인공신경망을 활용한 유기산 적용 개량지반에서의 투수특성 예측에 관한 연구

Abstract

요 지

콘알파 공법은 유기산 재료를 이용하여 지반의 미생물 증식을 통하여 지반을 고결화하여 지반을 개량하는 친환경적 공법으로 많은 개발을 거듭하고 있다. 하지만 현장 및 실내시험을 통해 강도를 예측하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점을 가지고 있다. 현장에 적용을 위해서는 많은 시험을 통해 결과를 얻어야 하지만, 재령별 미생물 증식 및 고결화 작용을 평가하여 원하는 결과값을 얻기 위해서는 재령별로 결과값을 산정하기 때문에 많은 시간이 필요하다. 본 연구에서는 실내투수시험인 정수위시험을 통하여 모래, 화강풍화토, 폐콘크리트의 다짐횟수 및 배합비별 투수계수를 산출함으로써 지반개량효과를 판단하고자 하였으며, 인공신경망을 통하여 이를 예측함으로써 인공신경망의 적용성 및 신뢰성을 판단하고자 하였다. 기초물성시험 및 다짐시험을 통하여 각 시료의 특성 및 최적함수비를 산출하여 다짐도 95%의 공시체를 제작하였다. 다짐횟수 15회, 25회, 35회 및 유기산 재료의 배합비 변화를 주어 공시체를 제작하고 재령 3, 7, 14, 28일의 투수계수를 산출한 결과 혼합비가 증가할수록 투수계수가 감소하는 경향이 나타났다. 실내시험 결과를 바탕으로 시료종류, 다짐횟수, 시료별 배합비를 입력변수로 인공신경망 학습을 실시한 후 예측을 실시하였다. 배합 3+C(20%)를 제외한 나머지 데이터를 학습에 사용하였고 3+C(20%)의 다짐횟수별 투수계수를 예측하였다. 그 결과 결정계수가 평균 0.98로 신뢰성이 높은 투수계수를 예측할 수 있었다. 추후 더 많은 실험 결과의 자료와 더 다양한 신경망 구조에서 학습을 실시한다면 더욱 신뢰성 높은 예측이 가능하리라 사료된다.

주요어 : 유기산 재료, 인공신경망, 투수계수, 상관성