< Previous108 자연,터널 그리고 지하공간 프로젝트소개 4. 맺음말 본 연구에서와 같이 TBM 작업자 업무 중 일부를 자동화하여 작업자의 업무량을 우선적으로 줄이는 것은 TBM의 완전 자동화를 위한 교두보 역할을 할 수 있다. DB관리시스템으로 학습용 데이터를 축적하고 피드백을 주는 것은 자동화를 위 한 효과적인 정보화에 도움이 된다. 많은 연구자들이 머신러닝으로 TBM 데이터를 학습할 때 지반정보 부족, 굴착정보 과다 등으로 어려움을 겪게 된다. TBM의 굴진정보는 수백~수천 개의 항목으로 구성되어 있기 때문에 머신러닝을 위한 타겟(target)과 피쳐(features)의 선택에서부터 난관을 맞이하게 되며, 그 전에 장비로부터의 온전한 굴진정보 수집에서 어려움이 발생한다. 또한, 수백 미 터 간격으로 수행되는 지반정보의 부족 역시 머신러닝을 적용하는데 문제로 다가온다. 머신러닝 과정에서 합리적인 결과 를 도출하기 위해서는 무엇보다도 양질의 데이터를 확보하는 것이 중요하다. 독일 및 중국의 TBM 장비 제작사들은 장비 설계단계와 시공단계에서 얻어지는 데이터를 계속적으로 확보하고 있다. 또한 TBM 정보관리시스템에 대한 요구에 의해 최근에는 다양한 시공정보를 제공하는 모니터링 시스템을 구축하여 사용자에게 제공하고 있다. 반면, 국내에서는 시공단계에서 시공정보를 잘 활용하지만, 시공종료 후 데이터를 관리하는데 익숙하지 않은 상황이 다. 최근 들어 국내에서도 TBM 데이터 수집의 중요성을 인식하고 있지만, 아직까지 파편적인 데이터 세트 구성만이 가능 한 상황이다. 데이터 기반으로 높은 학습 성능을 보여주기 위해서는 관련분야 종사자 모두의 관심이 필요한 상황이라고 할 수 있다. 인공지능의 활용이 사회 전반에서 급격하게 증가되고 있지만, 활용될 영역과 분야는 무궁무진하다. 건설장비 분야의 자동화는 안전과 직결되는 문제와 산업 특성으로 인해 인공지능의 적용이 다소 늦어지고 있지만, 인력문제와 생산성 향상 을 위해서는 거스를 수 없는 시대적인 요구라고 할 수 있다. TBM 분야도 지속적인 데이터 확보를 통해 더 높은 수준의 인 공지능의 적용을 생각해야 할 시기이다. 감사의 글 본 연구는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원의 스마트건설기술개발사업(과제번호: 24SMIP-A158708-05)인 “교 량 및 터널의 원격, 자동화 시공을 위한 핵심기술 개발”의 지원으로 수행되었습니다. 참고문헌 1. 강태호, 최순욱, 이철호, 장수호(2020). 머신러닝 기법과 TBM 시공정보를 활용한 토압식 쉴드TBM 굴진율 예측 연구, 터널과 지하공 간, 제30권, 제6호, pp. 540-550. 2. 강태호, 최순욱, 이철호, 장수호(2021). 쉴드 TBM 데이터와 머신러닝 분류 알고리즘을 이용한 암반 분류 예측에 관한 연구, 터널과 지하공간, 제31권, 제6호, pp. 494-507. 3. 고용노동부, 산업재해 현황분석(`98~`18) 4. 국토교통부, (2021) 스마트건설기술 활성화 지침,[국토교통부고시 제2021-1283호, 2021. 11. 30., 제정] 5. 과학기술전략연구소(2019). 스마트 건설기술 개발사업 기획 최종보고서, 국토교통과학기술진흥원. 6. 통계청, 경제활동인구조사(`08~`15) 7. 한국건설기술연구원(2021). 도로구조물 원격 ․ 자동화 시공 기술 개발 1단계보고서. Vol. 26, No. 4 109 스마트 건설 기술: TBM 자동운전 시스템 개발 8. KIET, (2019) 인구구조 변화에 따른 산업구조와 노동시장 변화 분석 및 정책과제, 산업연구원, 연구보고서 2019-925, pp. 13-22. 9. CERIK, (2013) 건설인력 수급 실태 설문조사. 한국건설산업연구원 10. CERIK, (2015) 건설현장 노동력 현황 설문조사. 한국건설산업연구원 [본 기사는 저자 개인의 의견이며 한국터널지하공간학회의 공식입장과는 무관합니다.]110 자연,터널 그리고 지하공간 1 ITA 터널링 어워즈 수상자 발표 (2 December 2024) 이탈리아 제노바에서 열린 시상식 행사에서 ITA 터널링 어 워즈 10주년 기념 7개 부문 수상자가 발표되었고, Brunel 트 로피가 수여되었습니다. 각 부문에서 선정된 프로젝트와 혁 신사례를 통해, 전 세계의 터널 엔지니어들이 어떻게 지하공 간 분야의 기술을 선도하며 도시와 공공 인프라 시스템의 개 발 및 지속 가능성을 구현하고 미래로 나아가고 있는지를 보 여주고 있습니다. 7개 부문 중, TECHNICAL INNOVATION OF THE YEAR 분야에서는 대한민국에서 출품한 “Disc Cutter Wear Sensor Package and TBM Monitoring System” 프로젝트가 금상으로 선정되었습니다. 2 ITA 사무총장 취임 (16 November 2024) 2024년 10월 16일 Helen Roth가 ITA의 새로운 사무총장으 로 취임하였습니다. Roth는 ITA에 합류하기 전, 노르웨이의 국가 교통 인프라 네트워크인 VIA의 CEO로서 8년간 성공 적인 경력을 쌓았습니다. 급속한 도시화, 기후 변화, 대량 난 민 대처 등 17개 지속 가능 개발목표 달성을 위해 UN과 함께 노력하고 있는 ITA에서, Roth는 사무총장으로서 그 역할을 충실히 수행해나갈 것입니다. 편집위원 : 양정훈((주)이도가컨설턴트 이사)Vol. 26, No. 4 111 3 ITACET 런치타임 렉쳐 #40 (12 November 2024) 40번째 런치타임 강연이 ITA-AITES 2그룹과 협력하여 '터 널 면 안정성 문제'를 주제로 진행됩니다. 이번 LLS #40세션 은 세 개의 강연 구성으로 11월 12일 오후 1시 CET에서 진 행되고, 모든 발표자와 함께하는 Q&A 세션으로 마무리 예 정입니다. 강연 세션: - 현장에서의 터널 면 불안정성 사례 - Elena Chiriotti - 터널 면 안정성을 평가하는 메커니즘 및 방법 개요 - Nicolas Berthoz - 점토 매질에서의 깊은 터널 사례 - Thomas Pferdekamper112 자연,터널 그리고 지하공간 학회학회 시작일개최도시 American Geophysical Union Annual Meeting (AGU24)2024.12.09Washington, DC 4th Asia Pacific Conference on Physical Modelling in Geotechnics (ACPMG) 20242024.12.11 Abu Dhabi, United Arab Emirates TRB Annual Meeting2025.01.05Washington, DC George A. Fox Conference2025.01.07New York, NY ADSC Annual Meeting 20252025.01.26Coronado, CA Symposium on Shear Testing of Soils2025.01.29Houston, TX PDCA 25th Annual Conference & Expo2025.02.04San Antonio, TX 2025 NHERI Computational Symposium2025.02.05Los Angeles, CA 2024 Carolinas Engineering Summit2025.02.17Concord, NC Geotechnical Frontiers 20252025.03.02Louisville, KY 3rd Annual Conference on Foundation Decarbonization and Re-Use2025.03.25 Amsterdam, the Netherlands New York City Ports and Marine Seminar2025.03.27Brooklyn, NY Bauma 20252025.04.07Munich, Germany GBA 2025 Annual Conference2025.04.24Savannah, GA USSD Annual Conference and Exhibition2025.05.05Kansas City, MO Helical Piles - Tiebacks - Anchors Tradeshow2025.05.07Durham, CT World Tunnel Congress (WTC2025) - Tunnelling into a sustainable future - methods and technologies 2025.05.09Stockholm, Sweden International Conference on Bio-Mediated and Bio-Inspired Geotechnics (I-CBBG) 20252025.05.18Tempe, AZ 2025 Southwest Geotechnical Engineering Conference2025.05.19Sacramento, CA Computational Geomechanics2025.05.27Anaheim, CA 편집위원 : 곽창원(인하공업전문대학 건설환경공학과 조교수)Vol. 26, No. 4 113 학교 및 학과 : 동국대학교 건설환경공학과 지 도 교 수 : 김범주 학 위 자 : 김윤희 학 위 : 공학박사 (2024. 8) 기계학습을 이용한 쉴드 TBM 디스크커터 수명 예측 (Prediction of the Disc Cutter Life for a Shield TBM using Machine Learning Techniques) 국문 초록 쉴드 TBM(Tunnel Boring Machine)공법에서 실질적으로 굴착을 담당하는 디스크커터와 커터비트의 배치 및 설계는 TBM 굴착효율을 결정짓는 중요한 요소이다. 암반용 굴착도구인 디스크커터는 굴착과정에서 마모가 발생하는 소모성부품이며 마모한계에 도달한 커터는 적절한 시점에 교체되 어야한다. 현재, 디스크커터 수명 예측 모델은 각 암석에 따른 마모 지수를 산정하여 하나의 커터가 굴착할 수 있는 부피를 예측하고 이를 통해 현장 에서 총 디스크커터 소모량을 예측할 수 있다. 하지만, 기존 모델의 한계점은 시공 중 실제 개별 디스크커터의 마모상태를 파악할 수 없으며, 실제 현 장에서 디스크커터 교체 시점은 숙련된 운전자와 기술자들의 경험적 판단 하에 결정된다. 따라서, 본 연구에서는 국내 TBM 현장에서 시공 중 발생한 기계데이터, 개별 디스크커터의 굴진거리 및 마모데이터 등을 이용하여 여러 기계학습 알고리즘에 적용하고 디스크커터 마모상태와 마모율을 예측할 수 있는 최적의 모델을 개발 및 평가하였다. 우선적으로, 기존 디스크커터 수명 예측 모델의 한계점을 극복하기 위하여 국내에서 기 시공된 TBM 현장 3곳(현장 A, B, C)에서 데이터를 수집하 였다. 현장 3곳의 지반정보 및 TBM 굴진 기계데이터(추력, 토크, 회전속도)에 대한 분석을 수행하였으며, 디스크커터 교체 이력 데이터를 이용하굴진 거리에 따른 디스크커터의 마모율과 교체 시 마모상태를 분석하였다. 디스크커터 교체 시 굴진기계데이터를 분석한 결과 추력과 토크 값의 상승과 회전속도의 저하를 확인할 수 있었으며, 기계데이터는 운전자가 지 반상태를 대응하여 기계를 조작하는 것으로 막장면 지반상태를 상대적으로 가늠할 수 있다고 판단하였다. 또한, 궤적이 다른 커터헤드 위치에 장착된 디스크커터는 굴착하면서 회전하는 횟수와 거리, 기계에 대응하는 힘이 다르기 때문에 동일 암반을 굴진하더라도 디스크커터 위치에 따라 마모 속도 나 패턴이 다르게 나타난다. 이를 분석한 결과 지층의 복합도나 강도의변화가 심한 현장에서 디스크커터의 정상적인 마모 이외에 링의 깨짐이나 탈 락, 한 쪽 면만 닳는 편마모와 같은 비정상마모의 발생이 빈번함을 확인하였다. 또한, TBM 커터헤드에서 일정한 범위에 따라 디스크커터의 교체 횟수 및 교체 시까지의 굴진거리가 비슷함을 확인하였으며 이에 따라 커터헤드면의 범위를 I, II, III으로 구분하였다. 본 연구에서 시공 중 디스크커터의 수명을 예측하기 위한 모델은 굴진중 디스크커터 교체 여부를 판단할 수 모델과 디스크커터 마모율을 파악할 수 있는 모델로 구분하였다. 디스크커터 교체 판단 모델은 기계학습 분류 알고리즘인 KNN, SVM, Stacking, XGBoost를 적용하였으며 이는 세부적으 로 디스크커터 교체유무판단, 비정상마모판단, 마모등급판단 세 모델로 구분하여 분석을 수행하고 각 알고리즘 별 성능을 비교 평가하여 최적의성능 을 나타내는 모델을 개발하였다. 디스크커터 마모율 예측 모델은 정상마모가 발생한 디스크커터의 데이터만을 활용하여 기계학습 회귀알고리즘인 KNN regression, XGBoost regression을 사용하여 최적의 알고리즘을 확인하였다. 현장마다 다른 TBM 사양과 지층 구성 및 복잡성 등으로 모델의 일반화를 위하여 대구경 TBM을 사용한 현장에 대한 통합과 세 현장 모든 데이터를 통한한 모델을 학습하여 이들에 대한 비교 분석도 수행하였다. 최 종적으로 선정된 각 모델에 대하여 검증데이터를 통한 검증을 거쳐 모델의 신뢰성 및 한계성에 대하여 검토하였다. 본 연구는 쉴드 TBM 디스크커터 마모 관리에 대한 새로운 판단도구를 제공하며 이를 통하여 현장에서 디스크커터 마모상태를 판단하고 최적의 교체 시점을 예측하는 방법으로 활용됨으로써 시공효율성의 향상을 기대할 수 있을 것이다. 논․ 문․ 소․ 개 + 학위논문 소개 편집위원 : 김도현(국립한밭대학교 교수)114 자연,터널 그리고 지하공간 + 학위논문 소개 학교 및 학과 : 강원대학교 에너지 ․ 인프라융합학과 지 도 교 수 : 고태영 학 위 자 : 강윤성 학 위 : 공학석사 (2025. 2 예정) 지반조건과 TBM 운영 파라미터를 고려한 쉴드 TBM 디스크 커더 마모 예측 (Prediction of Shield TBM Disc Cutter Wear Considering Ground Conditions and TBM Operation Parameters) 국문 초록 최근 전 세계적으로 터널 건설에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하고 있으며, TBM 터널 프로젝트에서 굴착 도구 인 디스크 커터의 마모를 정확히 예측하는 것은 프로젝트의 효율성과 경제성 측면에서 매우 중요하다. 따라서 본 연구 에서는 디스크 커터 마모에 영향을 미치는 지반 조건과 TBM 운영 파라미터를 고려하여 쉴드 TBM의 디스크 커터 마모 를 정량적으로 예측하였다. 문헌 연구를 통해 디스크 커터 마모에 영향을 주는 입력 변수를 선정하였으며, 설치 위치가 다른 디스크 커터들의 마모율 직접 비교하여 이상치 처리를 용이하게 하기 위해 디스크 커터의 마모량을 회전거리로 나눠 정규화한 마모율 계수를 출력 변수로 사용하였다. 결측치가 많은 UCS와 CAI는 각각 TBM 운전 데이터, CAI와 UCS사이 상관관계를 이용하여 추정하였다. 마모율 계수 예측을 위해 다중 선형 회귀 분석과 다양한 머신러닝 알고리 즘을 활용하였으며, 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 5겹 교차검증을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델들의 성능 지표 와 일반화 성능을 종합적으로 고려한 결과, XGBoost 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보였으며, 변수 중요도 평가를 위 해 SHAP 분석을 수행하였다. 또한, QLattice 기호 회귀 알고리즘을 활용하여 경험식을 도출하였다. 마지막으로, 본 연 구에서 개발된 XGBoost 모델과 선행연구에서 개발된 디스크 커터 마모 예측 모델의 예측 성능을 비교하였다. 본 연구 에서는 쉴드 TBM 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측할 수 있는 모델을 제안하였으며, 이를 통해 디스크 커터 교체 주기와 교체 비용을 정확히 산정하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.Vol. 26, No. 4 115 학교 및 학과 : 부산대학교 사회환경시스템공학과 지 도 교 수 : 오태민 학 위 자 : 차현종 학 위 : 공학석사 (2025. 2 예정) 계층화 분석법을 통한 공동구 내 노후관 절단 기술 최적화 (Optimization of cutting technologies for aging pipeline in utility tunnels using AHP approach) 국문 초록 지하 공동구는 도심지내에서 필수적인 도시 기반 시설(예: 수도 및 하수도 파이프, 전기, 가스, 난방, 통신 케이블)을 통합하는 중요한 사회 인프라입니다. 도시화의 가속화로 인해 공동구의 장기 관리가 주요 문제로 떠오르고 있습니다. 특히, 노후된 상수도관은 누수로 인한 심각한 경제적 피해를 수반하며, 파열 및 폭발로 인해 공동구 내의 수용시설에 심 각한 문제를 야기할 수 있습니다. 기존의 개착식 관 교체방법은 공동구의 전 구간에 적용하기 어려우며, 제한된 지하 공 간 내에서 적절한 절단 방법을 결정하기 위해서는 공동구 내부의 환경적 특성을 고려 해야합니다. 본 연구에서는 계층 화분석법(AHP)을 사용하여 공동구 내부 협소공간에 적용 가능한 관 절단 기술을 비교 분석하였습니다. 분석 대상 절단 기술로는 워터젯 절단기, 레이저 절단기, 다이아몬드 와이어 톱 세 가지가 고려되었습니다. AHP 모델의 결과를 기반으 로 평가 기준을 계층적으로 분석하고 설문 조사를 통해 각 기준의 중요도를 결정하였습니다. 공동구 내부의 환경 특성 을 반영하여, 협소공간에서의 절단기술 적용 가능성, 노후관에 대한 급속절단 가능성, 작업자 및 수용시설물의 안전성 을 중심으로 대안에 대한 평가가 진행되었습니다. 그 결과, 계층 구조에서 제안된 기준에 따라 워터젯 절단 기술이 작업 안전성과 효율성 측면에서의 높은 점수를 기반으로 가장 선호되었습니다. 궁극적으로, 공동구 내에서 적용 가능한 관 절단 기술 최적화는 공동구 내의 장기적인 유지보수에서 안전성과 효율성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.116 자연,터널 그리고 지하공간 + 한국터널지하공간학회 논문집 논문소개 JOURNAL OF KOREAN TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE ASSOCIATION http://www.jkta.or.kr Volume 26, Issue 6 (November 2024) 목 차 Development of an automatic region of interest setting algorithm based on tunnel CCTV Kyu Beom Lee, Hyu-Soung Shin Multidimensional factors analysis for BIM activation Jeong-Heum Kim Development of performance-based asset valuation method of utility tunnel Yongjun Lee, Young-Jong Sim Application of machine learning model to predict individual disc cutter wear amount considering the cutter travel distance Dongku Kim, Young Jin Shin, Kibeom Kwon, Chulhee Lee, Donggyou Kim, Hangseok Choi Workspace analysis for the replacement and transfer of facilities in aging utility tunnels in Korea Jang-Hyun Park, Ki-Il Song, Tae-Min Oh, Hyun-Jong Cha, Yeon-Hyung Choo Parameter analysis for augmentation of tunnel concrete crack image data based on generative AI Seungbo Shim Field evaluation of image distortion in mobile tunnel scanning system Chulhee Lee, Dongku Kim, Donggyou Kim R-C-D machine learning method to detect joints in 3D point cloud of rock tunnel face Sangmo Moon, Bara Alseid, Hangseok Choi, Jeonghun Yang, Hong Pyo Moon, Hyungjoon Seo A case study on large-scale integrated shaft excavation and structural stability analysis Jin-Il Jung, Chung-Sik Choi, Ju-Young Song, Seo-Hyun Lee, Min-Su Park, Nag-Young Kim + 한국터널지하공간학회 논문집 논문소개Vol. 26, No. 4 117 Case study of data-based TBM planning and construction management system application Ji Young Kim, Jae Hoon Jung, Jae Won Lee, Ju Hyi Yim, Young Jin Shin Performance evaluation of concrete crack detection using deep learning-based super-resolution image reconstruction Jin Kim, Seungbo Shim, Jun-Beom An, Gye-Chun Cho A systematic review of durability performance for backfill materials in tunnel tail voids Jong-Won Lee, Min-Ji Kim, Jo-Hyun Weon, Jun Sang Yu, Si-Yun Kwon, Tae-Min Oh, Hee-Hwan Ryu, Seon-Ah Jo A study on the correlation between long road tunnel driving environments and driver psychology Innjoon Park, Youngjin Kang, Sangkag Lee Tunnel risk assessment model using a probabilistic approach Jeong-Heum Kim Crack detection performance of CNN models on motion blur images Chulhee Lee, Dongku Kim, Donggyou KimNext >