Development of an optimal soil improvement method decision-making model for eco-friendly construction materials through data mining-deep learning convergence database establishment
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(도전형)
2026년
2710113945
과학기술정보통신부
한국연구재단
아주대학교산학협력단
장일한
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
9,429만원
9,429만원
기초연구
대학
경기도 수원시
건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 지반구조/터널
... 융합 데이터베이스를 구축하고, 이를 기반으로 최적의 지반보강법을 자동으로 판단할 수 있는 딥러닝 기반 의사결정 모델을 개발하여 실무에 적용 가능한 데이터 중심의 차세대 설계 및 의사결정 플랫폼을 구축한다.- 연구과제의 최종 목표를 통해 친환경 건설 재료의 현장 적용성 향상, 탄소 저감형 건설기술 촉진, 지반공학 분야 데이터의 디지털 전환을 주도할 수 있다.
[연구목표 1] 지반공학 데이터의 고차원 분석을 위한 데이터 마이닝 기반 데이터베이스 구축* 국내·외 정형·비정형 데이터 자료 수집. - 지반보강 사례, 기술자료, 지반조사보고서, 논문, 특허 등 PDF, 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 문헌 데이터 수집.* 지반조건-재료특성-보강성 간 상관관계를 반영한 통합 구조화 데이터베이스 설계. - OCR (광학...
본 연구는 데이터 마이닝 기술을 활용하여 각종 문헌(정형,비정형)의 지반보강 관련 정보를 자동 추출·정제하고, 이를 구조화된 데이터베이스로 구축한다. 이 데이터는 친환경 지반보강 재료의 물성 실험 및 현장 적용성과와 연계되어 환경성, 경제성, 시공성을 아우르는 다기준 평가체계를 정립하는 데 활용된다. 이를 통해 기존 시멘트 기반 보강기술의 한계를 보완하고,...