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논문 정보​

• 제목: Prediction of Pick Acting Forces Using an Random Forest Model based on Mechanical Properties of Rocks and Cutting Parameters
• 저자: Mohammad Sharghi, Hoyoung Jeong (Pukyong National University)
• 학회/저널: TUNNEL & UNDERGROUND SPACE
• 발행일: 2025-02-24
• DOI: https://doi.org/10.7474/TUS.2025.35.1.055
• 주요 연구 내용: 195개의 암석 선형절삭시험 데이터세트를 구축하여 다변수 선형 회귀(MLR) 분석으로 기초 상관관계를 파악하고, 무작위 탐색 교차 검증(Randomized Search CV)으로 하이퍼파라미터를 튜닝한 최적화된 랜덤 포레스트(RF) 모델을 제안함. 이 모델을 사용하여 픽 커터의 평균 수직력($FN_m$)과 평균 절삭력($FC_m$)을 예측함.
• 주요 결과 및 결론: 최적화된 RF 모델은 MLR 모델($FN_m$ $R^2$=0.743, $FC_m$ $R^2$=0.674) 대비 매우 우수한 예측 성능을 보임. 테스트 데이터 기준, $FN_m$ 예측 $R^2$는 0.983, $FC_m$ 예측 $R^2$는 0.908을 달성함. 특징 중요도 분석 결과, $FN_m$은 일축압축강도(UCS)가 지배적 영향을 미쳤으나, $FC_m$은 여러 매개변수가 복합적으로 작용하는 것으로 나타남.
• 기여점: 다양한 암종과 절삭 조건을 포함하는 포괄적인 데이터셋을 활용하여, 픽 커터 작용력 예측에 최적화된 RF 머신러닝 모델을 제시함. 특히 $FN_m$과 $FC_m$에 영향을 미치는 주요 인자(UCS 등)를 규명함으로써 굴착 효율성 및 공구 마모 예측의 정확도를 크게 향상시킴.