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대한건축학회 대한건축학회 논문집 - 구조계 大韓建築學會論文集 構造系 第19卷 第5號
발행연도
2003.5
수록면
121 - 128 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2006

신경망과 사례기반추론을 이용한 흙막이공법 선정에 관한 연구
김재엽 ,  박우열 ,  김광희 대한건축학회 논문집 - 구조계 2006.05 학술저널
Support Vector Machine을 이용한 흙막이공법 선정모델에 관한 연구
김재엽 ,  박우열 한국건설관리학회논문집 2006.01 학술저널

2004

사례기반추론을 이용한 흙막이공법 선정모델에 관한 연구
김재엽 ,  박우열 ,  김광희 외 1명 한국건설관리학회논문집 2004.01 학술저널

2003

신경망을 이용한 흙막이 지보공공법 선정모델 개발에 관한 연구
김재엽 ,  서장우 ,  강경인 대한건축학회 논문집 - 구조계 2003.05 학술저널

2002

건축공사 흙막이벽체 공법의 선정을 위한 신경망시스템 개발 연구 ( A Study on the Selection System of Retaining Wall Methods Using Neural Network )
김재엽 ,  박우열 ,  강경인 대한건축학회 논문집 - 구조계 2002.10 학술저널

2001

신경망을 이용한 흙막이 굴착공법 선정 모델에 관한 연구 ( A Study on the Selection Model of Excavation Methods Using Neural Network )
김재엽 ,  강경인 대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계 2001.10 학술대회자료

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As a construction project in urban area tends to be high-rise and huge, the importance of the project's underground work, in terms of the cost and the schedule, is increasing gradually. The selection of a suitable shoring method is most important in this underground work. However, in Korea, because the design and the construction parts of the shoring works are separated, many changes of design have occurred and the changes have effects on the cost and the schedule of the project.
In this study, we have suggested a decision model for shoring method that can be used to determine the suitable method in planning and design phase of a project. Based on history data, a neural network model was proven to be efficient. The tests of the model for decision of suitable shoring method by using data which were not used in the learning process of neural network showed that accuracy of the selections is up to 77%.
#지하공사 #흙막이 지보공공법 #신경망 #Sub-structure Works #retaining wall bearing Methods #Neural Network

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 흙막이 지보공공법 개요 및 공법 적용 현황
Ⅲ. 흙막이 지보공 선정 모델 개발
Ⅳ. 사례연구
Ⅴ. 결론
참고문헌

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