Prediction of Spatiotemporal Nonlinear Temperature Distributionin Airport Pavements Using AI Learning of Long-TermMeasurement Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710116531
과학기술정보통신부
한국연구재단
인하대학교
정진훈
14명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2027.08.31
6,449만원
6,449만원
기초연구
대학
인천광역시 남구
건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 도로
... 연구→ 정부는'국가안전시스템 개편 종합대책'을 통해 재난안전관리체계 전반에 대한 진단과 개편을 하고자하였고,'선진화된 재난안전 관리체계 구축'을 국정과제로 정하여 AI 및 데이터를 활용한 디지털 재난관리체계를 구축하고자 함→ 국토교통부(2021)의 제6차 공항개발 종합계획에 따라 AI 기반 슬래브 온도 예측 모델을 통해 환경하중을정량화하여 데이터 기반 파손 예측 및 공항의 과학적·효율적 ...
→ 국내 포장 깊이별 온도 및 기상 인자 Database 구축ㆍ인천공항 및 한국도로공사 포장 깊이별 온도 데이터 수집ㆍ기상인자, 포장 물성, 교통량, 데이터 등 변수 수집 후 DB 구축ㆍ수집된 데이터의 정제(결측치, 이상치 처리), 정규화 등 AI 모델 학습에 적합하도록 데이터 전처리 수행ㆍ온도 예측 성능 향상에 기여할 수 있는 유의미한 파생 변수 생성 및...
... 있음→ 기후 연계 하중 정량화 및 포장 성능 예측 기술(이승원, 2014)로의 확장 가능→ PMS, PCI 등 기존 포장 평가체계(cho et al., 2022)와 연계하여 유지관리의 디지털 전환 기여? 사회적 활용방안→ 열적 거동 분석을 통해 FOD 및 포장 손상 조기 예측(Wang et al., 2019)에 기여→ AI 예측 기반으로 공항 유지관리 체계(김장락 외 2018, ...