생성형 AI 기반의 머신러닝을 통한 굳지 않은 콘크리트의 물성 예측 성능 분석
Predictive Modeling of Fresh Concrete Rheological Parameters Through Based on Generative Adversarial Networks
  • 이강혁
  • 이유정
  • 임영주
  • 한동엽
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초록

본 연구에서는 생성형 AI를 이용하여 머신러닝 알고리즘을 작성하여 굳지 않은 콘크리트의 슬럼프 플로 및 배합 요소를 통해 굳지 않은 콘크리트의 레올로지 정수를 예측하고자 하였다. 이에 따라 생성형 AI를 이용해 작성된 머신러닝 알고리즘 의 예측 성능을 분석하고 인간 프로그래머가 직접 작성한 머신러닝 알고리즘과 비교하였다. 연구 결과 생성형 AI를 통해 작 성된 알고리즘의 경우 충분히 레올로지 정수를 예측할 수 있을 것으로 판단되지만 인간 프로그래머가 작성한 알고리즘과 비 교하였을 때 오차 지표가 더 높아 인간이 작성한 경우보다 정확성이 좀 더 떨어지는 것으로 판단된다.

키워드

머신러닝생성형 인공지능콘크리트슬럼프 플로레올로지machine learninggenerative AIconcreteslump flowrheology
제목
생성형 AI 기반의 머신러닝을 통한 굳지 않은 콘크리트의 물성 예측 성능 분석
제목 (타언어)
Predictive Modeling of Fresh Concrete Rheological Parameters Through Based on Generative Adversarial Networks
저자
이강혁이유정임영주한동엽
DOI
10.5345/JKIBC.2025.25.2.137
발행일
2025-04
저널명
한국건축시공학회지
25
2
페이지
137 ~ 148