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학술대회자료
저자정보
김대원 (고려대학교 건축공학과) 최희복 (고려대학교 건축공학과) 강경인 (고려대학교 건축공학과)
저널정보
한국건축시공학회 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 한국건축시공학회 2005년도 춘계 학술기술논문발표대회 논문집
발행연도
2005.1
수록면
119 - 124 (6page)

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It is necessary for prediction of recycled aggregate concrete(RAC) strength at the early stage that facilitate concrete form removal and scheduling for construction. However, to predict RAC strength is difficult because of being influenced by complicated many factors. Therefore, this research suggest optimized estimation method that can reflect many factors. One way is Case-Based Reasoning(CBR) that solved new problems by adapting solutions to similar problems solved in the past, which are solved in the case library. Other way is Artificial Neural Networks(ANN) that solved new problems by training using a set of data, which is representative of problem domain. This study is to propose comparing accuracy of the estimating the compressive strength of recycled aggregate concrete using Case-Based Reasoning(CBR) and Artificial Neural Networks(ANN).
#순환골재콘크리트 #신경망 #사례기반 추론 #콘크리트 압축강도 #Recycled Aggregate Concrete #Neural Networks #Case-Based Reasoning #Concrete Compressive Strength

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