• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.469-484
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• 2021

터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 토지주택연구
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• 제14권4호
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• pp.1-16
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• 2023

전 지구적으로 기대수명 증가와 과학 기술의 비약적인 발전은 인구 고령화와 함께 에이징에 대한 패러다임을 변화시켰고, 세계 최하위 저출산 국가인 한국은 인구 자연 감소 시대와 초고령 사회라는 복합적인 인구구조의 격변으로 새로운 국가 위기와 국정과제 해결에 직면하였다. 즉 노인 인구의 급증과 핵심노동인력의 급감으로 돌봄 수급의 심각한 불균형은 노후 삶의 질(Quality of Life) 향상, 인간 존엄성(Dignity) 보전, 자립 생활(Independent Living) 유지를 위하여 혁신적인 접근을 요구하고 있다. 이에 4차 산업의 혁신 기술이 접목된 스마트 에이징이 지속가능한 삶의 가치를 실현시킬 수단으로 급부상하여 주목받고 있으나 학술적 정의나 사회적 합의의 부재 속에 관련 논의가 이어지고 있다. 이에 본 고에서는 통합적 문헌고찰과 개념 분석의 접근을 활용하여 스마트 에이징의 개념과 그 모형을 구성하고자 한다. 먼저 에이징의 점증적인 패러다임 변화 속에 등장한 스마트 에이징의 개념과 속성을 살펴보았고, 그 구성요소인 에이징 인 플레이스(Aging in Place), 웰 에이징(Well Aging), 액티브 에이징(Active Ageing)를 도출하여 각 요소별 특징을 검토하였다. 스마트 에이징의 첫 구성요소인 에이징 인 플레이스는 친숙한 지역사회 내의 거주 연속성에 초점을 두고 주거기반의 자립 생활, 사회적 교류의 지속, 자기결정권의 존중, 잔존 능력의 최대한 활용 등을 촉진하는 에이징 친화적인 환경의 조성을 의미한다. 웰 에이징은 삶의 질을 향상시키고자 신체적·정신적·사회적·영성적·경제적 조화로움, 균형적인 삶, 주관적인 행복을 중시하는 웰빙이 강조되는 반면 액티브 에이징은 적극적인 사회활동의 참여와 경제적인 노동활동의 참가를 통한 능동적 삶을 지향한다. 이러한 구성요소를 토대로 스마트 에이징의 전제 조건으로서 주거보장, 소득보장, 의료보장, 돌봄보장, 참여보장을 제안하며, 이들 구성요소와 전제조건은 상호연관성을 지니며 뉴노멀 시대의 지속가능한 삶의 질에 일조할 것이다. 아울러 사용자 친화적인 스마트 에이징을 구현하기 위한 생태계 구축과 함께 에이지-테크(Age-Tech) 산업의 육성과 동향 파악이 뒤따라야 할 것이다.