉴드 TBM 적용이 점차 확대되고 있는 추세다. 합리적인 공기기간 및 공사비 산정을 위해 쉴드 TBM의 실굴진율을 정확하게 예측하는 것은 매우 중요한 사안이라 할 수 있다. 이러한 이유로 국내에서는 지반의 물성을 합리적으로 반영한 쉴드 TBM의 실굴진율예측모델이 필요한 상황이다. 본 연구는 쉴드 TBM의 순굴진율 산정을 위해 현장 데이터베이스를 기반으로 현장관입지수의 통계적 예측절차를 모듈화 하였다. 출력인자로 현장관입지수를 선정하였고, 비정상치 제거 및 전처리 그리고 최상부분집합선택이 고려된 능형회귀를 적용한 예측시스템을 모듈에 포함하였다. 또한 현장 굴진 데이터를 활용하여 예측모델의 적용성을 확인하였다.

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      참고문헌 (Reference)

      1 장수호, "디스크 커터를 장착한 TBM 커터헤드의 최적 설계모델 도출을 위한 영향인자 분석" 대한토목학회 27 (27): 87-98, 2007

      2 Hughes, H. M., "The relative cuttability of coal-measures stone" 3 (3): 95-109, 1986

      3 Mallows, C. L., "Some comments on Cp" 15 (15): 661-675, 1973

      4 Hoerl, A. E., "Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems" 12 (12): 55-67, 1970

      5 Sanner, M. F., "Python: a programming language for software integration and development" 17 (17): 57-61, 1999

      6 Hamidi, J. K., "Performance prediction of hard rok TBM using Rock Mass Rating system" 25 (25): 333-345, 2010

      7 Cousineau, D., "Outliers detection and treatment: a review" 3 (3): 58-67, 2010

      8 Hamilton, W. H., "Optimizing tunnel boring machine and cutter design for greater boreability" 1 : 280-296, 1979

      9 Farmer, I. W., "Mechanics of disc cutter penetration" 12 (12): 22-25, 1980

      10 Gong, Q. M., "In situ TBM penetration tests and rock mass boreability analysis in hard rock tunnels" 22 (22): 303-316, 2007

      1 장수호, "디스크 커터를 장착한 TBM 커터헤드의 최적 설계모델 도출을 위한 영향인자 분석" 대한토목학회 27 (27): 87-98, 2007

      2 Hughes, H. M., "The relative cuttability of coal-measures stone" 3 (3): 95-109, 1986

      3 Mallows, C. L., "Some comments on Cp" 15 (15): 661-675, 1973

      4 Hoerl, A. E., "Ridge regression: Biased estimation for nonorthogonal problems" 12 (12): 55-67, 1970

      5 Sanner, M. F., "Python: a programming language for software integration and development" 17 (17): 57-61, 1999

      6 Hamidi, J. K., "Performance prediction of hard rok TBM using Rock Mass Rating system" 25 (25): 333-345, 2010

      7 Cousineau, D., "Outliers detection and treatment: a review" 3 (3): 58-67, 2010

      8 Hamilton, W. H., "Optimizing tunnel boring machine and cutter design for greater boreability" 1 : 280-296, 1979

      9 Farmer, I. W., "Mechanics of disc cutter penetration" 12 (12): 22-25, 1980

      10 Gong, Q. M., "In situ TBM penetration tests and rock mass boreability analysis in hard rock tunnels" 22 (22): 303-316, 2007

      11 Rahmatullah Imon, A. H. M., "Identifying multiple influential observations in linear regression" 32 (32): 929-946, 2005

      12 Bruland, A., "Hard rock tunnel boring: Advance Rate and Cutter Wear" Norwegian University of Science and Technology (NTNU) 1998

      13 Welsch, R. E., "Evaluation of Econometric Models" Academic Press 153-167, 1980

      14 Bieniawski, Z. T., "Engineering classification of jointed rock masses" 15 (15): 335-343, 1973

      15 Gong, Q. M., "Development of a rock mass characteristics model for TBM penetration rate prediction" 46 (46): 8-18, 2009

      16 Hassanpour, J., "Developing new equations for TBM performance prediction in carbonateargillaceous rocks: a case history of Nowsood Water conveyance tunnel" 4 (4): 287-297, 2009

      17 Myers, R. H., "Classical and Modern Regression with Applications" PWS-KENT Publishing Company 222-227, 1990

      18 Delisio, A., "Analysis and prediction of TBM performance in blocky rock conditions at the Lötschberg Base Tunnel" 33 : 131-142, 2013

      19 James, G., "An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R" Springer 205-227, 2013

      20 Mahdevari, S., "A support vector regression model for predicting tunnel boring machine penetration rates" 72 : 214-229, 2014

      21 Akaike, H., "A new look at the statistical model identification" 19 (19): 716-723, 1974

      22 Chae, J. S., "A calculation of shield TBM advance rate in the shield tunnel" 9 (9): 35-41, 2005

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      2019-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2016-01-01 평가 등재학술지 선정 (계속평가) KCI등재
      2015-12-01 평가 등재후보로 하락 (기타) KCI등재후보
      2011-01-27 학회명변경 한글명 : 한국터널공학회 -> 사단법인 한국터널지하공간학회
      영문명 : 미등록 -> Korean Tunnelling and Underground Space Association
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      2011-01-27 학술지명변경 한글명 : 터널기술 -> 한국터널지하공간학회 논문집 KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2005-05-20 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> TUNNELLING TECHNOLOGY KCI등재후보
      2005-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2003-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
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      학술지 인용정보

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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.44 0.44 0.41
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.42 0.38 0.634 0.18
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