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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강윤경 (한국해양대학교) 장원일 (한국해양대학교)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제34권 제6호
발행연도
2010.9
수록면
914 - 921 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

인공신경망을 이용한 DCM 처리된 연약지반 침하에 대한 연구
강윤경 ,  장원일 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 2010.09 학술저널
인공신경망을 이용한 연약지반 침하에 대한 연구
강윤경 ,  장원일 ,  정진 한국마린엔지니어링학회 학술대회 논문집 2010.04 학술대회자료

초록· 키워드

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연약지반에 구조물을 시공시 지반의 지지력 약화에 의해 지반침하가 발생한다. 이를 방지하기 위하여 연약지반의 개량이 요구될 뿐만아니라 합리적인 시공관리를 위하여 침하량 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 구조물 설계 및 시공 초기단계에서 지반의 침하량을 예측하기 위해 인공신경망을 이용하였다. 인공신경망을 이용하여 대상지역의 원지반에서 발생하는 침하량과 D.C.M공법을 적용하여 개량된 지반에서 발생하는 침하량을 예측하고, 대상지역의 침하거동 및 침하량을 Mohr-Coulomb모델을 이용한 연속체 해석 결과와 인공신경망을 수행한 결과를 비교하였다. 그 예측결과 D.C.M이 적용된 지반이 원지반보다 0.8배 감소한 침하량을 보였다. 연속체 해석과 인공신경망을 이용해 도출된 결과는 결정계수 0.79로 비교적 높은 상관관계를 보였다. 따라서 본 연구는 연약지반 개량공법의 침하량 예측이 실내실험자료를 통해 평가하는 것이 가능하다는 것을 확인하였다.
#지반침하 #연약지반 #인공신경망 #Ground Subsidence #Soft Ground #Artificial Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 인공신경망
3. 학습자료
4. 해석결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (5)

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1. [학술지(정기간행물)] - Andisheh Alimoradi / 2008 / Prediction of geological hazardous zones in front of a tunnel face using TSP-203 and artificial neural networks / Tunnelling and Underground Space Technology 23 : 711 ~ 717 google schola 3. [기타자료] - 영남씨그랜트대학사업단 / 2008 / 해양풍력발전 단지건설을 위한 해저지반 특성 추정기법 개발 / 국토해양부 google schola 5. [기타자료] - Möller,M.F / 1990 / A Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Fast Supervised Learning / University of Aarhus google schola 김영수, 이상웅, 정대웅, 이동현. 인공신경망을 이용한 현장지반의 장래 침하량 산정. 대한토목학회 학술대회. 2002 dbpia 노재호, 원효재, 오두환, 황선근. 인공신경망을 이용한 연약지반 침하량 산정. 한국철도학회 학술발표대회논문집. 2006 dbpia

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