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저자정보
이성열 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 강재모 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology) 김진영 (Korea Institute of Civil Engineering and Building Technology)
저널정보
한국지반환경공학회 한국지반환경공학회 논문집 한국지반환경공학회 논문집 제24권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
23 - 29 (7page)

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지반함몰의 주요 발생원인은 지하매설물의 손상으로 알려져 있다. 지반함몰은 상·하수관의 손상으로 인한 물길 형성에 따른 지반 내 토립자의 이동으로 공동이 형성되어 상부지반이 붕괴되는 메커니즘을 보이고 있다. 따라서 지반함몰은 지하매설물의 밀집도가 높은 도심지를 중심으로 발생하고 있으며, 사고 발생 시 인명 및 경제적 피해를 야기하므로 사고에 대한 대비가 반드시 필요하다. 이에 따라 지반함몰 위험을 예측하기 위한 연구가 꾸준히 수행되고 있으며, 본 연구에서는 ○○시의 2개 구를 대상으로 지반함몰 위험도 예측 모델을 제시하고자 하였다. 대상 지역의 지하매설물 속성 데이터(활용년수, 관직경)와 지하매설물 밀집도, 지반함몰 이력 데이터를 활용하여 데이터셋을 구축하고 전처리를 수행한 뒤, 기계학습 모델에 적용하여 최적의 평가지표가 도출되는 모델을 선정하였으며, 선정된 모델의 신뢰도를 평가하고 모델에서 도출되는 지반함몰 위험도 예측 시 활용된 영향인자의 중요도를 제시하고자 하였다.
#Ground subsidence #Underground facilities #Density of underground facilities #Machine learning #Ground subsidence risk prediction model #지반함몰 #지하매설물 #밀집도 #기계학습 #지반함몰 위험 예측모델

목차

ABSTRACT
요지
1. 서론
2. 기계학습 알고리즘
3. 연구 방법 및 데이터셋 구축
4. 기계학습 모델의 적용 방법 및 결과
5. 결론
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