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      ARIMAX 시계열 분석을 이용한 연약지반 침하량 예측 신뢰성 향상 = Enhancement of Settlement Prediction Reliability for Soft Ground Using ARIMAX Time Series Analysis

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      https://www.riss.kr/link?id=A109736521

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      국문 초록 (Abstract)

      본 연구는 연약지반의 침하 예측을 위하여 ARIMAX 시계열 모델과 쌍곡선법을 비교·분석하고, 침하 관리 기간 동안 단계별 예측을 수행하여 조기에 침하량을 예측함으로써 현장 적용에서의 실용성과 신뢰성을 향상시키는 방법을 제시한다. 기존의 쌍곡선법은 성토 후 약 60% 이상 경과 시점에서 보다 신뢰성이 있는 것으로 알려져 있으므로 본 연구에서는 ARIMAX 모델을 활용하여 초기 단계부터 침하 예측을 수행하고, 그 결과를 기존 쌍곡선법의 예측값과 비교하여 예측 신뢰성을 향상시켰다. 또한, 연약지반에서 시간에 따른 침하량 변화와 성토고를 고려하기 위해 다변량 분석이 가능한 ARIMAX 모델을 적용한 결과, 침하 관리 기간의 20% 시점부터 예측이 가능하였으며, 초기 단계부터 실측값에 보다 근접한 결과를 보였다. 이러한 방법은 연약지반 침하 예측의 신속성과 현장 관리 효율성, 그리고 구조물 안전성 확보에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 침하 예측의 정확성을 향상시키고, 연약지반을 활용한 부지 조성 및 인프라 건설 시 유용하게 적용되어 장기적인 침하 관리와 구조물 안전성 확보에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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      본 연구는 연약지반의 침하 예측을 위하여 ARIMAX 시계열 모델과 쌍곡선법을 비교·분석하고, 침하 관리 기간 동안 단계별 예측을 수행하여 조기에 침하량을 예측함으로써 현장 적용에서의 실...

      본 연구는 연약지반의 침하 예측을 위하여 ARIMAX 시계열 모델과 쌍곡선법을 비교·분석하고, 침하 관리 기간 동안 단계별 예측을 수행하여 조기에 침하량을 예측함으로써 현장 적용에서의 실용성과 신뢰성을 향상시키는 방법을 제시한다. 기존의 쌍곡선법은 성토 후 약 60% 이상 경과 시점에서 보다 신뢰성이 있는 것으로 알려져 있으므로 본 연구에서는 ARIMAX 모델을 활용하여 초기 단계부터 침하 예측을 수행하고, 그 결과를 기존 쌍곡선법의 예측값과 비교하여 예측 신뢰성을 향상시켰다. 또한, 연약지반에서 시간에 따른 침하량 변화와 성토고를 고려하기 위해 다변량 분석이 가능한 ARIMAX 모델을 적용한 결과, 침하 관리 기간의 20% 시점부터 예측이 가능하였으며, 초기 단계부터 실측값에 보다 근접한 결과를 보였다. 이러한 방법은 연약지반 침하 예측의 신속성과 현장 관리 효율성, 그리고 구조물 안전성 확보에 효과적으로 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 침하 예측의 정확성을 향상시키고, 연약지반을 활용한 부지 조성 및 인프라 건설 시 유용하게 적용되어 장기적인 침하 관리와 구조물 안전성 확보에 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper presents a method to improve the practicality and reliability of field applications by comparing the ARIMAX time series model and the hyperbolic method for predicting settlement in soft ground and by performing step-by-step predictions during the settlement management period to enable early estimations of settlement. The conventional hyperbolic method provides more reliable results after approximately 60% of the fill period has elapsed. Therefore, this study used the ARIMAX model to conduct settlement predictions from the early stages and compared the results with those of the hyperbolic method to enhance the prediction reliability. Furthermore, reliable predictions could be generated from as early as 20% into the settlement management period by applying the multivariate-capable ARIMAX model, which considered time-dependent settlement behavior and fill height variations, with the results more closely aligned with the observed values. This approach is expected to contribute effectively to the rapid prediction of settlement, efficient field management, and the assurance of structural safety. Accordingly, the proposed method is anticipated to improve the accuracy of settlement prediction and can be applied effectively in soft ground-based site development and infrastructure construction, contributing to long-term settlement management and structural stability.
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      This paper presents a method to improve the practicality and reliability of field applications by comparing the ARIMAX time series model and the hyperbolic method for predicting settlement in soft ground and by performing step-by-step predictions duri...

      This paper presents a method to improve the practicality and reliability of field applications by comparing the ARIMAX time series model and the hyperbolic method for predicting settlement in soft ground and by performing step-by-step predictions during the settlement management period to enable early estimations of settlement. The conventional hyperbolic method provides more reliable results after approximately 60% of the fill period has elapsed. Therefore, this study used the ARIMAX model to conduct settlement predictions from the early stages and compared the results with those of the hyperbolic method to enhance the prediction reliability. Furthermore, reliable predictions could be generated from as early as 20% into the settlement management period by applying the multivariate-capable ARIMAX model, which considered time-dependent settlement behavior and fill height variations, with the results more closely aligned with the observed values. This approach is expected to contribute effectively to the rapid prediction of settlement, efficient field management, and the assurance of structural safety. Accordingly, the proposed method is anticipated to improve the accuracy of settlement prediction and can be applied effectively in soft ground-based site development and infrastructure construction, contributing to long-term settlement management and structural stability.

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