초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
철도 교량을 대상으로 성능·비용의 다목적변수를 동시 제어할 수 있는 BIM 기반 교량 설계기술 및 교량설계학습에 최적화된 신개념 딥러닝 AI 알고리즘 개발을 통하여 교량 구조설계단계를 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 설계자동화 기술 개발
※ 2018년 발표된 「국토교통부 스마트건설기술 로드맵」은 2030년까지 BIM 기반 설계자동화를 목표로 제시하고 있으나, 설계자의 개입 없이 교량, 터널 등의 구조물을 자율설계(Autonomous Design)할 수 있는 국내 AI기술 개

□ 연구개발 목표 및 내용
◼ 최종 목표
철도 교량을 대상으로 성능·비용의 다목적변수를 동시 제어할 수 있는 BIM 기반 교량 설계기술 및 교량설계학습에 최적화된 신개념 딥러닝 AI 알고리즘 개발을 통하여 교량 구조설계단계를 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 설계자동화 기술 개발
※ 2018년 발표된 「국토교통부 스마트건설기술 로드맵」은 2030년까지 BIM 기반 설계자동화를 목표로 제시하고 있으나, 설계자의 개입 없이 교량, 터널 등의 구조물을 자율설계(Autonomous Design)할 수 있는 국내 AI기술 개발은 초보 단계
☞ 기존 설계업무를 자율적으로 수행 가능한 자율 AI 기반 기술 개발 필요

◼ 전체 내용
￭ 철도 교량 데이터베이스 구축 및 다목적변수 제어 교량설계기술 개발
철도교량 설계 DB를 AI 학습에 적합한 전용양식으로 변환하고, 성능과 비용을 최적화할 수 있는 BIM 기반 설계알고리즘 개발
- 철도 교량 설계자료 수집 및 DB 구축
- BIM 교량데이터 IFC 포맷의 AI 학습 전용양식 제안 및 자동변환기술 개발
- 기존 철도 교량 구조설계절차의 모듈화 및 개별단계의 통합 프로세스 제시
- 성능·비용 제어 기능을 갖춘 철도 교량 설계알고리즘 개발

￭ 교량설계학습에 최적화된 딥러닝 AI 알고리즘 개발
설계과정을 신경망 등으로 치환해야 하는 기존 딥러닝 AI와 달리 딥러닝과 강화학습을 결합하여 설계과정을 직접 제어할 수 있는 설계특화형 신개념 프로세스 구현
- 딥러닝 기반 복제교량 생성 알고리즘 작성
- 초기조건과 성과품 간 중점 파라미터 도출 및 상관성 분석, 목적변수 선정
- 복합단가 예측함수 작성
- 기존 딥러닝 및 강화학습 AI 알고리즘의 교량 설계 적용성 분석
- BIM 기반 교량 설계에 특화된 신개념 딥러닝 AI 알고리즘 개발
- AI기반 철도 교량 구조설계단계 자동수행프로그램 개발

◼ 1년차
ㅇ 목표
딥러닝 AI 학습 시스템 구축 및 다목적 최적화 AI 알고리즘 개발
ㅇ 내용
￭ 철도 교량 데이터베이스 구축 및 응용기술 개발
- 철도 교량 설계자료 수집 및 DB 구축
- BIM 교량데이터 IFC 포맷의 AI 학습 전용양식 제안 및 자동변환기술 개발
- BIM 교량데이터의 자동인식 프로그램 개발
￭ 교량설계학습에 최적화된 딥러닝 AI 알고리즘 개발
- 딥러닝 기반 복제교량 생성 알고리즘 작성
- 초기조건과 설계결과물간 중점 파라미터 도출 및 상관성 분석, 목적변수 선정
- 딥러닝 기반 복합단가 예측함수 작성

◼ 2년차
ㅇ 목표
AI기반 철도 교량 구조설계단계 자동수행프로그램 개발
ㅇ 내용
￭ 다목적변수 제어 교량설계기술 개발
- 기존 철도 교량 구조설계절차의 모듈화 및 개별단계의 통합 프로세스 제시
- 성능·비용 제어 기능을 갖춘 철도 교량 설계 프로그램 개발
￭ 지능형 설계자동화 시스템 개발
- 기존 딥러닝 및 강화학습 AI 알고리즘의 교량 설계 적용성 분석
- 개별단계 설계식 손실이 없는 신개념 강화학습 AI 개발 및 딥러닝 시스템 적용
- AI기반 철도 교량 구조설계단계 자동설계프로그램 개발

□ 연구개발성과
○ BIM기반 구조설계 자동수행시스템 개발
￭ 교량설계학습에 최적화된 딥러닝 AI 알고리즘 개발
￭ 구조설계 자동수행시스템 개발

○ 철도교량 데이터베이스 구축 및 중정 파라미터 선정
￭ 철도교량 데이터베이스 구축
￭ 철도교량 데이터베이스 분석

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
○ 연구개발성과 활용방안
￭ 최적설계결과 도출을 위한 반복적인 재설계과정의 AI에 의한 자율수행
￭ 노선변경과 같은 유사설계 반복 시 AI에 의한 고속설계가 가능
￭ 복제교량을 지속적으로 생성하여 AI 설계 가능 범위를 확장
￭ 랜덤 단면추천이 아닌 구조성능 및 비용에 근거한 합리적인 설계안 제시 가능
￭ BIM 데이터를 활용한 시공성 고려 파라메트릭 모델링이 가능
￭ BIM 데이터를 보존하여 후속되는 유지관리시스템에 활용 가능

○ 기대효과
￭ 복수의 최적 해를 가지는 구조설계과정에 특화된 AI의 기초시스템 확보
￭ 교량구조설계과정의 상관성 분석을 통한 유사형식 구조설계의 AI 제작기술 확보
￭ 각 단계별 설계식을 보존할 수 있는 개선된 딥러닝 AI 기술개발
￭ 복수 컴퓨터 간 AI설계 결과를 공유하여 설계정확도 및 경제성 극대화
￭ 표준화되고 있는 BIM데이터를 활용할 수 있는 AI 기반기술의 사전 확보

(출처 : 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• 목차 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 8
• 1) 연구개발과제의 최종 목표 ... 8
• 2) 연구개발과제의 년차별 목표 ... 8
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 13
• 1) 연구개발 추진전략 및 방법 ... 13
• 2) 연구개발 추진체계 ... 15
• 3) 연구개발 추진일정 ... 16
• 4) 연구내용 ... 17
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 35
• 1) 연구수행 결과 ... 35
• 2) 목표 달성 수준 ... 46
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 48
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 48
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 49
• 1) 연구성과 총괄 ... 49
• 2) 연구개발성과의 향후 5년간(활용보고서 제출기간) 성과활용 목표·계획 ... 52
• 끝페이지 ... 59