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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국건설기술연구원 Korea Institute Of Construction Technology |
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연구책임자 | 김동규 |
참여연구자 | 신휴성 , 박경훈 , 이규필 , 선종완 , 이후석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-12 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900017764 |
DB 구축일자 | 2019-11-30 |
키워드 | 딥러닝.터널.교량.상태평가.점검.THM model.Frost heave.Phase change.Numerical analysis. |
‘딥러닝(Deep Learning) 기술을 활용한 SOC구조물 성능평가 기술 개발’을 위한 기획연구를 수행하였다. 최종과제 도출을 위하여 특허기술동향조사, SWOT 분석, STEEP 분석, Issue Tree 작성 및 R&D Need 작성을 수행하였다. 연구 비전과 3개의 전략목표를 정의하였다. 2개 세부과제을 도출하였으며 각각의 세부과제를 위한 7개의 주요연구내용을 도출하여였다. 또한 각 세부과제에 포함되어 있는 주요연구내용들에 대한 연구개발 추진 일정인 기술로드맵을 도출하였다. 기존 SOC구조물의 점검 및 진단 기술의 한계점들과
A planning study was carried out for 'Development of SOC Structural Performance Evaluation Technology Using Deep Learning Technology'. The patent technology trend investigation, SWOT analysis, STEP analysis, Issue Tree preparation, and R&D Need were carried out for the final project. The research vi
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