머신러닝을 활용한 평형 데크플레이트의 형상에 따른 내화성능 예측

• 영문명: The Use of Machine Learning for the Prediction of Fire Resistance according to the Shape of Flat Deck Plate
• 발행기관: 한국화재소방학회
• 저자명: 김환진 김선중 신진원 최인락 최성모
• 간행물 정보: 『한국화재소방학회 학술대회논문집』2022년도 추계학술대회 논문집, 100~100쪽, 전체 1쪽
• 주제분류: 공학 > 공학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.11.17

국문 초록

최근 무피복 합성데크 바닥구조를 사용하여 공사의 편리성 및 공사비 절감 등의 효과를 이루고 있다. 국내의 경우 합성데크 바닥 구조 중 골형 데크 합성 바닥 구조와 평형 데크 합성 바닥 구조가 주로 사용되고 있다. 골형 데크 합성 바닥 구조는 유럽에서도 많이 사용되어 화재 실험, 형상에 따른 온도 예측 식 등 많은 연구가 진행되었으나 평형 데크 합성 바닥 구조는 관련 연구가 거의 없어 연구가 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 평형 데크 합성 바닥 구조의 형상에 따른 내화성능을 예측하였다. 유한요소프로그램 ABAQUS를 이용하여 평형 데크 합성 바닥 구조의 형상에 따른 온도 데이터를 수집하였다. 국내에서 제작되어 판매되는 평형 데크 합성 바닥 구조의 제원을 바탕으로 슬래브 두께, 리브의 높이, 폭 등 5가지 변수로 216개 형상의 데이터를 확보하였다. 내화성능은 EN 1994-1-2:2005의 기준에 따라 합성 바닥 구조의 이면 온도에 따른 내화 성능 확보 시간으로 측정하였다. K-means clusting, SVM, KNN, Decision Tree, Discriminant Analysis, Linear Regression Models 6가지의 머신러닝 모델을 적용하여 내화 성능을 예측하였다. 데크 형상에 따른 내화성능과 변수의 기여도를 평가하였고 대류와 복사의 영향을 분석하였다. 또한 머신러닝 기법과 초매개변수에 따라 내화성능 예측의 정확도를 평가하였다.

키워드

Flat deck plate Machine learning Fire resistance Prediction