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학술저널
저자정보
김한응 (지케이엔지니어링(주)) 박정준 (인천대학교 방재연구센터) 김태건 (지케이엔지니어링(주)) 김창헌 (지케이엔지니어링(주))
저널정보
한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제19권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
334 - 343 (10page)

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연구목적 : 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자 한다. 연구방법 : 연구는 3가지 단계로 실시하였다. 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터를 수집단계, AI분석을 위한 데이터 전처리 단계, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증단계이다. 연구결과 : 작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론 : 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하고 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.
#심층 신경망 #데이터 전처리 #지하시설물 #공동 #지반침하 위험 지도 #Deep Neural Network #Data Preprocessing #Underground Facilities #Cavity #Ground Subsidence Risk Map

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