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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장명환 (한국광물자원공사) 한태욱 (한국광물자원공사) 최기훈 (한국광물자원공사)
저널정보
한국자원공학회 한국자원공학회지 한국자원공학회지 Vol.56 No.6
발행연도
2019.12
수록면
654 - 664 (11page)

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RMR은 육안적 방법으로 암반을 분류하는 비교적 간단한 방법이나 조사구간이 많아지면 번거로운 작업이 된다. 본 연구에서는 RMR을 기계적으로 분류하고자 인공신경망에 의한 학습모델과 예측모델을 개발하였다. 강건설계에 의하여 총 3125개의 데이터를 25개의 학습자료로 최적화하였다. 두 방법에 의한 학습 후 테스트 결과는 서로 정확하게 일치하였다. 강건설계에 의하여 전체 경우의 수를 1% 이하로 축소한 학습자료로 전체자료와 동일한 학습효과를 얻었다는 것은 학습자료 습득에 드는 노력과 비용을 크게 절감할 수 있다는 의미이다. RMR 분류시스템의 완벽한 예측을 위하여 1차 예측값들에 대하여 주어진 수준 범위 내에서 튜닝을 실시하였다. 그 결과 강건설계에 의한 25개의 학습자료로 실제 3125개의 빅데이터의 RMR을 완벽하게 예측하는 RMR분류 ANN 시스템을 구현하였다.
#ANN #Learning model #Prediction model #Robust design #Tuning #인공신경망 #학습모델 #평가모델 #강건설계 #튜닝

목차

Abstract
요약
서론
ANN에 의한 RMR분류
학습코드
학습과 평가
학습결과의 튜닝
결론
References

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