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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 87 - 95 (9page)
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국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
Abstract
요지
1. 서론
2. 국토지반정보 포털시스템에서 획득한 지반정보의 오류 사례 및 기존 품질관리 기법
3. 데이터 수집 및 전처리
4. AI를 이용한 지반정보 품질관리 기법
5. 요약 및 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
Biswas, S., Faysal, T. I., Promiti, A. Siddiqui, Hossain, M. S., Bazlul, L., Sarwar, A. M., Shaiban, S. Md., and Rahman, R. M. (2020), “Analysis of Soil and Various Geo-Technical Properties Using Data Mining Techniques”, 2020 IEEE 10th International Conference on Intelligent Systems, pp.288-293.
Dean, J., Corrado, G., Monga, R., Chen, K., Devin, M., Mao, M., Ranzato, M.A., Senior, A., Tucker, P., Yang, K., and Ng., A. (2012), “Large Scale Distributed Deep Networks”, Advances in neural information processing systems, 25.
Glorot, X. and Yoshua, B. (2010), “Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks”, Proceedings of the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp.249-256.
Gülçehre, Ç. and Bengio, Y. (2016), “Knowledge Matters: Importance of Prior Information for Optimization”, The Journal of Machine Learning Research, Vol.17, No.1, pp.226-257.
Jou, I. C., You, S. S., and Chang, L. W. (1994), “Analysis of Hidden Nodes for Multi-layer Perceptron Neural Networks”, Pattern Recognition, Vol.27, No.6, pp.859-864.
Dean, J., Corrado, G., Monga, R., Chen, K., Devin, M., Mao, M., Ranzato, M.A., Senior, A., Tucker, P., Yang, K., and Ng., A. (2012), “Large Scale Distributed Deep Networks”, Advances in neural information processing systems, 25.
Glorot, X. and Yoshua, B. (2010), “Understanding the Difficulty of Training Deep Feedforward Neural Networks”, Proceedings of the thirteenth international conference on artificial intelligence and statistics, pp.249-256.
Gülçehre, Ç. and Bengio, Y. (2016), “Knowledge Matters: Importance of Prior Information for Optimization”, The Journal of Machine Learning Research, Vol.17, No.1, pp.226-257.
Jou, I. C., You, S. S., and Chang, L. W. (1994), “Analysis of Hidden Nodes for Multi-layer Perceptron Neural Networks”, Pattern Recognition, Vol.27, No.6, pp.859-864.
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