지하공간 안정성을 위한 퍼지 블록 이론과 신경‑퍼지 통합 접근
본 논문은 전통적인 키‑블록 이론에 퍼지 집합·가능성 이론을 결합한 두 가지 방법을 제시한다. 첫 번째는 적응형 신경‑퍼지 추론 시스템(ANFIS)과 기존 블록 이론을 연계해 터널 주변의 잠재적 손상 구역을 예측하는 ‘간접 결합’ 방식이며, 두 번째는 퍼지 기하학과 엄격 초과 가능성 개념을 이용해 블록 경계와 이동 가능성을 직접적으로 모델링하는 ‘직접 결합’ 방식이다. 이를 통해 블록의 비정형 경계, 불확실한 재료 특성 등을 정량화하고, 블록의…
저자: ** - 저자 정보가 논문 본문에 명시되어 있지 않음 (예: Owladeghaffari 등 언급은 있으나 정확한 저자 리스트는 확인 불가). **
본 논문은 ‘퍼지 블록 이론(Fuzzy Block Theory)’이라는 새로운 개념을 도입하여, 전통적인 키‑블록 이론(KBT)의 불확실성 문제를 해결하고자 한다. 서론에서는 KBT가 30년 이상 암석 매질의 안정성을 빠르게 평가하는 도구로 활용돼 왔지만, 블록 경계가 명확히 정의되지 않거나 관절 특성이 불확실한 경우에 한계가 있음을 지적한다. 이를 보완하기 위해 퍼지 집합·가능성 이론, 퍼지 기하학, 그리고 신경‑퍼지 추론 시스템을 결합한 두 가지 접근법을 제시한다.
1. **간접 결합(Indirect Method)**
- **구조**: KBT와 TSK형 ANFIS를 연계한다. 고정 파라미터(터널 형상, 암석 단위중량 등)와 변동 파라미터(관절 마찰각, 인‑시투 응력 등)를 구분하고, 변동 파라미터를 무작위 표본으로 생성한다.
- **절차**: (1) KBT를 실행해 각 표본에 대한 안전계수(SF)를 산출한다. (2) 입력·출력 데이터를
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