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저자정보
이성열 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 김진영 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 강재모 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 백원진 (Chonnam National University)
저널정보
한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 논문집 한국지반환경공학회 논문집 제23권 제4호
발행연도
2022.4
수록면
5 - 10 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

하수관로 특성에 따른 지반함몰 발생 예측을 위한 기계학습 모델 비교
이성열 ,  김진영 ,  강재모 외 1명 한국지반환경공학회 논문집 2022.04 학술저널
기계학습을 이용한 하수관로 지반함몰 발생 영향인자 중요도분석
이성열 ,  백원진 ,  김진영 외 1명 한국지반신소재학회 학술발표회 2022.03 학술대회자료
하수관로 지반함몰 위험도 분석 최적화를 위한 기계학습 기법 산정 및 영향인자 중요도 분석
이성열 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 도심지에서는 지반침하가 지속적으로 발생하여 시민의 안전을 위협하고 있다. 상하수도관, 통신관 등 각종 지하시설물이 도로 밑에 매설되어 있다. 지반침하의 원인으로는 도심지에 매설되어 있는 각종 시설물의 노후화와 급격한 도시화로 인한 지하 난개발로 인한 것으로 보고되고 있다. 특히 지반침하의 가장 큰 원인은 하수관로의 노후화로 알려져 있다. 이와 관련된 기존연구로는 하수관로의 대표적인 몇 가지 요인을 선정하여 통계분석을 통해 지반침하 위험을 예측하는 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 OO시의 하수관 특성과 지반침하 데이터를 이용하여 데이터셋을 구축하고, OO시의 하수관 특성과 지반함몰 발생 위치 데이터로 구축된 데이터셋으로 기계학습을 통한 하수관 특성에 따른 지반함몰 발생 분류 모델들을 비교하여 적절한 모델을 선정하고자 하였으며, 선정된 모델에서 도출된 지반함몰에 영향을 미치는 하수관 특성별 중요도를 산정하고자 하였다.
#Ground Subsidence #Sewer #Machine Learning #Ground subsidence prediction model #지반함몰 #하수관로 #기계학습 #지반함몰 예측 모델

목차

ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 기계학습 알고리즘
3. 예측모델 데이터의 구성
4. 기계학습 알고리즘 적용 및 결과
5. 결론
References

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지하매설물 속성을 활용한 기계학습 기반 지반함몰 위험도 예측모델 개발
이성열 ,  강재모 ,  김진영 한국지반환경공학회 논문집 2022 .08
손상 하수관으로 인한 지반함몰의 위험도 평가를 위한 랜덤 포레스트 모델 개발
김준영 ,  강재모 ,  백성하 한국지반공학회논문집 2021 .12

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