인공신경망을 이용한 화산재-시멘트 블록의 강도예측

• 영문명: Prediction for The Compressive Strength of Volcanic Ash Mixture using Artificial Neural Network
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 장동수 이충원 박성용 박순지 김용성 Chang, Dong-Su Lee, Chung-Won Park, Sung-Yong Park, Sun-Ji Kim, Yong-Seong
• 간행물 정보: 『3. 한국방재학회 학술대회논문집』2014년, 251~251쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2014.02.19

국문 초록

본 연구에서는 화산재를 건설재료로 활용하기 위하여 백두산, 한라산의 화산재 및 다공성의 제올라이트에 시멘트 및 메타카올린을 첨가한 공시체에 대한 재령 0일, 7일, 28일 배합비별 압축강도 특성 데이터를 바탕으로 인공신경망 모델에 적용하여 학습, 예측함으로써 강도예측을 위한 인공신경망의 적용 가능성을 평가하였다. 인공신경망 모델에는 역전파 학습알고리즘(back-propagation learning algorithm)이 적용되었으며, 다양한 입력변수를 달리한 최적의 인공신경망 조건에서 학습을 시행하였다. 또한, 다양한 배합조건이 일축압축강도에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 이러한 연구를 통해 얻어진 결과물은 화산재를 활용한 블록의 일축압축강도 특성을 파악하는데 좋은 툴이 될 것으로 기대된다.

키워드

인공신경망 일축압축강도 화산재 시멘트