http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
Deep Gaussian Process를 이용한 장대교량 감쇠비 회귀모델
김선중 ( Kim Sunjoong ),황도연 ( Hwang Doyun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
케이블교량의 감쇠비는 진동 사용성 평가에 있어 매우 중요한 파라미터 중 하나로, 이러한 감쇠비의 영향을 정확히 고려하기 위해서는 감쇠비 추정 과정에서의 불확실성이나 환경/거동조건(Environmental and Operational Conditions: EOC)에 따른 변동성을 모델에 충실히 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 케이블교량의 데이터를 활용하여 약 2년 반 동안의 감쇠비 DB를 구축하고, 이를 토대로 감쇠비와 EOC와의 상관관계를 고려한 확률론적 모델을 구축하였다. 기존 감쇠비 추정기법에 밀도기반 클러스터링을 접목하여 추정 과정에서 발생하는 이상 추정치를 효과적으로 제거하였다. 또한 기계학습 기반 회귀모델인 Deep Gaussian Process (DGP)를 활용하여 각 변수간의 복잡한 상관성 및 추정 감쇠비의 불확실성을 적절하게 반영하였다. 제안된 DGP 기반 감쇠 모델의 적정성을 검증하기 위하여 다양한 회귀 모델과의 성능을 비교하였다.