데이터 스케일링과 분할 방식에 따른 예측모델의 영향 분석 - 그라운드 앵커가 설치된 흙막이 벽체 대상

Abstract

최근 지하공간에 대한 수요가 많아지면서 대심도 굴착으로 흙막이 벽체가 활용되고 있다. 흙막이 벽체는 변위에 취약한 구조물로써 국토교통부에서 제시한 관리기준으로 계측관리를 수행하고 있으나 계측관리를 통한 대비는 후처리에 가깝다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 이용한 그라운드앵커가 설치된 흙막이 벽체의 수평변위 예측뿐만 아니라 머신러닝으로 계측데이터를 학습하는 과정에서 데이터 스케일링과 분할 방법에 따른 예측모델의 영향을 분석하였다. 이 연구의 분석결과에 따르면사용자 지정분할방법이 적합하지 않은 경우도 있었으나 일정 조건하에서 데이터 학습 및 출력에 가장우수한 성능을 나타냈다. 데이터 스케일링은 앵커의 인장력, 수압을 표준화하였을 때 오차 1 이내, R Squared 값이 0.77로 우수한 성능을 나타냈으며 스케일링을 적용하지 않은 모델 대비 음의 변위를 예측하는 결과를 보였다.