표제지
국문요지
목차
1. 서론 11
1.1. 연구의 목적 및 배경 11
1.2. 연구의 범위 및 방법 13
2. 사례연구 및 문헌조사 14
2.1. 데이터 마이닝 14
2.2. 데이터 마이닝의 건설 부문 활용 연구 16
2.3. 구조물 유지관리 기법 17
2.4. 교량 유지관리 기법 19
2.4.1. 생애주기비용분석(LCC) 기반 교량 유지관리 21
2.4.2. 교량관리시스템(BMS) 26
3. 데이터 수집과 분류 29
3.1. 유지관리 데이터 취득 31
3.2. 데이터 취득 33
3.2.1. 변수의 종류 35
3.2.2. 유지관리 데이터를 위한 변수 설정 36
4. 데이터 마이닝 기반 공법 선정 41
4.1. 의사결정 나무 41
4.2. 인공신경망 42
4.3. 로지스틱 회귀 분석 43
5. 분석 결과 45
5.1. 정확도 분석 45
6. 결론 52
참고문헌 53
ABSTRACT 56
표 1. 교량 생애주기비용분석을 위한 비용항목 23
표 2. 교량 성능평가 기준항목 24
표 3. 교량 유지관리 자료 27
표 4. 정밀안전진단의 기준 37
표 5. 종별 교량의 기준 37
표 6. 연도별 교통량 종류 39
표 7. 입력 변수 및 출력 변수 정의 40
그림 1. 우리나라의 교량 준공년도 현황 11
그림 2. 예방적 유지관리와 종래의 유지관리 기법 12
그림 3. 데이터 마이닝의 개념 14
그림 4. 데이터 마이닝 기법 16
그림 5. 교량 유지관리 통합 데이터베이스 20
그림 6. 교량 유지관리 조직 20
그림 7. 최적 보강공법 선정 관련 의사결정절차 22
그림 8. 부재수준 분석에서 부재별 상태지수 및 생애주기비용 25
그림 9. 교량 시스템수준 분석에서 부재별 상태지수 및 생애주기비용 25
그림 10. PONTIS모델링의 프레임웍 28
그림 11. 정기점검 29
그림 12. 정밀 점검 30
그림 13. 정밀안전진단 31
그림 14. FMS 32
그림 15. 데이터 세트 33
그림 16. 교통량의 종별 구분 39
그림 17. 의사결정나무의 예시 42
그림 18. 인공신경망 개념도 43
그림 19. IBM 모델러의 분석 과정 45
그림 20. C5.0 결과 46
그림 21. QUEST 결과 46
그림 22. CHAID 결과 47
그림 23. ANN 결과 47
그림 24. ANN (RBF) 48
그림 25. Logit 48
그림 26. ANN (MLP) 49
그림 27. Logit 분석 결과 50
그림 28. Gain Chart 50
그림 29. Lift Chart 51