신경망 이론에 의거한 사면안정성 평가
저자
발행사항
서울 : 中央大學校 大學院, 2003
학위논문사항
학위논문(석사)-- 中央大學校 大學院 : 土木工學科 地盤工學專攻 2003.12
발행연도
2003
작성언어
한국어
발행국(도시)
서울
기타서명
Evaluation of Slope Stability on the basis of Neural Network Theory
형태사항
v, 89 p. : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
참고문헌 포함
DOI식별코드
소장기관
자연사면의 붕괴는 토층깊이, 토층의 강도, 사면경사각, 사면의 높이, 토층의 분류, 강우특성 등의 다양한 원인들에 의해서 발생되고, 인간의 삶과 재산상에 많은 손실을 발생시키는 중요한 요인 중의 하나이다. 이러한 이유로 산사태에 대한 많은 이론적 실험적 연구가 많이 진행되었다.
본 논문에서는 사면의 안정성 평가방법으로 신경망모델(오류역전파모델)를 적용하였다. 인공신경망 모델은 많은 분야에서 복잡하고, 비선형적인 문제 해결에 많이 사용되고 있다. 지반공학적 이론을 기반으로 사면붕괴 원인이 되는 인자를 추출하였다. 또한 은닉층의 수, 노드 수 그리고 학습횟수를 조절할 수 있도록 프로그램을 개발하였다.
96개의 데이터를 통계적 방법으로 분석하고 제안된 신경망 모델에 대하여 사면의 안정성 평가를 실시하였다.
본 연구의 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
1. 사면자료들의 통계적 분석의 결과 사면의 경사각, 2일 누적 강우량, 시간당 강우강도, 상재하중, 각 토층의 깊이와 단위중량이 사면의 안정에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
2. 사면의 안정성 평가에 있어서 지반공학적 상관관계 분석을 통해 결정된 인자를 적용한 신경망 모델에 의한 접근방법은 예측의 적중도가 상당히 높다.
3. 한 개의 은닉층을 가지는 구조에서는 15개의 노드수를 가지고 학습을 시키는 경우 학습횟수가 늘어 날수록 오차가 적어지며 15,000회 이상에서 수렴된다.
4. 두 개의 은닉층을 사용하는 경우 에러율은 한 개의 은닉층을 사용하는 경우보다 낮았으나 각각의 구조에 따라 최저의 에러를 나타내는 학습회수를 찾아야 한다.
5. 보다 많은 데이터로 학습 후 검증을 거치면 임의 지역에 있는 사면의 강우량, 강우강도, 토층깊이, 단위중량, 강도정수 등의 데이터를 가지고, 사면에서의 절?성토 설계에 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
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