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저자정보
허재영 (Kangwon National Univ.) 이승주 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 박찬영 (Kangwon National Univ.) 김영석 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 최승일 (Kangwon National Univ.) 이성림 (Kangwon National Univ.) 김용성 (Kangwon National Univ.)
저널정보
한국지반신소재학회 한국지반신소재학회 논문집 한국지반신소재학회 논문집 제23권 제4호
발행연도
2024.12
수록면
89 - 98 (10page)

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본 연구에서는 도로 건설 계획 단계에서 활용 가능한 데이터를 바탕으로 인공신경망 기법을 통해 건설 비용 예측 모델을 제안하였으며, 최적의 인공신경망 모델 구축을 위해 다양한 입력변수별 예측값과 실제 건설 비용과 상관계수, RMSE 비교를 통해 최적의 건설 비용 예측 모델을 구축하였다. 연구 결과 도로 총연장, 도로의 폭, 설계속도를 활용한 모델이 가장 우수한 성능을 나타냈으며 입력변수가 예측값에 미치는 상대적 중요도를 분석한 결과 설계속도가 60.47%로 가장 크게 나타났고, 도로 총연장의 경우 17.88%로 가장 낮은 값을 나타내었다. 이는 설계 기준이 복잡할수록 건설비용이 증가하는 특성을 반영한 결과로 판단된다. 복잡 다단한 설계기준이 반영된 장래의 도로 건설 비용 예측에 본 연구를 통해 인공신경망 알고리즘을 이용하여 효율적이고 신뢰성 있는 도로 건설 비용 예측이 가능할 것이라 판단된다.
#Artificial neural network #Construction cost prediction #Road design #Correlation coefficient #RMSE

목차

ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 고찰
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