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PSC Beam교 환경부하량 추정을 위한 인공신경망 모델 적용 연구 (Application of Artificial Neural Network Model for Environmental Load Estimation of Pre-Stressed Concrete Beam Bridge)

  • 김의왕;윤원건;김경주
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제19권4호
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    • pp.82-92
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    • 2018
  • 건설사업 초기단계가 환경부하량의 절감 가능성에 큰 영향을 미친다는 것을 감안한다면, 효과적인 의사결정을 지원할 수 있는 시스템을 초기에 구축하고 활용하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 설계 요인들을 고려하여 초기 설계단계에서 활용될 수 있는 환경부하량 산정 모델을 구축하였다. 이 모델은 인공신경망 기법을 활용하고 설계단계 업무가 진행됨에 따라 얻을 수 있는 가용정보 수준을 고려하여 기획단계 적용 모델(ANN-1)과 기본 설계단계 적용 모델(ANN-2)로 구분하여 환경부하량을 산정하도록 구축되었다. 모델의 실험결과 ANN-1, ANN-2모델의 절대평균오차율과 표준편차는 각각 11.19% / 5.30% 및 9.59% / 3.09%로 높은 신뢰성을 갖는 것으로 나타났다. 본 모델은 프로젝트 초기단계별 기초적인 가용정보만을 활용하여 신속하고 정확하게 환경부하량을 추정하고 합리적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.