딥러닝을 이용한 콘크리트 탄산화 예측
- 자료 유형
- 실제 탐구보고서
- 합격 정보
- 서울시립대 토목공
- 활동 유형
- 세부능력 및 특기사항
- 교과 과목
- 인공지능기초, 프로그래밍, 화학Ⅰ
- 탐구 키워드
- 인공지능 (머신러닝, NLP 등)
2026-05-29
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내용 요약
건축물 내구성과 직결되는 콘크리트 탄산화 문제를 기존 실험식보다 정밀하게 예측하고자 탐구 주제로 설정함.
문헌을 통해 콘크리트 배합·탄산화 실험 데이터를 수집하고 전처리한 뒤, 입력층?은닉층?출력층 구조의 DNN 기반 딥러닝 모델을 구성하여 탄산화 속도계수와 깊이를 학습·예측함.
대기 중 CO₂ 농도, 노출 시간, 배합 조건 등 복합 변수를 반영한 딥러닝 모델이 기존 예측식 대비 오차 범위를 약 20~30%에서 10% 이하로 감소시켜 예측 정확도가 유의미하게 향상됨을 확인함.
딥러닝을 건축공학 문제에 적용해 콘크리트 탄산화 예측의 한계를 보완했으며, 구조물 수명 연장과 유지보수 비용 절감에 기여할 수 있는 인공지능 기반 공학 융합 탐구 사례로 의의를 가짐.
탐구 보고서 전문
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