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한국지반공학회 한국지반공학회논문집 한국지반공학회논문집 제27권 제11호
발행연도
2011.11
수록면
71 - 81 (11page)

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동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인자를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.

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