• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.857-870
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• 2017

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 실굴진율 예측모델이 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 최상 부분집합선택이 고려된 능형회귀를 적용한 예측시스템을 모듈에 포함하였다. 또한 현장 굴진 데이터를 활용하여 예측모델의 적용성을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권4호
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• pp.69-88
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• 2003

현재 알려진 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 데이터가 갖는 고유의 희소성 및 잡음으로 인하여 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이에 따라 최근에 클러스터 형성에 연관성이 있는 차원만을 선택하고, 연관성이 적은 차원들을 제거함으로써 클러스터링의 성능을 높일 수 있는 부분차원 클러스터링 기법이 연구되고 있다. 그러나 현재 연구된 부분차원 클러스터링 기법은 그리드 기반 방법으로서 차원의 증가에 따라 그리드 셀의 수가 방대해짐으로써 공간 및 시간적 인 효율성 이 저하된다. 또한, 대부분의 알고리즘들은 데이터 집합에서 대표객체를 찾아 클러스터 형성에 관계 있는 차원만을 조사하기 때문에 대량의 고차원 공간 데이터에 대해서는 최상의 대표객체를 선택하는데 어려움이 많다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 차원의 순서와 무관하게 동일한 클러스터를 탐사할 수 있는 효율적인 부분차원 클러스터링 알고리즘인 CLIP을 제안한다. CLIP은 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 임의의 차원에서 클러스터를 탐사한 후에, 그에 종속적인 다음 차원에 대해서 점진적인 프로젝션을 이용하여 클러스터를 탐사하는 기법이다. 점진적 프로젝션 기법은 제안된 알고리즘의 핵심 기법으로서 방대한 양의 탐색공간과 클러스터링을 식별하는 계산시간을 크게 줄인다. 이에 따라 CLIP 알고리즘을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 실험을 통하여 알고리즘의 정확성 및 효율성, 알고리즘 결과의 동등성에 대한 실험 및 비교 분석 결과를 제시한다.