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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신동현 (부산대) 음영채 (부산대) 이수민 (부산대)
저널정보
대한건축학회 대한건축학회논문집 大韓建築學會論文集 第41卷 第1號(通卷 第435號)
발행연도
2025.1
수록면
263 - 272 (10page)

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The seismic responses of vulnerable unreinforced masonry buildings are strongly dependent on the damage or failure modes of unreinforced masonry walls. The main purpose of this study is to develop machine learning based damage prediction models of seismically vulnerable unreinforced masonry walls. To do this, the damage or failure modes of unreinforced masonry walls are classified into rocking, diagonal tension, bed-joint sliding, and toe-crushing. Dataset including geometrical information, material properties, and damage states was established from the experimental results of reference studies. In order to training machine learning based classification models, deep neural network (DNN), K-nearest neighbor (KNN), random forest (RF), and support vector machine (SVM) were utilized and input variables were categorized as two groups. The estimating performance of machine learning models were evaluated by comparing performance measurement indices, accuracy, precision, recall, F1-score, AUC values which can be calculated from the confusion matrix and ROC curve. From the observation, DNN model has produced largest performance measurement indices among considered 8 machine learning models and is also presented reasonable classification performance for diagonal tension and bed-joint sliding modes which can be regarded as critical damage or failure modes of unreinforced masonry walls.

목차

Abstract
1. 서론
2. 비보강 조적벽체의 손상상태
3. 비보강 조적조에 대한 기계학습기반 손상예측 모델
4. 기계학습기반 손상예측 모델의 성분 분석
5. 결론
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