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포장의 공용수명은 교통량, 기후, 포장강도, 차량하중 등 다양한 인자들의 영향을 받고 있으며 특히 교 통하중 특성과 기후, 포장의 상･하부구조 등은 포장의 수명에 큰 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 하지 만 측정에 따른 오차, 조사구간의 불일치등에 따른 다양한 잠재오차들로 인해 다양한 인자들을 고려한 공 용수명의 예측에 관한 연구가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석기법을 활용하여 포장 의 수명에 영향을 미치는 주요인자를 선정하고 인공지능 분석기법 중의 하나인 신경망 분석기법(Neural Network Analysis)을 활용하여 아스팔트포장의 공용수명을 예측하고 이를 다중회귀분석의 분석결과 비 교･분석하였다.
먼저, 최근 3년간의 일반국도를 대상으로 조사가 이루어진 아스팔트포장의 수명 데이터를 기준으로 해 당 구간의 누적 교통량(AADT: Average Annual Daily Traffic), 누적 환산축하중(ESAL: Equivalent Single Axle Loads), 포장상부구조(보수층, 표층, 기층), 포장하부구조(보조기층, 동상방지층), 포장강도, 유지보수 지역(관리청)등의 다양한 요인들을 고려한 다중회귀분석 결과 누적교통량, 포장상부구조, 포장하 부구조, 유지보수 지역(관리청)이 유효한 변수로 선정되었다.
본 연구에서 인공신경망분석을 위해 활용한 다층 퍼셉트론(Multi layer Perceptron)기법은 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer)이 존재하게 되며 분석 알고리즘으로는 역전파 알고리 즘(Backpropagation algorithm)을 활용하였다. 분석을 위해 입력층에는 독립변수에 해당되는 누적교통 량, 포장상·하부구조, 유지보수지역의 4가지 변수를 입력하였으며 출력층에는 포장의 공용수명을 입력 하였다. 분석데이터는 70%를 학습, 15%를 검정, 15%를 테스트를 위해 활용하였으며 나아가 은닉층 신경 망(hidden neuron) 개수의 변화를 고려한 시나리오 분석을 수행하였다. 분석결과, 다중회귀분석에 비해 인공신경망 분석기법의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며 은닉층 신경망(hidden neuron)의 개수가 과 대해지는 경우에는 인공신경망 자체의 예측력이 감소하는 것으로 나타났다.
