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저자정보
홍철승 (한국생산기술연구원) 김효관 (한국폴리텍대학) 이세희 (한국생산기술연구원)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제16권 제5호
발행연도
2023.10
수록면
325 - 330 (6page)

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본 논문은 머신러닝을 활용하여 교량 데이터 설계 시 기존 엔지니어의 구조해석결과 또는 경험 및 주관에 따라 슬래브 두께를 예측하여 왔던 프로세스를 머신러닝 기법을 적용하여 디지털 기반 의사결정이 가능하도록 제시한다. 본 연구에서는 슬래브 두께 선정을 구조해석 외에 머신러닝 기법을 활용하여 엔지니어에게 가이드 값을 제공하게 함으로써 신뢰성 있는 설계 환경을 구축하고자 한다. 교량 데이터 중 가장 많은 비중을 차지하고 있는 거더교를 기준으로 상부구조물 중 슬래브 두께를 예측하기 위한 예측모델 프로세스를 정의 하였다. 각 프로세스 별 예측 값을 산출하기 위하여 다양한 머신러닝 모델 (Linear Regress, Decision Tree, Random Forest, Muliti-layer Perceptron)을 프로세스 별 경합하여 최적의 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 기존 구조해석을 통해서만 슬래브 두께 예측을 하였던 영역에 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며 정확도 또한 95.4%를 도출하였다, 향후 프로세스 확장 및 데이터를 지속 확보하여 예측모델 정확도를 향상시킨다면 공사 환경에 머신러닝 모델이 지속 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#Machine Learning #Correlation #Girder bridge #Deep Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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