심층인공신경망을 이용한 암반사면의 전단강도 산정
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이자경 | - |
dc.contributor.author | 최주성 | - |
dc.contributor.author | 김태형 | - |
dc.contributor.author | 김종우 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-20T06:40:19Z | - |
dc.date.available | 2022-07-20T06:40:19Z | - |
dc.date.created | 2022-07-20 | - |
dc.date.issued | 2022-06 | - |
dc.identifier.issn | 2508-2876 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85088 | - |
dc.description.abstract | 전단강도는 암반 비탈면 안정성 평가에서 가장 중요한 지표이다. 일반적으로 기존 문헌자료, 역해석, 실험 등의 결과를 비교하여 산정한다. 암반 비탈면에서의 전단강도는 불연속면의 상태와 관련된 변수를 추가로 고려해야 한다. 이 변수들은 시추조사를통해 여부를 파악하는 것이 어려울뿐더러 전단강도와의 정확한 관계를 찾아내기도 어렵다. 본 연구에서는 역해석을 통해산정된 데이터를 이용했다. 기존 고려되었던 변수들의 관계를 딥러닝에 접목시켜 전단강도 산정에 적합한지 그 가능성을모색하였다. 비교를 위해 기존에 사용되는 간단한 선형회귀(Linear Regression) 모델과 딥러닝 알고리즘인 심층인공신경망(DNN) 모델을 사용하였다. 각 분석 모델은 비슷한 예측결과를 도출해내었지만 미세한 차이로 DNN의 설명력이 개선된 결과를 나타내었다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국지반신소재학회 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국지반신소재학회 논문집 | - |
dc.title | 심층인공신경망을 이용한 암반사면의 전단강도 산정 | - |
dc.title.alternative | Calculation of Shear Strength of Rock Slope Using Deep Neural Network | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.identifier.wosid | 000825317600003 | - |
dc.identifier.doi | 10.12814/jkgss.2022.21.2.021 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국지반신소재학회 논문집, v.21, no.2, pp.21 - 30 | - |
dc.identifier.kciid | ART002852015 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 30 | - |
dc.citation.startPage | 21 | - |
dc.citation.title | 한국지반신소재학회 논문집 | - |
dc.citation.volume | 21 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김종우 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Shear strength | - |
dc.subject.keywordAuthor | Linear regression | - |
dc.subject.keywordAuthor | Deep neural network | - |
dc.subject.keywordAuthor | Explanatory power | - |
dc.relation.journalResearchArea | Engineering | - |
dc.relation.journalWebOfScienceCategory | Engineering, Geological | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
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