주암댐 보조여수로 건설공사 터널 구간 중 사전 조사가 미치지 못하는 구간의 정보취득과 파쇄대의 정확한 위치 및 크기를 예측하기 위하여 일부 구간에 대하여 터널 내 탄성파반사법(TSP)탐사를 실시하였다. 공사 착공 전에 실시한 사전조사 결과(지표 지질조사, 전기비저항 탐사, 시추조사 등), TSP탐사 결과, 그리고 실제 현장 굴진면에 대한 지질매핑 결과를 비교하였다. TSP탐사는 사전조사에서 감지하지 못한 주요 파쇄대를 잘 감지해내었으며 이에 따라 초기에 계획된 보강 계획을 변경하였다. TSP탐사 예측결과와 현장 막장면 비교 결과 파쇄대가 발달한 지점이 대부분 일치하는 것을 확인할 수 있었고, 이를 통해 터널 굴진면 예측에 비용 및 시간을 최소화 할 수 있고, 높은 정확성을 갖고 있는 TSP탐사의 현장 적용이 유용한 것으로 판단하였다. 다만 TSP탐사법이 갖는 몇 가지 단점으로 인하여 현장 적용에 일부 제약이 뒤따르나 이를 보완한다면 터널 굴착시 전방 예측을 위해 비교적 높은 효율성과 신뢰성을 갖고 TSP탐사를 활용할 수 있을 것이라 사료된다.
As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.
Ant Colony System(ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 이것은 greedy search뿐만 아니라 exploitation of positive feedback을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 전통적 전역갱신과 지역갱신 방법에 개미들이 방문한 각 간선에 대한 방문 횟수를 강화값으로 추가한 새로운 방법의 ACS를 제안한다. 그리고 여러 조건 하에서 TCS 문제를 풀어보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 제안된 ACS 방법을 비교 평가해, 최적해에 더 빨리 수렴함을 실험을 통해 알 수 있었다.
강화학습에서 temporal-credit 할당 문제 즉, 에이전트가 현재 상태에서 어떤 행동을 선택하여 상태전이를 하였을 때 에이전트가 선택한 행동에 대해 어떻게 보상(reward)할 것인가는 강화학습에서 중요한 과제라 할 수 있다. 본 논문에서는 조합최적화(hard combinational optimization) 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱(meta heuristic) 방법으로, greedy search뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 Traveling Salesman Problem(TSP)를 풀기 위해 제안된 Ant Colony System(ACS) Algorithms에 Q-학습을 적용한 기존의 Ant-Q 학습방범을 살펴보고 이 학습 기법에 다양화 전략을 통한 상태전이와 TD-오류를 적용한 학습방법인 Ant-TD 강화학습 방법을 제안한다. 제안한 강화학습은 기존의 ACS, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
익산-장수 고속도로 ○ ○ 공구에 위치한 ○ ○ 터널 저토피 계곡구간에서 시공 중 붕락이 발생하였다. 본 구간은 TSP 탐사 및 시추조사 등을 통해 불연속면이 예측되었으나, 굴착 중 실제 암질이 비교적 양호하고 막장이 안정되어 암반 등급을 상향 변경하여 시공하였다. 그러나 굴착 중 발파와 동시에 붕락이 발생하였으며, 터널 막장 상부 8 m 부분의 붕락과 함께 지상 구간의 침하에 따른 계곡수 및 지하수 유입으로 진행되었다. 붕락구간 복구를 위해 붕락원인 분석, 보강공법의 선정 및 3차원 터널 안정성 해석을 실시하였고, 막장 상부 공동부는 팽창성 경량 콘크리트로 충진 후, 강관다단 그라우팅 공법으로 안정화시키고, 터널 상부 지반 침하부에서는 계곡수로 이설 후, 시멘트밀크 그라우팅 공법에 혼용된 약액 그라우팅 공법으로 지반보강 및 차수를 실시하였다.
국토의 70%가 산지인 우리나라는 도로건설 등에 필요한 토지가 매우 부족할 뿐만 아니라 환경에 대한 국민들의 관심이 고조되어 터널 시공이 증가하는 추세이다. 남해고속도로 냉정~부산간 확장공사 대동1터널 시공 시 계곡부 위치 및 갱문 이격으로 저토피가 발생하였고, 민원 등으로 착공이 지연되어 관통부 변경이 불가피하였다. 이에 다중TSP를 적용하여 관통부 위치를 변경하였고 안정해석을 실시하였다. 해석결과 터널의 안정성에 문제가 없는 것으로 나타났으며, 시공 중 추가적인 안정성을 확보하고자 계측기 설치 및 기계굴착, 저토피 구간 추가 보강, 반단면 굴착을 실시하였다.
As construction for road tunnel is increasing, various geotechnical conditions can be faced during the construction stage. Especially, if the tunnel is located in limestone area, many kinds of site investigations such as in-situ boring, electrical resistance survey, TSP(Tunnel Seismic Prediction) and etc., are conducted before and during the construction. By conducting these preliminary tests, location, size, and filling materials in limestone cavities can be approximately estimated. Once some cavities which can be harmful for tunnel safety are predicted, methods for ground reinforcement and tunnel excavation, corresponding those ground conditions, have to be established and verified by measurement data and numerical analysis. If necessary, invert lining should be also considered. In this paper, by studying some cases of tunnels constructed in limestone area, predicted problems during construction and rational countermeasures for those are presented.
연구지역은 옥천변성대에 속하며 단층파쇄대가 터널굴착방향과 평행하게 존재하여 막장면의 자립성 저하 및 이에 따르는 터널 주변지반의 이완 등으로 터널 내에 과도한 변위가 발생하였다. 이에 따라 단층파쇄대의 영향범위를 파악하고 특성을 분석하기 위하여 TSP(Tunnel Seismic Prediction)탐사를 수행하였다. 또한 막장면 조사와 시추조사를 병행 실시하여 거동원인을 분석하고 전방 파쇄대의 예측을 통하여 터널 굴착 및 지보에 영향을 주는 지질구조대나 용수대의 위치와 규모를 확인하였다. 조사결과를 토대로 터널형상 및 그에 따른 지층상태를 3차원으로 모델링 하였다. 모델링된 개체 내에 포함된 여러 변수(함유량, 물성치, 암반등급 등 모든 정량적인 수치)는 지구통계학적 기법을 통해 분석하였다. 모델링 결과를 분석하면 단층파쇄대에 의한 풍화대의 분포가 터널우측을 중심으로 발달하면서 좌측으로 그 범위가 감소하고 있다. 단층파쇄대는 주향 $N0\~5^{\circ}E$, 경사 NW의 방향성을 가지며, 여러 개의 지질이상대를 포함한 대규모의 파쇄대로 이루어진 것으로 확인되었다. 터널내 과대 변위는 해당구간에 밀집된 불연속면의 상호교차 및 단층대에 의한 터널 좌우측 암반강도 불균형으로 편하중이 발생한 것으로 판단되며 그라우팅 등의 터널보강공법이 필요한 것으로 판단된다.
정확도 높은 위성전파항법 시스템의 구축을 위해서는 지상국과 우주궤도 상의 각 전파항법 위성 간의 데이터 통신을 통하여 각 위성 시스템의 상태 모니터링, 궤도 보정, 상호 무결성 판정 작업 등이 필수적이다. 제한된 소수의 지상국 안테나로 다수의 위성을 추적해야 하기 때문에 지상국 안테나의 효율적인 사용을 위한 방위각과 앙각의 시간계획이 필요하다. 중궤도를 돌고 있는 전파항법 위성은 일정한 궤도를 공전하고 있지만 지구가 자전하고 있는 관계로 지구상을 동일한 궤적으로 통과하지 않기 때문에 매 순간 지상국 안테나의 추적 경로계획을 새롭게 짜야한다. 본 연구에서는 다중위성 추적을 위한 지상국 안테나의 최적 방위각 및 앙각 스케쥴을 찾기 위해서 강화학습 기법 중의 하나인 Q 학습 기법과 유전자 기법을 이용하여 최적 알고리즘을 개발하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알고리즘의 최적성을 검증하는 연구를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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