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대한건축학회 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 대한건축학회 2006년도 학술발표대회 논문집 - 구조계 제26권 제1호
발행연도
2006.10
수록면
181 - 184 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2007

초고층 건축물의 부등축소량 예측을 위한 새로운 알고리즘
양원직 ,  이원호 대한건축학회 논문집 - 구조계 2007.04 학술저널

2006

뉴랄-네트워크를 이용한 초고층 건물의 부등축소량 예측을 위한 알고리즘 개발
양원직 ,  김욱종 ,  이도범 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 2006.10 학술대회자료
초고층 건축물의 부등축소량 예측을 위한 뉴랄-네트워크의 적용
양원직 ,  이정한 ,  김욱종 외 2명 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 2006.05 학술대회자료

2005

뉴랄-네트워크 기법을 이용한 초고층 건물의 기둥부재의 부등축소량 예측 정밀도 향상을 위한 연구
양원직 ,  이원호 ,  강대언 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 2005.10 학술대회자료

2004

뉴랄-네트워크 기법을 이용한 초고층 건물의 부등축소량 예측을 위한 기초적 연구
양원직 ,  이원호 ,  강대언 외 1명 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 2004.10 학술대회자료

초록· 키워드

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The objective of this study was to develop and evaluate a Neural Network algorithm to predict the inelastic shortening of reinforced concrete members using the column shortening measuring data of a high-rise building. New training algorithms for the prediction of column shortening focuses on data processing and training methods and their validity is examined through training and predictions based on column shortening measuring data of high-rise buildings. In a Neural Network algorithm, the data to be trained uses a polynomial fit line instead of measuring data. The results show that the new training algorithms proposed in this study successfully predicted column shortening of high-rise buildings.
#뉴랄-네트워크 #수직부재 부등축소 #건조수축 #크리프 축소 #예측 #보정 #Artificial Neural-Network #Differential Column Shortening #Drying Shrinkage #Creep #Prediction #Compensation

목차

Abstract
1. 서론
2. 뉴랄-네트워크의 구조
3. 고층건축물의 기둥 축소량 예측을 위한 알고리즘 구축
4. 결론 및 향후계획
참고문헌

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