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한국지반공학회 / v.26, no.10, 2010년, pp.69-79 
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주성분분석을 이용한 사면의 위험성 평가
( Risk Evaluation of Slope Using Principal Component Analysis (PCA) ) |
| 정수정;김용수;김태형; 한국해양대학교 토목환경공학과;한국시설안전공단 네트워크연구단;한국해양대학교 토목공학과;
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| 초 록 |
| 본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다. |
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| To detect abnormal events in slopes, Principal Component Analysis (PCA) is applied to the slope that was collapsed during monitoring. Principal component analysis is a kind of statical methods and is called non-parametric modeling. In this analysis, principal component score indicates an abnormal behavior of slope. In an abnormal event, principal component score is relatively higher or lower compared to a normal situation so that there is a big score change in the case of abnormal. The results confirm that the abnormal events and collapses of slope were detected by using principal component analysis. It could be possible to predict quantitatively the slope behavior and abnormal events using principal component analysis. |
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| 키워드 |
| Abnormal events;Monitoring system;Non-parametric method;Principal component analysis;Slope management; |
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한국지반공학회논문집 / v.26, no.10, 2010년, pp.69-79
한국지반공학회
ISSN : 1229-2427
UCI : G100:I100-KOI(KISTI1.1003/JNL.JAKO201011949347214)
언어 : 한국어 |
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| 논문 제공 : KISTI 한국과학기술정보연구원 |
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