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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 135 - 140 (6page)
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본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.
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NARS / 2020 / The Status and future tasks of old buildings
박보현 / 2020 / 딥러닝을 이용한 경량혼합토의 일축압축강도 예측 시스템 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 24(3):18~25
Eskandari-Naddaf, H. / 2017 / ANN Prediction of Cement Mortar Compressive Strength, Influence of Cement Strength Class / Construction and Building Materials 138:1~11
Tenza-Abril, A. J. / 2018 / Prediction and Sensitivity Analysis of Compressive Strength in Segregated Lightweight Concrete Based on Artificial Neural Network Using Ultrasonic Pulse Velocity / Construction and Building Materials 189:1173~1183
Onyari, E. K. / 2018 / Prediction of Compressive and Flexural Strengths of a Modified Zeolite Additive Mortar Using Artificial Neural Network / Construction and Building Materials 187:1232~1241
박보현 / 2020 / 딥러닝을 이용한 경량혼합토의 일축압축강도 예측 시스템 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 24(3):18~25
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Tenza-Abril, A. J. / 2018 / Prediction and Sensitivity Analysis of Compressive Strength in Segregated Lightweight Concrete Based on Artificial Neural Network Using Ultrasonic Pulse Velocity / Construction and Building Materials 189:1173~1183
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