기계학습 기반 철근콘크리트 기둥에 대한 신속 파괴유형 예측 모델 개발 연구

김수빈; 오근영; 신지욱

doi:https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.2.113

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김수빈 (경상국립대학교) 오근영 (한국건설기술연구원) 신지욱 (경상국립대학교)

저널정보: 한국지진공학회 한국지진공학회 논문집 한국지진공학회논문집 제28권 제2호

발행연도: 2024.3

수록면: 113 - 119 (7page)

DOI: https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.2.113

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Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient column details affect the overall behavior depending on the failure type of column. This study aims to develop and validate a machine learning-based prediction model for the column failure modes (shear, flexure-shear, and flexure failure modes). For this purpose, artificial neural network (ANN), K-nearest neighbor (KNN), decision tree (DT), and random forest (RF) models were used, considering previously collected experimental data. Using four machine learning methodologies, we developed a classification learning model that can predict the column failure modes in terms of the input variables using concrete compressive strength, steel yield strength, axial load ratio, height-to-dept aspect ratio, longitudinal reinforcement ratio, and transverse reinforcement ratio. The performance of each machine learning model was compared and verified by calculating accuracy, precision, recall, F1-Score, and ROC. Based on the performance measurements of the classification model, the RF model represents the highest average value of the classification model performance measurements among the considered learning methods, and it can conservatively predict the shear failure mode. Thus, the RF model can rapidly predict the column failure modes with simple column details.

#Reinforced concrete columns #Machine-learning #Flexural failure #Shear failure #Flexure-shear failure

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