KCI우수등재
SCOPUS
국내 건축공사 흙막이공법 선정을 위한 Stochastic Gradient Tree Boosting 모델에 관한 연구
저자
발행기관
학술지명
대한건축학회논문집(Journal of the Architectural Institute of Korea (JAIK))
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
KDC
540
등재정보
KCI우수등재,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
195-202(8쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
The rise of land prices and population density in urban areas has led to a need for deeper excavations, both for the building ground and the underground. It is difficult to select a retaining wall method that is appropriate for a construction site, not only because the retaining wall method should be chosen at an early stage of a construction project, at which time there is a lack of information on surrounding characteristics of the site, but also because there are uncertain factors such as underground water and the underlying rock formation. An inappropriate retaining wall method may cause changes in the original design or method of retaining wall, resulting in an inevitable increase in construction costs. Despite this fact, construction practitioners generally select a retaining wall method depending on their own limited, subjective experience and intuition. For this reason, in this study, I applied the stochastic gradient tree boosting (SGTB) technique to selecting a retaining wall method to assess the applicability of the technique to a work method selection. To evaluate the SGTB techniques performance, I built the models using NN as well as SGTB and then compared the results between the models. As a result, it was found out that the SGTB is relatively more excellent and stable compared to NN model when it comes to selecting a retaining wall. Consequently SGTB is helpful to practitioners who need to determine the excavation work at building construction project.
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