[논문]자기조직화 신경망을 이용한 고속도로 유지관리 서비스 등급 개선에 대한 연구

신덕순; 박승범

doi:10.9716/kits.2021.20.1.081

자기조직화 신경망을 이용한 고속도로 유지관리 서비스 등급 개선에 대한 연구
A Study on Improvement of Level of Highway Maintenance Service Using Self-Organizing Map Neural Network 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.20 no.1, 2021년, pp.81 - 92

신덕순 (갈렙앤컴퍼니 M&T부문) , 박승범 (호서대학교 기술경영전문대학원)

Abstract ▼ AI-Helper

As the degree of economic development of society increases, the maintenance issues on the existing social overhead capital becomes essential. Accordingly, the adaptation of the concept of Level of service in highway maintenance is indispensable. It is also crucial to manage and perform the service level such as road assets to provide universal services to users. In this regards, the purpose of this study is to improve the maintenance service rating model and to focus on the assessment items and weights among the improvements. Particularly, in determining weights, an Analytic Hierarchy Process (AHP) is performed based on the survey response results. After then, this study conducts unsupervised neural network models such as Self-Organizing Map (SOM) and Davies-Bouldin (DB) Index to divide proper sub-groups and determine priorities. This paper identifies similar cases by grouping the results of the responses based on the similarity of the survey responses. This can effectively support decision making in general situations where many evaluation factors need to be considered at once, resulting in reasonable policy decisions. It is the process of using advanced technology to find optimized management methods for maintenance.

주제어

표/그림 (8)

표 <표 1> 기존 SOC 유지관리 서비스 등급 연구
그림 [그림 1] SOM 모델(Balakrishnan, 1996)
그림 [그림 2] 제안된 유지관리 서비스 수준진단 모델
그림 [그림 3] 고속도로 서비스 등급산정을 위한 AHP 지표
표 <표 2> AHP 설문 응답자 현황
그림 [그림 4] Davies-Bouldin(DB) Index 도출 결과
그림 [그림 5] SOM 분석 결과
그림 [그림 6] 4개 세부 그룹별 SOM 분석 가중치 비교 결과

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