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인공신경망을 활용한 동착강도 예측
Prediction of Adfreeze Bond Strength Using Artificial Neural Network 원문보기

韓國地盤工學會論文集 = Journal of the Korean geotechnical society, v.27 no.11, 2011년, pp.71 - 81  

고성규 (과학기술연합대학원대학교) ,  신휴성 (한국건설기술연구원) ,  최창호 (한국건설기술연구원)

초록
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동착강도는 동토지반 말뚝기초 설계시 지지력을 결정하는 주요 설계정수이다. 동착강도는 동결온도, 구속응력, 말뚝표면 특성, 토사종류 등 다양한 인자들에 의해 동시다발적인 영향을 받는 것으로 보고되고 있다. 하지만 동착강도에 대한 연구는 소수의 인자들만 반영할 수 있는 실험연구를 중심으로 수행되어온 경향이 있으며, 설계정수로서 동착강도를 산정하기 위한 방법들은 동결온도, 말뚝재료 등의 주요 인자들만을 고려할 수 있는 한계가 있어 왔다. 본 연구는 인공신경망 이론을 동착강도 산정에 활용함으로서 다양한 영향인자 조건에서 동착강도를 예측할 수 있는 방안을 모색하기 위한 목적으로 수행되었다. 인공신경망 학습을 위하여 총 5종류의 연구사례로부터 137개의 자료를 수집하였으며, 그 중 100개를 학습자료로, 37개를 실증자료로 구분하였다. 연구결과 단계적 인공신경망 학습을 통하여 동착강도 산정 시 다양한 영향인지를 다차원적으로 고려하여 예측하는 방법이 병행되어야 할 필요성을 확인하였으며, 5개 영향인자를 동시에 고려하여 동착강도를 예측할 수 있는 신뢰성 높은 학습결과를 도출 및 검증하였다. 또한, 매개변수 연구결과 동착강도는 동결온도와 말뚝재료의 변화에 가장 민감하게 반응하는 것으로 나타났고 수직응력에 의한 영향은 일부 온도구간에서만 뚜렷하게 나타나며 토사종류와 재하속도의 변화에 따라 동착강도가 증가하는 경향이 변화하는 특성을 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Adfreeze bond strength is a primary design parameter, which determines bearing capacity of pile foundation in frozen ground. It is reported that adfreeze bond strength is influenced by various affecting factors like freezing temperature, confining pressure, characteristics of pile surface, soil type...

주제어

#Adfreeze bond strength   #Artificial neural network   #Cold region   #Frozen ground   #Foundation  

참고문헌 (21)

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  6. 이창환,안재현,이주헌,김태웅 (2009), "인공신경망모형과 군집분석을 이용한 교각 세굴심 예측", 대한토목학회논문집,제29권,제2B호,pp.111-120 

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  8. 최창호와 고성규 (2011), "동결토 전단강도를 활용한 동착강도 산정에 관한 연구',한국지반공학회 논문집, 제27권 제10호，pp.13-23. 

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  21. Weaver, J. S. and Morgenstern, N. R. (1981), "Pile design in pennafrost", Canadian geotechnical journal, Vol.18, No.3, pp.357-370. 

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