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심층인공신경망을 이용한 암반사면의 전단강도 산정

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dc.contributor.author이자경-
dc.contributor.author최주성-
dc.contributor.author김태형-
dc.contributor.author김종우-
dc.date.accessioned2022-07-20T06:40:19Z-
dc.date.available2022-07-20T06:40:19Z-
dc.date.created2022-07-20-
dc.date.issued2022-06-
dc.identifier.issn2508-2876-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/gachon/handle/2020.sw.gachon/85088-
dc.description.abstract전단강도는 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.language한국어-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국지반신소재학회-
dc.relation.isPartOf한국지반신소재학회 논문집-
dc.title심층인공신경망을 이용한 암반사면의 전단강도 산정-
dc.title.alternativeCalculation of Shear Strength of Rock Slope Using Deep Neural Network-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.description.journalClass2-
dc.identifier.wosid000825317600003-
dc.identifier.doi10.12814/jkgss.2022.21.2.021-
dc.identifier.bibliographicCitation한국지반신소재학회 논문집, v.21, no.2, pp.21 - 30-
dc.identifier.kciidART002852015-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.citation.endPage30-
dc.citation.startPage21-
dc.citation.title한국지반신소재학회 논문집-
dc.citation.volume21-
dc.citation.number2-
dc.contributor.affiliatedAuthor김종우-
dc.subject.keywordAuthorShear strength-
dc.subject.keywordAuthorLinear regression-
dc.subject.keywordAuthorDeep neural network-
dc.subject.keywordAuthorExplanatory power-
dc.relation.journalResearchAreaEngineering-
dc.relation.journalWebOfScienceCategoryEngineering, Geological-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
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