인공신경망과 상관도행렬을 활용하여 폐광지역 지반침하 가능성을 예측할 수 있는 침하위험도 지수(MSH index)를 개발하였다. 인공신경망 분석을 위해 먼저, 문헌연구를 통해 폐광지역 침하 영향인자 19가지를 결정하고, 한 국광해관리공단에서 발간한 지반안정성 보고서를 분석하여 국내 38개 폐광지역에서 총 287개 개별침하지에 대한 영 향인자값들을 1차 선별한 후 데이터의 완성도가 높은 개별침하지 108개(34개 폐광지역)를 최종 선정하였다. 선정된 데이터는 통계분석을 통해 일정한 구간별로 점수화한 후 인공신경망 학습에 활용하였다. 학습된 인공신경망 모델로 각 영향인자들의 상호간 민감도를 산출하여 상관도 행렬을 구성하고 이를 통해 학습에 사용된 개별 침하지의 침하위 험도 지수를 산출하였다. 그 결과 침하위험도 지수는 전체적으로 37점부터 66점까지 분포하였으며, 평균점수는 51점 으로 나타났다. 비석탄광의 MSH index 평균값은 54점으로 47점인 석탄광에 비해 평균 13% 높게 나타났다.
인공신경망과 상관도행렬을 활용해 폐광지역 지반침하 가능성을 예측할 수 있는 침하위험도 지수를 개발했다. 인공신경망 분석을 위해 먼저, 문헌연구를 통해 폐광지역 침하 영향인자 19가지를 결정하고 지반안정성 보고서를 분석하였다.