Coupled Ground Failure Mechanisms Induced by the Interaction Between Urban Underground Cavities and Tunnel Excavation
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112617
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울과학기술대학교
이용주
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,165만원
6,165만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
건설/교통 > 시설물 설계/해석기술 > 지반구조/터널
... 상호연계 파괴메커니즘을 파악하고, 이를 기반으로 침하?전단변형 분포의 예측 정확도를 높이기 위해 딥러닝을 활용한 분석?예측 체계를 마련하고자 한다. 다양한 조건에서 얻어진 시험?해석 데이터를 통합하여 비선형적 거동 특성을 규명하고 딥러닝 기반 예측모델을 구축함으로써, 최종적으로 도심지 터널 시공에서의 위험 평가를 보다 합리적으로 수행하고, 향후 설계?시공 단계에 적용 가능성을 ...
... 현장 조건을 반영하여 해석 적용성을 확장하고, 파괴 메커니즘을 유형화한다. 최종적으로 주요 인자와 해석 결과의 상관성을 바탕으로 초기 위험도 예측식 초안을 도출한다.● 4차년도: 통합 데이터 기반 딥러닝 예측모델 구축모형시험과 수치해석 결과를 통합하여 딥러닝 기반 예측모델을 개발하는 단계이다. 먼저 다양한 해석·실험 데이터를 통합하고 주요 영향인자를 정리하여 표준화된 학습 데이터셋을 ...
... 교육 및 대학원 수준 AI 융합 교육자료로 활용● 후속 국가 연구과제 및 대형 R&D 과제로의 확장·연계가 가능한 핵심 기술·데이터 기반 확보■ 국가 데이터 기반 AI 정책 분야● 현장 계측·조사·해석 데이터를 전자화·표준화하는 국가 데이터 정책의 기술적 근거 제공● 공공 주도의 지반·터널 안전 데이터 오픈 플랫폼 구축 시, AI 예측모델 학습용 기준 데이터셋으로 ...