1차 연구논문(학회지 논문)

돌샘 이야기/연구 및 박사학위

1차 연구논문(학회지 논문)

돌샘 2012. 3. 14. 15:37

2010년 2월 한국지구시스템공학회지 제47권 제1호 통권 231호의 PP. 31-44에 수록된 연구논문을 올려 놓습니다.

인공신경망을 이용한 국내 암반사면의

안정성 예측연구

변이석¹⁾, 문현구²⁾^*

A Study on the Prediction of Rock Slope

Stability in Korea Using Artificial Neural Network

Lee-Suck Byun, Hyun-Koo Moon^*

Abstract : The Slope Mass Rating(SMR) system has been generally used for the prediction of rock slope stability, but the research of its application for rock slope in Korea is not enough. The results of the analysis of slope design and construction in Korea have shown a low correlation between the actual case history of support measures method and the support measures based on the SMR classes. The artificial neural network(ANN) is used for the development of a suitable method for rock slope stability prediction and support measures in Korea. The ANN program is trained by the resilient backpropagation(RPROP) technique of supervised learning algorithm using rock slope data. The ANN program called “Art SlopeⅠ” developed in this study is verified by showing good correlation between the predicted and actual slope support measures. Therefore, the “Art SlopeⅠ” is recommended for the prediction of rock slope stability and support measures in Korea.

Keywords : Slope Mass Rating system, Support measures, Artificial neural networks, Supervised learning algorithm, Prediction

요약 : 암반사면의 안정성 예측시 SMR 분류법이 널리 이용되고 있으나 국내 암반사면에 대한 적용성 연구가 미흡한 실정이다. 국내 암반사면의 보강설계 및 시공사례를 수집하여 SMR 분류법에서 암반등급별로 제시한 보강공법과 비교, 분석한 결과 상관관계가 낮은 것으로 분석되었다.

국내 실정에 적합한 암반사면 안정성 예측 및 보강공법을 결정할 수 있는 방법을 개발하기 위하여 인공신경망을 이용하였다. 수집한 암반사면 관련 자료를 학습자료로 활용하여 지도학습방법의 일종인 RPROP 방법으로 학습시켜 인공신경망 프로그램“Art SlopeⅠ”을 개발하였다. 개발된 프로그램에 시험자료를 입력하여 추론을 수행한 결과 신뢰성 높은 추론이 가능한 것으로 검증되었다. 따라서, 본 연구에서 개발된 인공신경망 프로그램을 활용하면 국내실정에 적합한 암반사면의 안정성 예측 및 보강공법의 종류 결정이 가능할 것으로 판단된다.

주요어 : SMR 분류법, 보강공법, 인공신경망, 지도학습방법, 추론

1) 정회원, 한양대학교 공과대학 자원환경공학과 박사과정

2) 정회원, 한양대학교 공과대학 자원환경공학과 교수

^*Corresponding Author(문현구)

E-Mail ; hkmoon@hanyang.ac.kr

Address ; Dept. of Natural Resources and Environmental Engineering,.

Hanyang University, 17 Haengdang-dong, Seongdong-gu,

Seoul, 133-791, Korea

인쇄본(수정)09-81_변이석_인공신경망을 이용.pdf