본 연구에서는 화산재를 건설재료로 활용하기 위하여 백두산, 한라산의 화산재 및 다공성의 제올라이트에 시멘트 및 메타카올린을 첨가한 공시체에 대한 재령 0일, 7일, 28일 배합비별 압축강도 특성 데이터를 바탕으로 인공신경망 모델에 적용하여 학습, 예측함으로써 강도예측을 위한 인공신경망의 적용 가능성을 평가하였다. 인공신경망 모델에는 역전파 학습알고리즘(back-propagation learning algorithm)이 적용되었으며, 다양한 입력변수를 달리한 최적의 인공신경망 조건에서 학습을 시행하였다. 또한, 다양한 배합조건이 일축압축강도에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 이러한 연구를 통해 얻어진 결과물은 화산재를 활용한 블록의 일축압축강도 특성을 파악하는데 좋은 툴이 될 것으로 기대된다.

• 장동수(강원대학교 지역건설공학과 석사과정) | Chang Dong-Su 교신저자
• 이충원(강원대학교 석재복합건설신소재연구소 연구원) | Lee Chung-Won
• 박성용(강원대학교 지역건설공학과 박사과정) | Park Sung-Yong
• 박순지(강원대학교 지역건설공학과 학부과정) | Park Sun-ji
• 김용성(강원대학교 지역건설공학과 부교수) | Kim, Yong-Seong