• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.597-598
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• 2012

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.293-294
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• 2012

• 화약ㆍ발파
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• 제38권4호
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• pp.16-25
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• 2020

터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.44-51
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• 2019

Tunnel Boring Machine's Technology has depends mostly on imports, currently domestic technology development was proceeding. There are many technologies in this field, above all, the large-capacity motor drive technology required for excavation is one of the core technologies. In particular, when several large motors are simultaneously starting, there are many problems due to a large starting current at that time, and it is difficult to design and operate a power receiving facility. In this paper, A method of reducing the starting current by using the regenerative power generated by the deceleration of the motor has been studied. To verify this proposal, we designed the induction motor controller using CAE based power simulation tool and verified the results of the proposed method by applying the reduced model. As a result, it is possible to reduce the maximum starting current and shorten the start-up time. Moreover, even if several motors are connected to one bank, it is proved that the method can be efficiently operated by using the sequential braking / starting sequence. In the case of a power system in which a large capacity electric motor such as a tunnel excavation system is driven, the results of this study are expected to be a stable and effective method for solving the start-up current problem and designing the power receiving facility.

• 한국기계가공학회지
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• 제11권4호
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• pp.147-153
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• 2012

The demands of the large scale machine tools, for instance, such as planomiller, turning machine, boring machine, NC machine, have been gradually increased in recent years. As the performances of machine tools and/or cutting tools are advanced, it is possible to perform high-speed and high-precision cutting works. The effective treatment of wet chip, which is discharged from cutting works, becomes very important problems. Therefore, this study is forced on the design of large scale machine tools using CATIA V5R18 and analysis of cutter, which is considered as essential equipment in large scale machine tools, using MSC.Nastran & MSC.Patran. Especially, the relations between tolerated load of cutter, driving horse power and rpm of driving shaft in chip processing system are investigated through analysis. As the results, the reliability of design could be improved by evaluating simulated numerical values, it showed that tolerated loads of supported part and edged part of cutter are 87,000N and 14,450N, respectively.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2013년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.807-808
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• 2013

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.641-656
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• 2019

본 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제23권1호
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• pp.54-65
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• 2013

선형절삭시험(Linear Cutting Machine)은 TBM(Tunnel Boring Machine)에서의 디스크 커터 설계와 굴진성능 예측을 위한 가장 신뢰성 있는 시험 중의 하나로서, 실대형 암석시료를 대상으로 실제의 커터 하중을 예측할 수 있는 장점을 갖고 있지만, 시료의 채취 및 운반이 용이하지 않고, 1회 시험에 많은 비용이 소요되는 단점을 갖고 있다. 최근 선형절삭시험이 갖는 이러한 경제적 시간적 제약점들을 극복할 수 있는 현실성 있는 수치모델의 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 3차원 입자결합모델을 이용하여 디스크 커터의 절삭에 의한 부산 응회암의 파쇄양상과 최적 커터간격을 도출하였다. 본 해석에서 분석된 비에너지는 $14.3MJ/m^3$ 일 때 최소값을 나타냈다. 이때의 최적의 s/p 비는 약 16 으로 분석되었으며, 부산응회암의 선형절삭시험 및 유한요소법에 의한 수치해석 연구결과와 유사한 경향을 나타냈다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제24권4호
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• pp.323-335
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• 2021

This paper aims to estimate the range of the excavation damaged zone (EDZ) formation caused by the tunnel boring machine (TBM) advancement through dynamic three-dimensional large deformation finite element analysis. Large deformation analysis based on Coupled Eulerian-Lagrangian (CEL) analysis is used to accurately simulate the behavior during TBM excavation. The analysis model is verified based on numerous test results reported in the literature. The range of the formed EDZ will be suggested as a boundary under various conditions - different tunnel diameter, tunnel depth, and rock type. Moreover, evaluation of the integrity of the tunnel structure during excavation has been carried out. Based on the numerical results, the apparent boundary of the EDZ is shown to within the range of 0.7D (D: tunnel diameter) around the excavation surface. Through series of numerical computation, it is clear that for the rock of with higher rock mass rating (RMR) grade (close to 1st grade), the EDZ around the tunnel tends to increase. The size of the EDZ is found to be direct proportional to the tunnel diameter, whereas the depth of the tunnel is inversely proportional to the magnitude of the EDZ. However, the relationship between the formation of the EDZ and the stability of the tunnel was not found to be consistent. In case where the TBM excavation is carried out in hard rock or rock under high confinement (excavation under greater depth), large range of the EDZ may be formed, but less strain occurs along the excavation surface during excavation and is found to be more stable.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제21권2호
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• pp.23-30
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• 1993

As the demand of wood furniture becomes diverse and large-sized, artificial intelligence technique is required to design the expert system which can promote the efficiency of the operations management in wood furniture industry. This study was carried out to develop the expert scheduler, which was applied to the scheduling in chair-manufacturing process to evaluate its validity. The expert scheduler could show the results of scheduling must faster than Gantt chart method with ease. Maximum tardiness in the current chair-manufacturing process could be reduced from 29 seconds to 5 seconds by the addition of a spindle sander, a 12 spindle universal boring machine, and a moulding sander to sanding, boring, and moulding process, respectively.