인공신경망을 활용한 매립지 지반침하 예측에 관한 연구 = A study on prediction of landfill settlement using artificial neural network
저자
장진만 ( Jin-man Chang ) ; 이진주 ( Jin-ju Lee ) ; 서승범 ( Seung-bum Seo ) ; 오승진 ( Seung-jin Oh ) ; 오민아 ( Min-ah Oh ) ; 문소영 ( So-young Moon ) ; 이재영 ( Jai-young Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
19-19(1쪽)
제공처
매립이 완료된 매립지를 관리하는데 있어 매립지의 장기 침하예측은 필수적이다. 침하 예측을 정확히 하지 못할 경우 시설물에 균열 등의 안전과 경제성에 문제가 발생할 수 있다. 매립지에서의 지반침하는 폐기물의 분해, 침출수의 발생, 복토재의 하중, 불균질성과 이방성 등 다양한 영향 인자를 자지며, 그 관계 또한 매우 복잡하다. 인공신경망은 일종의 회귀분석 모델로 입력된 데이터로부터 일정한 패턴을 학습하여 새로운 데이터에 대한 답을 예측하게 된다. 이로 인해 인공신경망은 변수 간 복잡한 비선형 관계의 표현이 가능하며, 변수 간의 상관관계의 학습이 가능하다. 최근 인공신경망을 활용한 주가 예측, 미세먼지 예측 등 환경 분야에서 응용이 증가하는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 매립이 종료된 폐기물 매립지의 침하 데이터를 이용하여 인공신경망을 학습시키고 학습시킨 모델을 이용하여 해당 매립지의 침하를 예측하고자 하였다. 연구 지역은 수도권매립지 제1매립장의 침하데이터를 이용하였고, Tensorflow 2.3을 이용하여 모델링을 진행하였다. 예측력이 가장 뛰어난 모델을 선정하기 위하여 은닉층 수와, 뉴런의 수, 최적화 알고리즘, 오차함수, 학습률과 드롭아웃 비율을 변경하여 모델을 훈련시켰다. 최적의 모델은 3개의 GRU 은닉층으로 구성되어 있으며 각층마다 뉴런은 64, 32, 16개를 가진다. 손실함수는 MSLE를 사용했으며, 최적화 알고리즘은 Adam, 드롭아웃 비율은 0.2, 학습율은 0.01로 설정하였다.
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