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한국지반공학회 / v.21, no.1, 2005년, pp.15-27 
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화강풍화토에 대한 함수특성곡선 - 추정방법에 대한 연구
( Soil Water Characteristic Curve for Weathered Granite Soils - A Prediction Method ) |
| 이성진;이혜지;이승래; LG건설 기술연구소 연구개발팀;토목사업본부 부산민자부두 설계팀;한국과학기술원 건설 및 환경공학과;
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| 초 록 |
| 이 논문에서는 앞서 수행된 국내의 화강풍화토의 실험 결과를 토대로 하여 화강풍화토의 함수특성곡선을 합리적으로 예측하기 위한 방법이 제안되었다. 이 방법은 인공신경망기법을 이용해서 Fredlund와 Xing의 함수특성곡선식의 계수들을 추정하도록 제안되었다. 이러한 계수들을 추정하기 위한 신경망 모델의 입력 자료로는 실험결과에서 함수특성곡선의 계수에 큰 영향을 미치는 것으로 확인된 입도분포곡선, 다짐함수비, 그리고 간극비가 사용되었다. Fredlund 와 Xing의 함수특성곡선식의 계수를 구하기 위해 본 연구에서 제안된 신경망 모델은 신뢰성 있는 예측결과를 보였으며 그 예측결과의 정확도가 이전의 다른 방법들에 비해 높게 나타났다. |
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| In this paper, a method reasonably predicting soil water characteristic curve of domestic weathered granite soils was suggested, based on the test results obtained through experiments. In other words, a method to estimate the parameters of Fredlund and Xing's equation using an ANN (artificial neural network) was proposed. The particle size distribution, compacted water content and void ratio were used as input data in the ANN model for predicting the parameters, since it was found that these basic soil properties affect the parameters obtained from the test results and the fitting results of SWCC. The network model proposed in this study to obtain the parameters of Fredlund and Xing's SWCC equation produced reliable predictions, and the precision of the prediction results from the proposed method was high, in comparison with the prediction results of other methods. |
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| 키워드 |
| ANN (Artificial Neural Network);Particle size distribution;Prediction method;Soil water characteristic curve;Unsaturated soil;Weathered granite soil; |
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한국지반공학회논문집 / v.21, no.1, 2005년, pp.15-27
한국지반공학회
ISSN : 1229-2427
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO200531935916448)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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