• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1275-1284
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• 2021

본 논문에서는 기계학습을 이용하여 비점성토 및 점성토 지반에서 시간에 따른 교각주위 국부세굴을 예측하였다. 기계학습 기법으로는 과적합 오차를 유발하지 않는다고 알려진 Support Vector Machines (SVM) 기법이 사용되었다. 비점성토 지반 및 점성토 지반에서 시간에 따라 발달하는 세굴심을 7개 및 9개의 변수를 각각 이용하여 표현하였다. 여러 실험을 통해 얻어진 시계열 자료를 이용하여 개발된 모형을 학습시키고 검증하였다. 계산된 평균절대비오차(MAPE)에 의하면 모형의 학습과 검증이 적절하게 수행된 것으로 나타났다. 실험 결과뿐 아니라 Choi and Cho 공식과 Briaud et al.이 제시한 SRICOS 방법에 의한 결과와 비교하였다. 본 연구를 통해 양질의 자료가 충분히 제공되는 경우 SVM 모형이 비점성토 및 점성토 지반 시간의존 국부세굴을 예측할 수 있음을 보여주었다.