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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국건설기술연구원 Korea Institute Of Construction Technology |
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연구책임자 | 한진태 |
참여연구자 | 김종관 , 전준서 , 곽태영 , 김석중 , 유병수 , 양엄지 |
보고서유형 | 연차보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-12 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국건설기술연구원 Korea Institute Of Construction Technology |
등록번호 | TRKO202400000449 |
과제고유번호 | 1711203824 |
사업명 | 한국건설기술연구원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2024-06-26 |
키워드 | 액상화.지진.인공지능.딥러닝.데이터베이스.Liquefaction.earthquake.AI.deep learning.database. |
본 연구에서는 인공지능(Artificial Intelligence)를 기반으로 지진 시 지반액상화를 평가 원천기술 개발을 목표로 AI기반 서면시추정보 추출기술 개발, AI기반 인공지능모델 학습을 위한 데이터베이스 확보, 인공지능모델 신뢰도 평가를 위한 실험데이터 확보를 수행하였다.
먼저 인공지능모델 ResNet34를 기반으로 서면시추정보의 양식을 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 인공지능기반 지반응답해석을 수행하기 위해서는 양질의 기반암과 지표면 지진파데이터가 필요하다. 본 연구에서는 일본 NIED에서 운영하는 지진계측시스템 K
In this study, we developed an AI-based written drilling information extraction technology, secured a database for training AI-based artificial intelligence models, and secured experimental data for evaluating the reliability of AI models, with the goal of developing a source technology for evaluati
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