Geotechnical Engineering (한국지반공학회지:지반)

Korean Geotechnical Society (한국지반공학회)
권호 표지

Permeability Prediction of Rock Mass Using the Artifical Neural Networks

인공신경 망을 이용한 암반의 투수계수 예측

  • 이인모 (고려대학교 공과대학 토목환경공학과) ;
  • 조계춘 (고려대학교 공과대학 토목환경공학과 석사과정 졸업, 대림산업(주) 기술연구소) ;
  • 이정학
  • Published : 1997.04.01
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Abstract

A resonable and economical method which can predict permeability of rock mass in underground is needed to overcome the uncertainty of groundwater behavior. For this par pose, one prediction method of permeability has been studied. The artificial neural networks model using error back propagation algorithm, . one of the teaching techniques, is utilized for this purpose. In order to verify the applicability of this model, in-situ permeability results are simulated. The simulation results show the potentiality of utilizing the neural networks for effective permeability prediction of rock mass.

지하수 거동에 대한 불확실성을 극복하기 위해서 암반 지반의 투수계수를 예측할 수 있는 신뢰적이고 경제적인 방법이 필요하다. 이러한 목적을 위하여 암반의 투수계수 예측 방법에 대한 연구가 수행되어졌다. 인공 신경망 이론을 적용한 투수계수 예측 방법에 대한 일환으로 오차역 전파 학습알고리즘을 이용한 투수계수 예측 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 이 방법의 타당성 검토를 위하여 현장투수시험 결과와 지반물성치들에 적용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 평균오차 범위가 작아 비교적 정착한 투수계수 예측방법임을 보여주었다.

Keywords

References

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