Phoon-Kok Kwang 박사 – 신뢰할 수 있는 데이터 중심 지반 공학을 위한 데이터베이스
이 강의는 지반 공학 분야에서 머신 러닝과 인공지능이 신뢰할 수 있는 데이터 중심 지반 공학(Phoon 2024)이라는 균형 잡힌 의제 내에서 개발되어야 한다고 주장합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 중심 지반 공학의 네 가지 요소는 다음과 같습니다. (1) 데이터 중심성, (2) 실무 적합성(및 혁신), (3) 지반 공학적 맥락, 그리고 (4) 신뢰. 효과적인 알고리즘은 지반 공학 실무의 최전선을 개척하는 데 필수적이지만, 그것만으로는 충분하지 않습니다.
데이터는 신뢰할 수 있는 데이터 중심 지반공학의 핵심입니다. 본 강의에서는 부지 특성 분석(Phoon and Tang 2025)과 지반 구조물의 성능 분석(Tang and Phoon 2025)을 다루는 데이터베이스를 살펴봅니다. 또한, 현장에서 근본적인 부지 인식 문제를 해결하기 위한 부지 특성 분석 데이터베이스의 적용에 대해서도 논의합니다(Phoon et al. 2025).
Jianye Ching 박사 卿建業 – 지반공학 연구 및 실무에 대한 데이터베이스의 영향
본 강의에서는 지반공학 데이터베이스가 연구 및 실무에 미치는 현재 영향을 요약하며, 이러한 데이터베이스가 연구자들이 지반공학 데이터 분석의 주요 과제를 파악하는 데 어떻게 도움을 주는지 중점적으로 살펴봅니다. 다음과 같은 영향 측면을 언급합니다. (a) ISSMGE TC304 최신 보고서, (b) 데이터 중심 지반공학, (c) 벤치마킹 사례, (d) 교육.
