지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.4
- 수록면
- 81 - 87 (8page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
In the previous publication, author proposed the I-PreConS (Intelligent PREdiction system of CONcrete Strength) using artificial neural networks (ANN) that provides in-place strength information of the concrete to facilitate concrete form removal and scheduling for construction. The serious problem of the system is occured, which it cannot appropriately predict the concrete strength when the curing temperature of a specific curing day is changed. This is because it uses the single neural networks, which all nodes are fully connected, and thus it can show too plastic response. As a trial to solve this problem, modular ANN is introduced, which has multiple architecture composed of five ANNs. ANN-I predicts the early concrete strength within 24 hours after pouring. From ANN-II to ANN-V predict the concrete strength at 2nd to 28th day after pouring. Through simulation study, the optimum architectures for individual five ANNs are determined and the best way for inter-connection between five ANNs is presented. As in previous study, the weighting technique and parameter condensation are effectively used in simulation study.
목차
Abstract
1. 서론
2. 신경망 모델
3. 신경망 모델 개발 단계
4. 시뮬레이션 결과 및 분석
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
비파괴검사 데이터를 이용한 다중 신경망 콘크리트 강도추정 모델의 개발
대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계
2004 .10
-
비파괴검사 데이터를 이용한 콘크리트 슬래브의 두께 및 결합된 이질재 종류 추정용 신경망 모델의 개발
대한건축학회 논문집 - 구조계
2005 .11
-
Residual Strength of Corroded Reinforced Concrete Beams Using an Adaptive Model Based on ANN
International Journal of Concrete Structures and Materials
2015 .06
-
신경망 모델을 이용한 콘크리트 강도 추정 시스템 개발 ( Development of Prediction System of Concrete Strength using Neural-Network-based Model )
대한건축학회 논문집 - 구조계
2002 .06
-
Identification of a suitable ANN architecture in predicting strain in tie section of concrete deep beams
Structural engineering and mechanics : An international journal
2013 .01
-
Multiple Network-on-Chip Model for High Performance Neural Network
JOURNAL OF SEMICONDUCTOR TECHNOLOGY AND SCIENCE
2010 .03
-
사례기반 추론과 인공신경망을 적용한 순환골재콘크리트 강도 추정에 관한 비교 연구
한국건축시공학회 학술발표대회 논문집
2005 .01
-
공조설비 최적운전을 위한 신경망 모델의 적용에 관한 연구 - 최적 기동시각 결정을 위한 신경망 모델의 최적화 ( A Study on the Application of Artificial Neural Network for Optimal Operation of HVAC Systems )
대한건축학회 논문집
1997 .08
-
인공신경망을 이용한 콘크리트 강도 추정
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2002 .05
-
실온하강시간 예측을 위한 신경망 모델의 개발
설비공학논문집
2000 .11
-
Prediction of behavior of fresh concrete exposed to vibration using artificial neural networks and regression model
Structural engineering and mechanics : An international journal
2016 .01
-
전력계통의 저주파진동 억제를 위한 ANN(Artificial Neural Network) 제어기에 관한 연구
대한전기학회 학술대회 논문집
2018 .07
-
다중 신경망을 이용한 콘크리트 강도 추정
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2002 .11
-
인공신경망을 이용한 지하수위 예측과 계절효과 반영을 위한 입력치의 영향
Ecology and Resilient Infrastructure
2018 .09
-
가열촉진양생에 대한 콘크리트강도의 조기평가에 관한 실험적 연구 ( An Experimental Study on the Early Prediction of Concrete Strength by Accelerated Heat-Curing )
대한건축학회 학술발표대회 논문집 - 구조계
1988 .04
-
ANN ANN-1DConsol: Program for the Prediction of One One-dimensional : (1D) Consolidation using Artificial Neural Networks
대한토목학회 학술대회
2010 .10
-
Estimating spatial distribution of water quality in landfill site
한국지하수토양환경학회 학술발표회
2006 .01
-
인공신경망을 이용한 전단보강 되지 않은 철근콘크리트보의 전단강도 예측
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2009 .05
-
Development of Prediction Model for Root Industry Production Process Using Artificial Neural Network
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
2017 .01
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
인공신경망을 이용한 콘크리트 강도 추정
이승창
,
안정찬
,
정문영
외 1명
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2002
.05
인공신경망을 이용한 강도추정 시스템의 검증에 관한 실험적 연구
송민섭
,
박종호
,
김갑수
외 3명
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2004
.05
다중 신경망을 이용한 콘크리트 강도 추정
이승창
,
임재홍
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2002
.11
비파괴시험에 의한 기존 콘크리트 구조물의 압축강도 추정
구봉근
,
오병환
,
김영의
외 2명
콘크리트학회 논문집
1994
.12
초음파 속도법 및 반발경도법을 이용한 콘크리트 모의부재 압축강도 추정에 관한 연구
홍성욱
,
조영상
대한건축학회 논문집 - 구조계
2011
.01
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-540-018424493