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최근 급속한 경제발전과 지역산업의 성장으로 인하여 많은 물류이동 발생과 함께 연약지반에 도로를 건설하는 경우가 많아지면서 연약지반 상에 축조된 지반구조물과 관련한 제반 문제점들이 대두되고 있다. 특히 말뚝 기초 형식의 교대나 건축물을 연약지반에 시공할 경우 비정상적인 측방유동에 의한 변위가 기초지반에 발생하여 상부 구조물의 안정성과 사용성에 많은 문제를 야기하고 있다. 측방유동은 말뚝의 파손원인과 측방변위에 대한 상관관계 연구, 연약지반 상에 설치된 말뚝의 변형과 모멘트에 대한 연구, 수치해석법을 이용한 연약지반상의 성토에 따른 측방변위 특성 및 현장계측을 통한 측방변위 특성 등 많은 연구가 수행되어지고 있으나 측방유동현상은 지금까지도 그 역학적 메커니즘이 정량적으로 파악하기 어렵고, 측방유동에 대한 합리적인 설계법이 확립되어 있지 않는 실정이다. 본 연구에서는 국내 및 일본 측방유동 발생 사례를 바탕으로 효과적이고 보다 정확한 측방유동 판정을 위하여 확률신경망과 군집신경망이론을 이용한 평가모델을 구축하고 기존의 측방유동 판정식과 비교하였다. 연구결과 제안된 확률신경망과 군집신경망 모델들의 측방유동 판정 성공률이 기존의 판정식들에 비해 매우 높은 정확도를 가지며 효과적인 것으로 나타났다.

Recently, there have been many construction projects on soft ground with growth of industry and various construction problems concerning soft soil behavior also have been reported. Especially, foundation piles of abutments and (or) buildings which were constructed on the soft ground have been suffering from a lot of stability problems of inordinary displacement due to lateral flow of soft ground. Although many researches for this phenomena have been carried out, it is still difficult to assess the mechanism of lateral flow on soft ground quantitatively. And reliable design method for judgement of lateral flow occurrence is not established yet. In this study, PNN (probabilistic neural network) and CNN (committee neural network) theories were applied for judgment of lateral flow occurrence based on real data compiled from Korea and Japan. Predictions of PNN and CNN models for new data which were not used during model development are compared with those predicted by conventional empirical methods. It was found that the developed PNN and CNN models can predict more precise and reliable judgment of lateral flow occurrence than conventional empirical methods.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
수중 산사태 모니터링을 위한 지반물리탐사기술 쭝꽝훙 ;이창호 ;이종섭 pp.5-16

인공신경망을 이용한 연약지반성토의 침하예측 연구 김동식 ;채영수 ;김영수 ;김현동 pp.17-25

프리스트레스트 띠장을 적용한 흙막이 시스템의 모형 시험 박종식 ;김낙경 ;김성규 ;주용선 ;장호준 pp.27-36

GIS 기법을 이용한 연약 지반 시공 관리 시스템의 개발 천성호 ;우상인 ;정충기 ;최인걸 pp.37-46

흙-벤토나이트월에 대한 전기전도도 모니터링 기법의 적용성 평가 오명학 ;유동주 ;김용성 ;박준범 pp.47-55

지반절삭 전기에너지를 활용한 회전굴착토크 예측에 관한 연구 최창호 ;조진우 ;이용수 ;정하익 ;박용부 pp.57-64

군집신경망과 확률신경망 이론을 이용한 연약지반의 측방유동 평가 모델 김영상 ;주노아 ;이종재 pp.65-76

실내 시험기에 의한 지오그리드의 시공 시 손상 평가 전한용 ;진용범 ;장연수 ;유충식 pp.77-86

DMT를 이용한 부산신항 점토의 비배수 전단강도 추정 홍성진 ;신동현 ;김동휘 ;정상진 ;이우진 pp.87-98

시공조건에 따른 심층혼합처리 개량체의 강도에 관한 연구 이광열 ;윤성태 ;김성무 ;한우선 pp.99-104

참고문헌 (15건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 콘크리트 압축강도 추정을 위한 확률 신경망 소장
2 The Behavior of Piled Bridge Abutments Subjected to Lateral Soil Movements - A Study on the Centrifuge Model Tests - 소장
3 The Behavior of Piled Bridge Abutments Subjected to Lateral Soil Movements - Design Guidelines - 소장
4 이현엽, 문경일 (1999), MATLAB을 이용한 퍼지-뉴로, 아진, pp.245-309. 미소장
5 정상섬 (2000), “연약점성토에 설치된 말뚝기초의 측방이동 판단기준과 대책”, 한국지반공학회소식지 Q&A, pp.50-52. 미소장
6 정하익 (1999), “해안공간 개발을 위한 연약지반 처리기술-연약지반의 측방유동 특성”, 한국건설기술연구원, pp.9-45. 미소장
7 조상래, 최기봉, 임경수, 지병환 (2003), “연약지반상의 측방유동특성”, 한국지반환경 공학회 학술발표대회 논문집, pp.159-164. 미소장
8 조효남, 강경구, 이성칠, 허춘근 (2002), “확률신경망에 기초한 교량구조물의 손상평가”, 한국구조물진단학회, 제6권, 제4호, pp.169-179. 미소장
9 한국도로공사 (1996), 교대변위 억제대책에 관한 연구(II), 연구보고서, 도로연 96-46-12. 미소장
10 The Stability of Bridge Abutment Reinforced by Pile-slab on Soft Ground Undergoing Lateral Flow 소장
11 Estimation of a multivariate density 네이버 미소장
12 Probabilistic neural network for evaluating seismic liquefaction potential 네이버 미소장
13 Health monitoring method using committee of neural networks 네이버 미소장
14 On Estimation of a Probability Density Function and Mode 네이버 미소장
15 Probabilistic neural networks 네이버 미소장

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