Abstract
In this study, an artificial neural network was used to predict stability of weak rock slopes with various discontinuities and underground water conditions. Input data were provided by UDEC analyses on 108 cases of representative conditions of different slope heights, angles, discontinuity angles and water levels. The verification shows high correlation $(r^2-=0.97)$ between analyses and predictions. The program was able to predict safety factors with the same accuracy from unlearned data sets.
본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 다양한 불연속면과 지하수 조건 하에 있는 연약 암반사면의 안정성을 예측하였다 입력 자료는 사면의 높이, 경사, 절리면 경사, 지하수위를 달리한 108가지 조건에 대한 UDEC 해석결과를 이용하였고, 이를 인공신경망에 학습시킨 후, 임의의 암반사면을 대상으로 검증을 실시하였다. 검증 결과 높은 상관성$(r^2-=0.97)$을 보여주는 정확한 안전율이 예측되었으며 학습되지 않은 자료에 대해서도 같은 정도의 정확도로 안전율을 산정 할 수 있었다.
