본 논문에서는 IT 기술을 이용한 터널 자동화 설계 시스템 개발에 관한 내용을 다루었다. 먼저 개발 시스템에 대한 개념 및 개발 과정과 시스템을 구성하는 각 요소기술 및 개별 모듈 개발에 관한 내용을 기술하였다. 본 시스템의 요소기술인 ANN-기반의 터널 저동 예측 기술에 대해 그 개념과 ANN 학습과정 및 검증과정을 기술하였다 ANN-기반의 터널거동 예측은 FEM 및 FDM 등 연속체 기반의 해석을 토대로 구축한 DB를 ANN을 통해 일반화 한 후 개발된 엔진을 세부모듈에 접목시켜 별도의 해석 없이 유사 단면 혹은 현장에 적용이 가능하도록 하였다. 본 논문에서는 구체적인 개발과정과 향후 적용방향에 대해 구체적인 내용을 기술하였다.
This paper concerns the development of a knowledge-based tunnel design system within the framework of artificial neural networks (ANNs). The system is aimed at expediting a routine tunnel design works such as determination of support patterns and stability analysis of selected support patterns. A number of sub-modules for determination of support patterns and stability assessment were developed and implemented to the system. It is shown that the ANNs trained with the results of 2D and 3D numerical analyses can be generalized with a reasonable accuracy, and that the ANN based tunnel design concept is a robust tool for tunnel design optimization. The details of the system architecture and the ANNs development are discussed in this paper.
