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저자정보
김경철 (한국건설기술연구원) 지봉준 (부산대학교) 황유관 (강원대학교) 윤용식 (한국건설기술연구원) 고경택 (한국건설기술연구원)
저널정보
한국건설순환자원학회 한국건설순환자원학회논문집 건설순환자원학회논문집 제12권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
449 - 458 (10page)

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콘크리트의 압축 강도 예측은 구조물의 안전성과 성능 확보를 위해 필수적이나, 혼합물 조성의 복잡성과 변동성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 본 연구에서는 머신러닝 모델의 예측 성능 향상을 위해 데이터 전처리와 피처 엔지니어링의 효과를 체계적으로 분석하였다. 이를 위해 도메인 지식을 활용한 데이터 범위 제한, 이상치 제거, 피처 엔지니어링 등의 기법을 적용하였으며, 인공신경망, 의사결정나무, AdaBoost, 서포트 벡터 머신, 그래디언트 부스팅 트리, 엑스트라 트리 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 콘크리트 압축 강도를 예측하였다. 실험 결과, 이상치 제거와 피처 엔지니어링을 함께 적용하고 엑스트라 트리 알고리즘을 사용한 경우 가장 우수한 예측 성능을 달성하였다. 반면, 데이터 범위 제한은 데이터의 다양성과 양을 감소시켜 모델의 성능 저하를 초래하였으므로 적용에 신중을 기해야 한다는 인사이트를 얻을 수 있었다. 본 연구는 데이터 중심 접근 방식의 중요성을 강조하며, 머신러닝 기반 콘크리트 압축 강도 예측 모델의 정확성과 신뢰성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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목차

1. 서론
2. 실험계획 및 방법
3. 머신러닝 기반 콘크리트 압축 강도 예측 모델
4. 결론
References

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