인공신경망 “ArtSlope1”의 검증 및 국내 암반사면 안정대책 결정시 활용방안 연구
Verification of ANN “ArtSlope1” and its Application for Determination of Rock Slope Reinforcement Measures in Korea
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초록
국내 암반사면의 안정대책 수립시 SMR 분류법에서 제시한 암반 등급별 안정대책 공법을 적용하면 과다 보강되어 비경제적인 설계가 되는 것으로 밝혀졌으나 국내 실정에 적합한 암반사면의 안정대책 공법을 신속하게 결정할 수 있는 방법은 아직 개발되지 않은 상태이다. 인공신경망 프로그램 “ArtSlope1”을 다양한 방법으로 검증하여 추론의 정확성을 확인함으로써 국내 암반사면 안정대책 공법의 신속한 결정시 범용적으로 활용할 수 있도록 하였다. 또한, 국내의 암반사면 설계 및 시공시 널리 이용되고 있는 각종 암반사면 안정대책 공법을 검토하여 사면의 예상 파괴규모와 보강수준에 의하여 안정대책 공법 등급표를 작성하였다. 따라서, 암반사면 시공현장에서 중․소규모의 사면 불안정 또는 파괴가 발생한 경우 “ArtSlope1”과 안정대책 공법 등급표를 이용하여 신속하게 안정대책 공법을 결정할 수 있도록 하였다.
Abstract
The application of the reinforcement measures based on the Slope Mass Rating (SMR) classes had shown an uneconomical and excessively reinforced rock slope design in Korea. The adequate method for rapid determination of reinforcement measures for rock slopes is not yet fully developed. In this study, the artificial neural network (ANN) program “ArtSlope1” is verified using a variety of methods and can be used as a general-purpose code for rapid determination of rock slope reinforcement measures. Also, the reinforcement measure class table based on both the expected scale of slope failure and the level of reinforcement is compiled investigating the commonly available reinforcement measures of rock slope design and construction in Korea. Therefore, the rock slope reinforcement measures can be rapidly determined using the ANN program “ArtSlope1” and the reinforcement measure class table, if a small to medium rock slope instability or failure is occurred during construction.
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