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한국구조물진단유지관리공학회 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 제8권 제2호
발행연도
2004.1
수록면
159 - 167 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

콘크리트 압축강도 추정을 위한 확률 신경망
김두기 ,  이종재 ,  장성규 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 2004.01 학술저널

2003

확률 신경망을 이용한 콘크리트 압축강도 추정
김두기 ,  이종재 ,  장성규 외 1명 대한토목학회 학술대회 2003.10 학술대회자료

초록· 키워드

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콘크리트의 압축강도는 콘크리트를 생산하는 기준으로 사용된다. 콘크리트 압축강도 시험은 복잡하고 시간이 걸리는 일이고, 보통 건설현장에서 타설 후 28일 후에 실행되기 때문에, 시험결과가 필요강도를 만족하지 않을 경우에 구조물의 시공에 문제를 초래할 수도 있다. 따라서, 콘크리트 타설 전에 강도를 예측하는 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 콘크리트 배합비를 기초로 하여 콘크리트 압축강도를 예측하기 위한 확률론적 방법을 제시하였다. 패턴인식 분야에서 많이 활용되어온 확률신경망 기법을 활용하여 콘크리트 압축강도 추정을 수행하였다. 콘크리트 압축강도 시험결과를 활용하여 확률신경망 기법의 적용성을 검증하였으며, 실제 시험결과와 비교를 수행하였다. 비교결과, 본 연구에서 제시된 확률신경망을 활용한 콘크리트 압축강도 추정기법이 콘크리트의 압축강도를 확률적으로 추정하는데 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
#콘크리트 압축강도 #확률신경망 #유형 분류 #콘크리트 배합비 #Concrete Compressive Strength #Probabilistic Neural Network #Pattern Classification #Concrete Mix Proportions

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참고문헌 (15)

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/ 1966 / Estimation of a multivariate density Annals of the Institute of Statistical Mathematics : 179 ~ 189 google schola / 1995 / HPC Strength Prediction using Artificial Neural Network 9 (4) : pp.279- ~ 284. google schola / 1996 / Comparison of Parzen density and frequency histogram as estimators of probability density functions 433 (1) : 174 ~ 179 google schola / 1997. / Pattern recognition: statistical, structural and neural approaches google schola / 1997.. / 콘크리트 배합설계에 있어서 신경망의 이용 9 (2) : pp. 145- ~ 151 google schola

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