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13 |
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dc.citation.number |
8 |
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5 |
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dc.citation.title |
한국지반공학회논문집 |
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dc.citation.volume |
36 |
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dc.contributor.author |
원종묵 |
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dc.contributor.author |
신지욱 |
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dc.date.accessioned |
2024-07-12T14:05:10Z |
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dc.date.available |
2024-07-12T14:05:10Z |
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dc.date.created |
2024-07-12 |
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dc.date.issued |
2020-08 |
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dc.description.abstract |
인공신경망(ANN) 지진응답 예측모델 구성을 위해 다양한 지진파 및 지반 조건 하에서 구조물의 최대변위 및 최대전단력 데이터베이스 구축이 필요하다. 하지만 3차원 컴퓨터 해석을 활용한 데이터베이스 구축은 많은 시간 및 인력, 비용을 발생시킨다. 본 연구에서는 주어진 지반의 포아송비와 전단파 속도에 대하여 건물의 지진응답을 예측할 수 있는 ANN 모델 개발 프레임워크를 소개하였다. 데이터베이스 구축에는 지반-상부 구조물 효과를 고려할 수 있는 간단한 단자유도 모델을 이용하였고 개발된 ANN 모델의 정확도를 결정계수(R2)를 통하여 논의하였다. 또한 구축된 데이터베이스의 백분위 90~100에서 ANN 모델을 구성하고 결정계수를 통해 각 백분위에서 ANN 모델의 정확도에 대하여 논의하였다. |
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dc.identifier.bibliographicCitation |
한국지반공학회논문집, v.36, no.8, pp.5 - 13 |
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dc.identifier.doi |
10.7843/kgs.2020.36.8.7 |
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dc.identifier.issn |
1229-2427 |
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dc.identifier.uri |
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/83133 |
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dc.language |
한국어 |
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dc.publisher |
한국지반공학회 |
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dc.title.alternative |
Development of Artificial Neural Network Model for Prediction of Seismic Response of Building with Soil-structure Interaction |
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dc.title |
지반-상부 구조물 효과를 고려한 인공신경망 기반 지진 응답 예측 모델 개발 |
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dc.type |
Article |
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dc.description.isOpenAccess |
FALSE |
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dc.identifier.kciid |
ART002615964 |
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dc.type.docType |
Article |
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dc.description.journalRegisteredClass |
kci |
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