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본 연구에서는 사면위험도의 합리적인 평가 가중치를 도출하기 위하여 국내의 대표적인 평가방법에 대해 동일한 영향성을 주는 것으로 간주되는 항목들을 그룹화하여 그 영향성을 분석하고 이를 국립방재연구소(NIDP) 평가법과 비교, 사면붕괴 주요인자 선별의 적정성과 배점비율을 검토하였다. 또한, 붕괴가 발생된 28개소 사면을 대상으로 ANN(Artificial Neural Network) 기법을 적용하여 사면붕괴 유발인자 가중치에 대한 합리적 배점이 이루어졌는지에 대해 고찰하였다. ANN기법에 의해 평가비중을 재조정하여 분석한 결과, 국립방재연구소 평가법의 평가비중 오차가 큰 예상피해도, 인장균열, 계곡부 항목의 가중치를 조정하여야 보다 정확한 평가가 가능할 것으로 분석되었다.

In this study landslide causal factors which are considered to have the same effect in assessment techniques are categorized and their impact on landslides is analyzed to acquire reasonable weighting factors in the landslide hazard. Results are compared to those of the Assessment Chart developed by National Institute for Disaster Prevention (NIDP)and the adequacy and proper portion for landslide causal factors are considered. The Artificial Neural Network (ANN)method applied to 28 landslide areas is incorporated to evaluate the reasonable rating. Results show that the following items in the Chart are necessary to modify their portions in order to implement the precise assessment results: 1) Estimated damage; 2) Tension crack; 3) Existence of valley.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
지반 액상화에 의한 지중 매설구조물의 부상 : 원심모형시험 및 내진성능설계 강기천, 이아이 수수무 pp.5-16

스파이더와 강봉간 접촉면적을 증가시킨 격자지보재에 대한 연구 남중우, 김진교, 조용교, 천병식 pp.17-25

원심모형실험을 통한 사질토 지반에서의 말뚝지지 전면기초 상호작용 분석 박동규, 최규진, 이준환 pp.27-40

전기가열장치를 이용한 표층지반개량 박민철, 임은상, 신백철, 한희수 pp.41-54

서해안 미고결 지층의 퇴적이력 및 퇴적환경 이영목, 최은경, 김성욱, 이규환, 윤여진, 임희대 pp.55-68

분자진동을 이용한 터널 배수공 막힘 억제의 실내시험 연구 윤세환, 박은형, 이종휘, 천병식 pp.69-77

해수와 미생물이 흙의 액소성한계에 미치는 영향 박성식, 농쩐쩐, 정승원 pp.79-88

ANN 기법을 이용한 사면 붕괴인자 평가 송영갑, 정민수, 오정림, 차아름 pp.89-96

참고문헌 (18건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

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번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Neural networks are useful tools for drug design 네이버 미소장
2 No. 2, Special Publication : Sensitivity Analysis of Input Parameters in Slope Stability Analysis 소장
3 Choi, K. (1986), “Study on Major Causing Factors and Prediction of Landslides in Korea”, Doctoral Thesis, Kangwon University. 미소장
4 Hong, W. P., Song, Y. S., and Lim, S. G. (2005), “Stability Evaluation of the Cut Slope using Artificial Neural Network Model”, Journal of KSCE, Vol.25, No.4, pp.275-283. 미소장
5 Risk Assessment of the Road Cut Slopes in Gyeoungnam based on Multiple Regression Analysis 소장
6 Korea Insititute of Construction Technology (KICT) (2002), Development and Operation of Cut Slope Management System. 미소장
7 Korean Expressway Corporation (KEC) (2004), Development of Cut Slope Maintenance System on the Highway. 미소장
8 Korea Infrastructure Safety & Technology Corporation (KISTEC)(2004), Cut Slope Maintenance Manual. 미소장
9 Kim, Y. U., Kim, Y. S., Goo, N. S., and Park, J. H. (2006),“Application of Artificial Neural Network Reliable to EstimationRigidity Index of Korean Soft Clay”, Journal of KSCE, Vol.26,No.6, pp.421-429. 미소장
10 National Disaster Management Institute (2011), Developments of the GIS based steep slope collapse determination system (I), Primary Research Report. 미소장
11 National Institute for Disaster Prevention (2009), A Study on the Field Survey System Development for Steep Slope, Primary Research Report. 미소장
12 Use of backpropagation neural network for landslide monitoring: a case study in the higher Himalaya 네이버 미소장
13 A Fuzzy Neural Network Approach to Evaluation of Slope Failure Potential 네이버 미소장
14 A review and analysis of backpropagation neural networks for classification of remotely-sensed multi-spectral imagery 네이버 미소장
15 Geotechnical and Geological Engineering 네이버 미소장
16 Song, Y. S., Hong, W. P., Chae, B. G., and Lee, C. O. (2005),“Application of Artificial Neural Network Model for Prediction ofCut Slope Failure”, Proceedings of Korean Society of EngineeringGeology(KSEG) Conference 1993, KSEG, pp.51-58. 미소장
17 Song, Y. K., Oh, J. R., Park, D. G., and Son, Y. J. (2010),“Assessment of Factors affecting Steep-slope Failure using ArtificialNeural Network”, Proceedings of KGS Conference 2010, pp.1342-1348. 미소장
18 A Study on the Improvement of Stability Checklist by Analyzing the Evaluation Element For Steep Slopes 소장

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