| 과제고유번호 |
19CTAP-C143742-02 |
| 연구사업명 |
국토교통기술촉진연구사업 |
| 연구과제명 |
기계학습 및 분광기법이 적용된 토석류 거동특성을 고려한 증강현실 기반 최적 방재시설 설계기술 개발 |
| 총 연구기간 |
2018-04-17 ~ 2019-12-31
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| 연구책임자 |
이승래 |
당해년도
참여 연구원수 |
4명
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당해년도
연구비 |
정부 : 204,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 204,000,000 원
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총 연구기간
참여 연구원수 |
8명
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총연구비 |
정부 : 341,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 341,000,000 원
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| 연구기관명 |
한국과학기술원 |
| 등록 발간번호 |
- |
| ISBN |
- |
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선제적 예방관리를 통한 토석류 예측 및 최적 방재시설 설계는 피해를 저감시킬 수 있는 필수 요소임. 4차 산업기술과 관련하여 매우 효율적인 분광 기법을 적용하여 현장물성 DB를 획득하며, 기계학습을 통해 토석류 거동특성을 고려한 증강현실 기반 최적 방재시설 설계기술 개발을 목표로 함본 연구의 최종 목표 달성을 위한 세부 연구내용은 다음과 같음(1) 분광카메라를 활용하여 방대한 지형 및 실시간 변화되는 체적함수비 자료 획득을 통해 침투특성 평가 기술 개발(2) 기계학습 알고리즘 적용을 통해 복잡한 토석류 거동(초기 유발, 유동성, 규모, 확산범위 등) 특성 예측 모델 개발(3) 토석류 예측 및 취약성 평가 연계모델 개발을 통한 토석류 위험지역 및 방재시설 최적 설치위치 결정기법 제시(4) 수치해석 및 모형실험 기반의 최적 방재시설 설계기준 제시(5) 실제 지형을 대상으로 한 증강현실 기반의 최적 방재시설 설계 시뮬레이터 개발
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| 색인어 |
한글 |
토석류 |
방재시설 |
취약성 |
분광기법 |
기계학습 |
| 영문 |
Debris flow |
Disaster prevention facility |
vulnerability |
Spectroscopic technique |
Machine learning |
| 최종보고서 |
창의도전과제_KAIST_이승래교수님_최종보고서_PDF.pdf
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