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저자정보
전준서 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT)) 김종관 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT)) 한진태 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT)) 서승환 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology (KICT)) 전병한 (LT SAMBO)
저널정보
한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 논문집 한국지반환경공학회 논문집 제25권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
5 - 12 (8page)

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실제 시추공 정보 및 지진파를 이용하여 액상화 발생가능 지수를 산정하고, 기계학습기법을 이용하여 액상화 발생가능 지수 예측모델을 학습하였다. 학습을 위해 지진파의 특징을 반영한 인자를 포함하여 총 10가지의 특징을 선택하였다. 일반적으로 이용되는 기계학습기법 중 사전학습을 통해 후보 모델을 선정하고, 후보 모델에 대해 베이지안 최적화를 적용하여 초매개변수를 최적화시켰다. 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀, 랜덤 포레스트 중 평균제곱근오차, 결정계수 및 과대적합 여부를 종합한 결과, 랜덤 포레스트가 액상화 발생가능 지수를 잘 예측하였다. 다만, 액상화 발생가능 지수가 5 이상에서는 액상화 발생가능 지수를 과소예측하는 경향을 보였다.
#Liquefaction potential index #Borehole data #Machine learning #Bayesian optimization #Hyperparameter #액상화 발생가능 지수 #시추공 자료 #기계학습 #베이지안 최적화 #초매개변수

목차

ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 방법론
3. 결과
4. 결론
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