콘관입시험 결과를 이용한 타입말뚝 지지력 예측에의 인공신경망 이론 적용 = Application of ANN Theory to Prediction of Ultimate Capacity of Driven Pile Using CPT Data

국문 초록 (Abstract)

다양한 형태의 원위치관입시험법 들이 말뚝기초의 지지력 예측을 위해 사용되고 있으며 지금도 많은 연구들이 수행되어지고 있다. 그 중 콘 관입시험은 콘 관입기의 형상 및 관입 메커니즘이 말뚝과 유사하여 유럽을 중심으로 오래전부터 말뚝의 지지력 예측에 사용되어 왔다. 그러나 말뚝의 다양한 종류와 시공방법, 타입 대상지반의 다양성 등으로 말뚝의 지지력을 정확히 추정한다는 것은 여전히 매우 어려운 일이며, 콘을 이용한 기존 예측식은 하중전이와 지반의 층서구분 등 경험적인 접근과 단순화를 위한 많은 가정사항을 포함하고 있어 개선의 여지가 많다. 한편 인간의 신경세포 구조를 응용한 인공신경망 이론은 그동안 함수근사화와 패턴인식 등 많은 공학문제들에 적용되어 왔으며 지반공학 분야의 문제들에도 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 이론을 적용하여 콘관입시험 결과로부터 말뚝의 극한지지력 예측에 대한 연구를 수행하였다. 기존에 발표된 국외 자료로부터 콘관입시험 결과값, 말뚝재하시험에 의한 극한지지력 자료를 획득하였고 이를 바탕으로 단위선단지지력 및 단위주면마찰력을 예측하기 위한 인공신경망 들을 구축하였다. 구축된 인공신경망 모델들은 학습에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해서도 정확한 예측결과를 제공하여 일반화된 좋은 모델로 판단되며, 기존의 예측식 들과 비교할 때 상대적으로 높은 정확도를 가지는 예측결과를 제공할 뿐 아니라 예측결과의 분산이 크지 않아 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Geotechnical engineers have developed several methods to estimate the ultimate bearing capacity of a pile using in-situ penetration test; e.g., SPT, PMT, CPT, DMT. Owe to the similarities between cone penetrometer and a pile, cone penetrometer has been considered as a model pile and used to predict the ultimate bearing capacity of pile. But, it is still difficult to estimate the ultimate bearing capacity because of varieties of pile type, driving method, end type of a pile and soil conditions. Furthermore, conventional CPT methods include several simplifying assumptions and(or) empirical approaches regarding to soil stratigraphy and load transfer. Artificial Neural Network(ANN) theory has been widely used for engineering problems, e.g., function approximation, pattern recognition, and also successfully applied to various geotechnical problems. In this study, ANN theory was applied to the prediction of the ultimate bearing capacity of a driven pile from CPT data. ANN models for the unit toe resistance and unit shaft resistance were developed based on CPT data and pile loading test results. They were validated by comparing model predictions for a new data which were not previously employed during development of models with load test results. Through the comparison between ANN predictions and conventional CPT methods, it was found that the developed ANN models can predict more precise and reliable ultimate bearing capacity than conventional methods.

목차 (Table of Contents)

• Abstract
• 요지
• 1. 서론
• 2. 기존의 CPT를 이용한 말뚝지지력 예측방법
• 3. 인공신경망 이론을 이용한 말뚝 지지력 산정 모델 개발
• 4. 결론
• 감사의 글
• 참고문헌

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