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영어

This study is a study on the effect of subway operation on noise and vibration of adjacent structures, and the main parameters affecting the noise and vibration of adjacent structures constructed adjacent to urban railways due to subway operation were derived. The correlation of the numerical analysis results was analyzed, and the machine learning technique was applied to derive the range of noise and vibration effects of subway operation on adjacent structures. The appropriateness of applying the machine learning technique was analyzed by comparing it with the existing numerical analysis results. Based on this, this study proposes a machine learning analysis technique that can predict the subway noise and vibration range based on the field conditions of excavation work adjacent to urban railway lines.

한국어

본 연구는 지하철 운행이 인접구조물의 소음 진동에 미치는 영향을 분석한 연구로서, 도시철도에 인접한 구조 물이 지하철 운행에 따른 소음 진동에 영향을 미치는 주요 매개변수를 도출하였다. 연구 대상은 도시철도의 대표적인 지하철 구조물인 박스와 터널 구조물이며, 수치해석 결과의 상관관계를 분석하고 머신러닝 기법을 적용하여 인접구조 물에 미치는 소음 진동 영향 범위를 도출하였다. 이를 통해 기존 수치해석 결과와 머신러닝 기법 적용의 적정성을 비 교 분석하였다. 연구 결과, 도시철도 깊이, 구조물 굴착 깊이 및 지하수위의 상대 깊이 차이가 인접구조물의 소음 진 동에 영향을 미치는 주요 매개변수로 분석되었으며, 그 중 도시철도 깊이와 구조물 굴착 깊이 간의 차이가 가장 큰 영향을 미치는 매개변수로 도출되었다. 또한, 본 연구에서 제시한 머신러닝 알고리즘을 바탕으로 지하철 운행으로 인 한 소음 진동 예측이 가능함을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 예측 기법을 통해 기존의 수치해석에 의존했 던 소음 진동 영향 평가를 간편하게 수행할 수 있으며, 이를 바탕으로 민원 발생 가능성을 사전에 파악할 수 있을 것 으로 판단된다.