최근 환경에 대한 인식이 높아지는 가운데 정부는 2008년 주요 정책으로 저탄소 녹색성장을 제시하였고, 에너지, 환경관련 기술과 산업 등에서 미래 유망품목과 신기술을 개발하기 위해 총력을 기울이고 있다. 그러나 에너지 관련 부문에서는 현 전력시스템을 획기적으로 대체하여 본격적으로 상용화되기까지 많은 시간이 필요하기 때문에 당분간 국내 전력의 대부분은 화력발전과 원자력발전에 의존해야 하는 실정이다. 특히 국내 전력의 65%정도를 차지하고 있는 화력발전의 경우 발전소에서 부산되고 있는 석탄회는 약 600만톤이며, 2010년 석탄회 발생량은 약 736만톤으로 추후 석탄회 매립량은 증가될 것으로 전망된다. 그러나 우리나라 화력발전소 주변에는 이미 막대한 양의 석탄회가 폐기 매립되어 있고 일부 화력발전소에서는 석탄회 매립장 용량이 한계에 부딪혀 최악의 상황에 처해있다. 따라서 화력발전소에서 발생되는 석탄회를 효율적으로 재활용하여 처리할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 석탄회의 재할용 방안의 하나로서 화력발전소 석탄회 매립장에 매립되어 있는 석탄회를 이용하여 저강도 고유동화재(CLSM, Controlled Low Strength Material)의 재료를 개발하기 위해 인공신경망 학습을 통해 flow 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고도 CLSM의 Flow 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에서는 은닉층은 2, 3개, 모멘텀상수는 0.8, 0.9 목표시스템 오차값 0.01, 0.001 은닉층의 노드 수는 4, 6, 8와 학습율은 0.2, 0.3으로 변화시키면서 학습 횟수는 최대 100,000번을 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 이를 기준으로 CLSM의 Flow 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 결정하였다. 저강도 고유동화재에 대한 Flow 및 압축강도 시험결과를 바탕으로 인공신경망을 이용한 CLSM의 Flow 및 압축강도의 학습결과 결정계수(R2)값이 R2=0.89~0.92, R2=0.93~0.96 으로 높은 상관관계를 보였다. 또 한 인공신경망의 학습과정에서 전혀 접하지 않은 검증용 자료를 통한 CLSM의 Flow 및 압축강도의 예측결과 결정계수(R2)값이 각각 0.70, 0.76으로 Model 1의 구조가 가장 적합한 모델로 판단된다.
이 연구에서는 석탄회의 재할용 방안의 하나로서 화력발전소 석탄회 매립장에 매립되어 있는 석탄회를 이용해 저강도 고유동화재의 재료를 개발하기 위해 인공신경망 학습을 통해 flow 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고도 CLSM의 Flow 및 일축압축강도를 예측하려 한다.