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지봉준 (강원대학교) 조준휘 (강원대학교) 최준혁 (포항공과대학교) 김용성 (강원대학교) 연재흠 (강원대학교) 이승주 (주식회사 스마트지오텍)
저널정보
강원대학교 농업생명과학연구원(구 농업과학연구소) 농업생명환경연구 농업생명환경연구 제34권 제3호
발행연도
2022.12
수록면
345 - 353 (9page)

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Numerous researchers have evaluated the stability of the slope, as its failure can cause severe damage to life and property. To this end, real-time data were collected and analyzed to evaluate the real-time risk in various slopes. However, most of the previous studies have either derived an empirical regression equation or relied on statistical methodologies, including statistical process control (SPC). In this study, a machine learning model, long short-term memory network (LSTM) Autoencoder, based on slope failure prediction was developed and validated by applying it to data on actual slope failure. As a result, it was possible to detect signs of collapse earlier than the SPC method used in previous studies and is expected to ensure lead time to cope with such collapse.

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