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콘크리트궤도는 고속, 고밀도의 운행선로에서도 차량의 주행안정성이 높고, 이용승객에게 좋은 승차감을 제공할 수 있으며, 궤도 보수 비용을 대폭 절감시킬 수 있는 장점을 가지고 있어 고속선을 중심으로 점차 적용 구간이 늘어나고 있다. 하지만, OO고속철도 토공 구간의 노반 침하로 기인된 콘크리트궤도의 2차적 침하가 발생하는 사례가 빈번히 발생하고 있어, 이로 인한 철도 운행의 안정성 문제가 대두되고 있다. 허용 잔류침하량을 초과하는 콘크리트궤도에 대한 효율적인 유지보수 방안 수립을 위해서는 공용 기간 중 발생하는 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 합리적으로 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 인공지능 기술 중 순환신경망을 활용하여 콘크리트궤도의 장기 침하 거동을 예측하는 모델을 개발하였다. 또한 기존 모델의 침하 예측 결과와 비교를 통해 개발된 모델의 적용가능성을 모색하였다.
목차
Abstract
요지
1. 서론
2. 순환 신경망을 활용한 콘크리트궤도 침하 예측 모델
3. 순환 신경망을 활용한 콘크리트궤도 침하 예측
4. 결론 및 요약
참고문헌 (References)
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Asaoka, A. (1978), “Observational Procedure of Settlement Prediction”, Soils and Foundations, Vol.18, No.4, pp.87-101.
Cha, Y. J., Choi, W., and Buyukozturk, O. (2017), “Deep Learningbased Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.32, No.5, pp.361-378.
Cho, K., Van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., and Bengio, Y. (2014), “Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-decoder for Statistical Machine Translation”, arXiv preprint arXiv:1406.1078.
Chou, J. S., Tsai, C. F., Pham, A. D., and Lu, Y. H. (2014), “Machine Learning in Concrete Strength Simulations: Multi-nation Data Analytics”, Construction and Building Materials, Vol.73, pp.771- 780.
Dahlberg, T. (2001), “Some Railroad Settlement Models - a Critical Review”, Proc. Institution of Mech. Enginrs, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, Vol.215, No.4, pp.289-300, DOI: 10.1016/ j.soildyn.2008.07.001.
Cha, Y. J., Choi, W., and Buyukozturk, O. (2017), “Deep Learningbased Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks”, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Vol.32, No.5, pp.361-378.
Cho, K., Van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., and Bengio, Y. (2014), “Learning Phrase Representations Using RNN Encoder-decoder for Statistical Machine Translation”, arXiv preprint arXiv:1406.1078.
Chou, J. S., Tsai, C. F., Pham, A. D., and Lu, Y. H. (2014), “Machine Learning in Concrete Strength Simulations: Multi-nation Data Analytics”, Construction and Building Materials, Vol.73, pp.771- 780.
Dahlberg, T. (2001), “Some Railroad Settlement Models - a Critical Review”, Proc. Institution of Mech. Enginrs, Part F: Journal of Rail and Rapid Transit, Vol.215, No.4, pp.289-300, DOI: 10.1016/ j.soildyn.2008.07.001.
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