다목적 최적화 기반 구조물 수명관리의 효율적 의사결정을 위한 목적감소 기법의 적용 Objective Reduction Approach for Efficient Decision Making of Multi-Objective Optimum Service Life Management원문보기
사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.
사회기반시설물은 적절한 수명관리를 통해 경제적이고 안전한 구조성능을 유지한다. 일반적으로 최적화 기법을 적용하여, 유지보수의 시점과 방법을 결정하게 되는데, 이 적용에 있어서 단일 목적함수만을 고려하기 보다는 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 것이 보다 합리적인 의사결정을 유도한다. 최근까지 수명관리에 관련한 연구는 생애주기 비용 최소화 또는 구조성능 최대화와 관련한 목적함수를 적용하여 왔으며, 새로운 확률론적 구조성능 및 안전성 평가 기법을 이용하여 다양한 형태의 목적함수를 개발/적용하고 있다. 이러한 다수의 목적함수를 동시에 고려하는 다목적 최적화 기반 사회기반시설물 수명관리가 최근 국내외에서 많이 적용되고 있다. 하지만, 수명관리 최적화를 위한 목적함수의 개수가 증가함에 따라 신뢰성있는 결과를 얻기 위해서는 많은 계산시간이 소요되며, 특히 확률론적 계산을 위한 시뮬레이션 기법이 적용되는 목적함수의 경우 계산시간은 더욱 증가하게 된다. 또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다목적 최적화 문제의 계산된 결과를 바탕으로 한 의사결정의 효율성 향상을 위해 최소 필수 목적함수를 구별하는 목적감소 기법을 적용하여 콘크리트 교량 상판의 수명관리에 대한 연구를 수행하였으며, 최초 4개의 목적함수가 2개까지 감소되는 결과를 보여준다.
The service life of civil infrastructure needs to be maintained or extended through appropriate inspections and maintenance planning, which results from the optimization process. A multi-objective optimization process can lead to more rational and flexible trade-off solutions rather than a single-ob...
The service life of civil infrastructure needs to be maintained or extended through appropriate inspections and maintenance planning, which results from the optimization process. A multi-objective optimization process can lead to more rational and flexible trade-off solutions rather than a single-objective optimization for the service life management of civil infrastructure. Recent investigations on the service life management of civil infrastructure were generally based on minimizing the life-cycle cost analysis and maximizing the structural performance. Various objectives for service life management have been developed using novel probabilistic concepts and methods over the last few decades. On the other hand, an increase in the number of objectives in a multi-objective optimization problem can lead to difficulties in computational efficiency, visualization, and decision making. These difficulties can be overcome using the objective reduction approach to identify the redundant and essential objectives. As a result, the efficiency in computational efforts, visualization, and decision making can be improved. In this paper, the multi-objective optimization using the objective reduction approach was applied to the service life management of concrete bridges. The results showed that four initial objectives can be reduced by two objectives for the optimal service life management.
The service life of civil infrastructure needs to be maintained or extended through appropriate inspections and maintenance planning, which results from the optimization process. A multi-objective optimization process can lead to more rational and flexible trade-off solutions rather than a single-objective optimization for the service life management of civil infrastructure. Recent investigations on the service life management of civil infrastructure were generally based on minimizing the life-cycle cost analysis and maximizing the structural performance. Various objectives for service life management have been developed using novel probabilistic concepts and methods over the last few decades. On the other hand, an increase in the number of objectives in a multi-objective optimization problem can lead to difficulties in computational efficiency, visualization, and decision making. These difficulties can be overcome using the objective reduction approach to identify the redundant and essential objectives. As a result, the efficiency in computational efforts, visualization, and decision making can be improved. In this paper, the multi-objective optimization using the objective reduction approach was applied to the service life management of concrete bridges. The results showed that four initial objectives can be reduced by two objectives for the optimal service life management.
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문제 정의
본 논문에서는 대표적인 사회기반시설물인 콘크리트 교량의 수명관리를 위한 유지보수 점검 전략 수립에 사용되는 목적함수를 소개하고, 이를 다목적 최적화기법에 적용한다. 또한, 적용되는 목적함수의 상호관계를 목적함수 감소 기법을 통해 분석하여, 최소 필수 목적함수를 바탕으로 의사결정에 효율성을 높이고자 한다. 다목적 최적화기법 적용되는 목적(Objective)은 생애주기비용(Life-cycle cost)의 최소화, 사용수명(Service life)의 최대화, 파괴확률(Probability of failure)의 최소화, 그리고 구조물 손상발견 지연(Damage detection delay)의 최소화이다.
본 논문에서는 대표적인 사회기반시설물인 콘크리트 교량의 수명관리를 위한 유지보수 점검 전략 수립에 사용되는 목적함수를 소개하고, 이를 다목적 최적화기법에 적용한다. 또한, 적용되는 목적함수의 상호관계를 목적함수 감소 기법을 통해 분석하여, 최소 필수 목적함수를 바탕으로 의사결정에 효율성을 높이고자 한다.
가설 설정
해당 교량의 상세한 설명은 [13]에서 찾아볼 수 있다. 본 연구에서는 국지적 부식(Pitting corrosion) 모델을 사용하여, 최초 수명 22.14년의 평균값과 4.91년의 표준편차를 가지는 로그정규분포(여기서, LN(22.14년; 4.91년)으로 표시)를 적용하였으며, 손상정도(Damage intensity)에 따른 두 가지 유형의 유지보수 방법을 적용하여 예상되는 수명연장을 각각 LN(6년; 0.5년)과 LN(22.14년; 4.91년)으로 가정하였다[9].
제안 방법
Fig. 3에서의 파레토 해를 지배관계 기반 목적함수 감소기법에 적용하여 최초의 목적함수 집합 ΩO = {f1=minimizing Clcc, f2= maximizing E(tlife), f3 =minimizing Pfail, f4 = minimizing E(tdelay)}과 이에 포함되는 임의의 감소 목적 집합 Ωr과의 정규 상충도 Δnorm를 Table 1에서 보는 바와 같이 유지보수를 위한 점검 횟수 Nins = 1과 2에 대해 계산하였다.
사용된 목적감소 기법은 이미 구해진 파레토 해를 통해 목적함수 집합의 상관관계를 평가하였다. 하지만, 이를 다목적 최적화 기법의 계산과정에 적용하여 목적함수의 개수를 줄이는 것이 결과적으로 계산의 효율성을 더욱 증대시킬 수 있을 것으로 판단되며, 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
대상 데이터
수명관리 대상의 구조물은 미국 Wisconsin에 위치한 I-39 Northbound 교량이며, Fig. 2에서 보는 바와 같이 콘크리트 상판의 상부 철근 부식으로 인한 열화현상에 초점을 둔다. 해당 교량의 상세한 설명은 [13]에서 찾아볼 수 있다.
이론/모형
Eq. (10)에서 정의된 최적화 문제는 MATLAB(R2016b)의 Optimization tooolbox에서 제공되는 Multi-objective genetic algorithm을 이용하였으며, 초기 모집단 300, 세대수 변환 1000을 제외한 다른 변수는 MATLAB의 기본값을 적용하여 최종 파레토 해를 얻었다.
본 논문에서는 다목적 최적화 기법을 이용한 수명관리에 있어서 목적함수의 증가에 따른 의사결정의 효율성을 높이기 위해 목적감소 기법을 적용하였다. 여기서 사용된 수명관리 목적은 네 가지로 생애주기비용의 최소화, 사용수명의 최대화, 파괴확률의 최소화, 구조물 손상발견 지연 기댓값의 최소화이다.
일반적으로 목적함수의 개수가 증가할수록 신뢰성 있는 파레토 해를 구하기 위한 계산시간이 증가하며, 이를 시각화하고 나아가 의사결정을 하는데 어려움이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 다양한 목적함수 감소기법들이 개발/적용되고 있는데, 본 논문에서는 [6]과 [7]에서 개발된 지배관계(Dominance relation) 기반 목적함수 감소기법을 적용한다.
또한, 목적함수의 개수 증가에 따라 계산결과의 차수가 증가하기 때문에 이를 시각화하고 나아가 의사결정에 어려움이 발생한다[4]. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 목적함수 감소 기법(Objective reduction approach)을 적용한다. 이는 목적함수의 상호관계를 분석하여, 최소 필수 목적함수를 구하게 된다.
성능/효과
여기서 사용된 수명관리 목적은 네 가지로 생애주기비용의 최소화, 사용수명의 최대화, 파괴확률의 최소화, 구조물 손상발견 지연 기댓값의 최소화이다. 본 논문에서 제시된 콘크리트 교량 상판의 수명관리 적용에 있어서, 유지보수를 위한 점검의 횟수가 1일 경우 네 개의 목적함수를 모두 적용하는 것과 사용수명의 최대화와 생애주기 비용의 최소화를 적용하는 것이 동일한 결과를 얻음을 알 수 있었다.
후속연구
사용된 목적감소 기법은 이미 구해진 파레토 해를 통해 목적함수 집합의 상관관계를 평가하였다. 하지만, 이를 다목적 최적화 기법의 계산과정에 적용하여 목적함수의 개수를 줄이는 것이 결과적으로 계산의 효율성을 더욱 증대시킬 수 있을 것으로 판단되며, 이에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사회기반시설물의 수명관리에 대한 실정은 어떠한가?
사회기반시설물의 수명관리는 구조적 성능과 안전성 관련 요구가 지속적으로 증대하고 있지만, 재정적 여건이나 관련 인력의 투입에 제한을 받고 있어, 수명관리의 효율적 의사결정이 필요한 실정이다[1]. 따라서, 구조적 성능과 안전성, 그리고 비용을 동시에 고려하는 최적의 유지관리 전략 수립을 위한 노력이 지속되고 있다[2].
다목적 최적화기법에 적용되는 목적은 무엇이 있는가?
또한, 적용되는 목적함수의 상호관계를 목적함수 감소 기법을 통해 분석하여, 최소 필수 목적함수를 바탕으로 의사결정에 효율성을 높이고자 한다. 다목적 최적화기법 적용되는 목적(Objective)은 생애주기비용(Life-cycle cost)의 최소화, 사용수명(Service life)의 최대화, 파괴확률(Probability of failure)의 최소화, 그리고 구조물 손상발견 지연(Damage detection delay)의 최소화이다.
수명관리의 효율적 의사결정을 하기 위해 어떠한 노력을 지속하고 있는가?
사회기반시설물의 수명관리는 구조적 성능과 안전성 관련 요구가 지속적으로 증대하고 있지만, 재정적 여건이나 관련 인력의 투입에 제한을 받고 있어, 수명관리의 효율적 의사결정이 필요한 실정이다[1]. 따라서, 구조적 성능과 안전성, 그리고 비용을 동시에 고려하는 최적의 유지관리 전략 수립을 위한 노력이 지속되고 있다[2]. 일반적으로 두 개 이상의 목적함수(Objective function)를 고려하는 다목적 최적화 기법(Multi-objective optimization)을 사회기반시설 수명관리에 적용함으로써 의사결정자에게 제공되는 다양한 결과는 보다 현실적인 유지관리 전략수립을 유도한다[3].
참고문헌 (13)
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Mahmoud, H. N., Connor, R. J., & Bowman, C. A., Results of the fatigue evaluation and field monitoring of the I-39 Northbound Bridge over the Wisconsin River (ATLSS Report No. 05-04). Bethlehem, PA: Lehigh University, 2005.
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