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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이창환 (한양대학교) 안재현 (서경대학교) 이주헌 (중부대학교) 김태웅 (한양대학교)
저널정보
대한토목학회 대한토목학회논문집 B 大韓土木學會論文集 제29권 제2 B호
발행연도
2009.3
수록면
111 - 120 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

인공신경망모형과 군집분석을 이용한 교각 세굴심 예측
이창환 ,  안재현 ,  이주헌 외 1명 대한토목학회논문집 B 2009.03 학술저널
군집분석을 이용한 교각 세굴심 예측 모형 개발
이창환 ,  안재현 ,  이주헌 외 1명 한국방재학회 학술대회 2009.01 학술대회자료

초록· 키워드

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교각주위의 국부세굴은 교량붕괴의 주원인 중 하나로 알려져 있다. 세굴심을 산정하는 방법에는 경험식에 의한 방법과 수치모형을 이용한 시뮬레이션이 있다. 하지만 경험식에 의한 방법은 공식이 적용될 수 있는 유사한 상황에서만 제한적으로 사용기능하며, 수치모형을 이용한 방법은 비용이 많이 든다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 세굴심 예측을 위한 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형의 유용성을 비교분석하였다. 또한 세굴심을 산정하는데 있어 넓은 범위의 오차를 발생시키는 인공신경망 모형의 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 인공신경망 모형에 군집분석을 결합하여 오차를 감소시키고자 하였다. 세굴심 예측을 위해 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형을 적용해 본 결과 역전파알고리즘을 이용하는 인공신경망 모형이 가장 높은 정확성을 보였으며, 인공신경망 모형에 군집분석을 적용한 세굴심 예측에서는 군집수가 3일 때 가장 높은 정확도를 보였다. 군집분석을 적용한 인공신경망 모형의 정확도는 다른 모형과 비교 할 때 최고 42.73%가 향상된 결과를 보여 인공신경망 모형내의 군집분석의 적용이 인공신경망의 오차를 줄이는데 큰 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.
#scour depth #artificial neural network #cluster analysis #세굴심 #인공신경망 #군집분석

목차

Abstract
요지
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결과 분석 및 비교
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 강진구 / 2002 / 신경망 이론을 이용한 교각 주위 국부세굴심 예측 / 대한토목학회 논문집B 22 (2-B) : 125 ~ 133 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 김만식 / 2007 / 하천수질예측을 위한 역전파알고리즘(BP) 적용 / 대한토목학회논문집 22 (2-B) : 125 ~ 133 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 박성식 / 1999 / 하천 만곡부의 연속교각 세굴심 변화 특성 / 2007년도 정기학술대회논문집 : 4185 ~ 4192 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 안상진 / 2001 / RBF를 이용한 홍수유출량 예측. 대한토목학회논문집 / 대한토목학회논문집 21 (6-B) : 599 ~ 607 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 이성진 / 2002 / 인공신경망 모델을 이용한 불포화토 겉보기점착력 추정에 관한 연구 / 대한토목학회 논문집C 22 (3-C) : 331 ~ 344 dbpia

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