다층퍼셉트론과 합성곱 신경망에 기반한 지진 지반응답해석

• 영문명: Seismic Ground Response Analysis Based on Multilayer Perceptron and Convolution Neural Networks
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 홍석경(Hong, Seokgyeong) 안재훈(Ahn, Jaehun)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 21권1호, 231~238쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2021.02.28

국문 초록

지진으로 인한 구조물의 피해를 줄이기 위한, 내진성능을 고려한 방재계획 수립의 중요성이 부각되고 있다. 지진파는 기반암으로 부터 기반암 상부의 토사지반을 통해 전달된다. 전달되는 과정에서 특정 진동수(frequency)범위에서 증폭되기도 하며, 그 증폭 정도는 주로 지반 특성에 따라 좌우된다. 따라서 내진 설계의 신뢰성을 높이기 위해서는 지진 지반응답해석 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 지반 하부 혹은 기반암의 지진파로부터 지표의 지진파를 예측하기 위한 모델을 다층퍼셉트론(MLP)과 합성곱 신경망(CNN) 인공신경망 모형을 바탕으로 제안하고, 제안한 모델의 적용성을 가속도 스펙트럼을 바탕으로 검증하였다. MLP와 CNN에 기반 하여 제안된 모델 모두 지표면의 지진파 가속도를 성공적으로 예측하였다. 또한, CNN에 기반한 모델은 MLP 모델과 비교하여 예측 지진파의 가속도 스펙트럼 평균오차가 약 10% 작게 산출되는 것을 확인하였다. 향후에는 해당 지역의 전단파 속도 등의 물성을 모델에 적용하여, 보다 보편적으로 활용할 수 있는 모델을 생성하고자 한다.

영문 초록

The importance of establishing a disaster prevention plan considering seismic performance is being highlighted to reduce damage to structures caused by earthquakes. Earthquake waves propagate from the bedrock to the ground surface through the soil. During the transmission process, they are amplified in a specific frequency range, and the degree of amplification depends mainly on the characteristics of the ground. Therefore, a seismic response analysis process is essential for enhancing the reliability of the seismic design. We propose a model for predicting seismic waves on the surface from seismic waves measured on the bedrock based on Multilayer Perceptron (MLP) and Convolutional Neural Networks (CNN) and validate the applicability of the proposed model with Spectral Acceleration (SA). Both the proposed models based on MLP and CNN successfully predicted the seismic response of the surface. The CNN-based model performed better than the MLP-based model, with a 10% smaller average error. We plan to implement the physical properties of the ground, such as shear wave velocity, to create a more versatile model in the future.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 인공신경망 모형

Ⅲ. 지진 지반응답해석 절차

Ⅳ. 지진 지반응답해석 결과

Ⅴ. 결론

키워드

지진 지반응답해석 다층퍼셉트론(MLP) 합성곱 신경망(CNN) Seismic Ground Response Multilayer Perceptron (MLP) Convolution Neural Networks (CNN)