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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이유정 (경상국립대학교) 김인태 (경상국립대학교) 한동엽 (경상국립대학교)
저널정보
한국콘크리트학회 콘크리트학회 논문집 콘크리트학회 논문집 제36권 제1호(통권 제199호)
발행연도
2024.2
수록면
61 - 71 (11page)
DOI
10.4334/JKCI.2024.36.1.061

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

머신러닝 알고리즘을 이용한 콘크리트 슬럼프 플로 기반의 콘크리트 레올로지 정수 예측 모델 개발
이유정 ,  김인태 ,  한동엽 콘크리트학회 논문집 2024.02 학술저널

2023

데이터 정규화가 머신러닝을 활용한 콘크리트의 레올로지 정수 예측 모델에 미치는 영향 분석
이유정 ,  김인태 ,  허재영 외 1명 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 2023.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 활용한 기존의 콘크리트 슬럼프 플로 시험 결과를 바탕으로 콘크리트 레올로지 정수 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 연구 목적을 달성하기 위해 데이터 전처리, 품질, 훈련 데이터 개수에 따른 예측 모델의 성능을 분석하였다. 분석 결과, Data Cleaning과 데이터 정규화를 모두 적용하는 데이터 전처리 방식이 모델의 성능 개선에 가장 효과적이었다. 또한 예측 모델의 학습 데이터의 품질이 높고 훈련 데이터의 수가 많을수록 예측 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 굳지않은 콘크리트의 슬럼프 플로 데이터를 기반으로 레올로지 정수 예측 모델을 개발하는 데 기여할 것으로 판단된다.
#rheology #concrete #machine learning #artificial neural network #레올로지 #콘크리트 #머신러닝 #인공신경망

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 머신러닝에 대한 이론적 고찰
3. 분석 계획
4. 결과분석
5. 결론
References
요약

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
Ahn, Y. H., and Kim, S. Y. (2017) Construction Industry Transition with the 4th Industrial Revolution Technology. Journal of the Korea Institute of Building Construction 17(2), 18-23. (In Korean) google schola Bengio, Y. A. (2013) Representation Learning: A Review and New Perspectives. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8), 1798-1828. google schola Cohen, J. (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). New York, NY: Routledge. google schola Ferraris, C. F., Obla, K. H., and Hill, R. (2001) The Influence of Mineral Admixtures on the Rheology of Cement Paste and Concrete. Cement and Concrete Research 31(2), 245-255. google schola Francois, C. (2022) Deep Learning with Python. Seoul: Gilbut. google schola

이 논문의 저자 정보

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