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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
곽윤지 (국립한밭대학교 건설환경공학과) 고채연 (국립한밭대학교 건설환경공학과) 곽신영 (한밭대학교 건설환경공학) 임승현 (경북대학교 융복합시스템공학과)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제36권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
9 - 18 (10page)
DOI
https://doi.org/10.7734/COSEIK.2023.36.1.9

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

배깅 및 스태킹 기반 앙상블 기계학습법을 이용한 고성능 콘크리트 압축강도 예측모델 개발
곽윤지 ,  고채연 ,  곽신영 외 1명 한국전산구조공학회논문집 2023.02 학술저널

2022

앙상블 기계학습방법을 이용한 HPC 압축강도 예측
곽윤지 ,  고채연 ,  곽신영 외 1명 대한토목학회 학술대회 2022.10 학술대회자료

초록· 키워드

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고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.
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