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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
과제고유번호 19CTAP-C143742-02
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 기계학습 및 분광기법이 적용된 토석류 거동특성을 고려한 증강현실 기반 최적 방재시설 설계기술 개발
연구책임자 이승래 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 204,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 204,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 8명 총연구비 정부 : 341,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 341,000,000 원
연구기관명 및 소속부서 한국과학기술원
참여기업명 -
참여연구기관명 한국과학기술원,서현회계법인
등록 발간번호 -
ISBN -
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 함
본 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
색인어 한글 토석류 방재시설 취약성 분광기법 기계학습
영문 Debris flow Disaster prevention facility vulnerability Spectroscopic technique Machine learning
관련첨부파일 창의도전과제_KAIST_이승래교수님_최종보고서_PDF.pdf

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