초록 ▼

□ 연구 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 노후 건축물의 내진성능 향상 및 공사비 절감을 위한 내진보강 최직화(보강법, 보강위치, 보강량 등) 의사결정 시스템을 개발하고자 한다.
- 대상 노후 건축물 및 내진보강 공법 선정과 주요 매개변수에 따른 데이터베이스 구축
- 딥러닝 기반 노후 건축물의 취약성 평가 및 내진보강 위치/우선 순위 도출
- 상관관계 도출을 위한 보강모듈 개발 및 이를 적용한 RC기둥의 실험적 성능 평가
- 딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가

□ 연구 목표 및 내용
○ 최종 목표
본 연구는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 노후 건축물의 내진성능 향상 및 공사비 절감을 위한 내진보강 최직화(보강법, 보강위치, 보강량 등) 의사결정 시스템을 개발하고자 한다.
- 대상 노후 건축물 및 내진보강 공법 선정과 주요 매개변수에 따른 데이터베이스 구축
- 딥러닝 기반 노후 건축물의 취약성 평가 및 내진보강 위치/우선 순위 도출
- 상관관계 도출을 위한 보강모듈 개발 및 이를 적용한 RC기둥의 실험적 성능 평가
- 딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가 및 검증
- 딥러닝 기반 내진보강 최적화 의사결정 시스템 개발

○ 전체 내용
[1차년도]: 대상 노후 건축물 및 내진보강 공법 선정과 주요 매개변수에 따른 데이터베이스 구축
- 포항 지진으로 인해 많은 피해가 야기된 노후 필로티 및 학교 건축물을 선정
- 대상 건축물에 적용 가능한 높은 시공 자유도의 대표적인 내진보강 공법 선정
- 건축물의 거동 특성을 분석하기 위한 건축물 및 내진보강에 따른 주요 매개변수 분류 및 DB 구축
[2차년도]:딥러닝 기반 노후 건축물의 취약성 평가 및 내진보강 위치/우선 순위 도출
- 딥러닝(CNN, DNN 등) 알고리즘 분석을 통한 최적 모델 설계
- 주요 매개변수와 비선형 응답 간의 상관관계 분석
- 딥러닝 기반 대상 건축물의 시스템 및 부재 수준에서의 취약성 평가를 통한 내진보강 최적 위치 및 우선 순위 도출
[3차년도]: 상관관계 도출을 위한 보강모듈 개발 및 이를 적용한 RC기둥의 실험적 성능평가
- 주요 매개변수와 구조물의 응답간의 상관관계를 도출하기 위하여 최적 의사결정을 위한 보강위치, 보강량 등을 고려할 수 있는 RC기둥용 보강모듈 개발
- 보강모듈을 적용한 RC기둥의 실험적 성능평가(최대강도, 연성, 에너지 소산 등)
- 해석모델 개발 및 해석결과와 비교 및 검증
[4차년도]:딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가 및 검증
- 선정된 대표 내진보강 공법(1차년도)의 매개변수와 구조물 응답에 따른 데이터셋 구축
- 내진보강 유형에 따른 딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가
- 보강모듈 적용 부재의 실험결과를 기반으로 평가결과 비교 및 검증
[5차년도]:딥러닝 기반 내진보강 최적화 의사결정 시스템 개발
- 딥러닝 기반 내진보강 최적화 의사결정 시스템 개발
- 취약 부재에 대한 최적의 우선 순위 도출, 보강공법 선정, 보강 위치 및 보강량을 도출 할 수 있는 시스템 구축

○ 1단계
● 연구 목표
■ 대상 노후 건축물 및 내진보강 공법 선정과 주요 매개변수에 따른 데이터베이스 구축
■ 딥러닝 기반 노후 건축물의 취약성 평가 및 내진보강 위치/우선순위 도출
■ 상관관계 도출을 위한 보강모듈 개발 및 이를 적용한 RC기둥의 실험적 성능평가

● 연구 내용
- 포항지진으로 인해 많은 피해가 야기된 노후 필로티 및 학교 건축물을 선정
- 대상 건축물에 적용 가능한 높은 시공 자유도의 대표적인 내진보강 공법 선정
- 건축물의 거동 특성을 분석하기 위한 건축물 및 내진보강에 따른 주요 매개변수 분류 및 DB 구축
- 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 최적 모델 설계 및 주요 매개변수와 비선형 응답 간의 상관관계 분석
- 딥러닝 기반 대상 건축물의 취약성 평가를 통한 내진보강 최적 위치 및 우선순위 도출
- 주요 매개변수와 구조물의 응답간의 상관관계를 도출하기 위하여 최적 의사결정을 위한 보강위치, 보강량 등을 고려할 수 있는 RC기둥용 보강모듈 개발
- 보강모듈을 적용한 RC기둥의 실험적 성능평가(최대강도, 연성, 에너지 소산 등)
- 해석모델 개발 및 해석결과와 비교 및 검증

○ 2단계
● 연구 목표
■ 딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가 및 검증
■ 딥러닝 기반 내진보강 최적화 의사결정 시스템 개발

● 연구 내용
- 선정된 대표 내진보강 공법(1단계)의 매개변수와 구조물 응답에 따른 데이터셋 구축
- 내진보강 유형에 따른 딥러닝 기반 내진보강 건축물의 취약성 평가
- 보강모듈 적용 부재의 실험결과를 기반으로 평가결과 비교 및 검증
- 딥러닝 기반 내진보강 최적화 의사결정 시스템 개발
- 취약 부재에 대한 최적의 우선 순위 도출, 보강공법 선정, 보강 위치 및 보강량을 도출 할 수 있는 시스템 구축

□ 연구성과
- 선행 연구를 통하여 수행된 실험결과와 더불어 2단계에 수행되는 연구결과를 결합하여 SCI 논문을 등재할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 현재 RC구조물의 내진보강 분야에서 딥러닝을 활용한 연구는 미미한 상황이므로 학술대회 참가 및 논문 등재 등 많은 성과가 도출될 것으로 기대된다.
- 3차년도의 실험결과는 4차년도 딥러닝 기반 내진보강 구조물의 지진취약성을 평가하기 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 특히, 국내외 내진보강 관련 데이터셋은 매우 부족한 상황이기 때문에 학술적 관점에서 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 현재 RC구조물의 내진보강 분야에서 딥러닝을 활용한 연구는 증가하였음에도 불구하고 여전히 미미한 상황이므로 국내외 학술대회 참가 및 논문 등재 등 많은 성과가 도출될 것으로 기대된다.
- 주요 매개변수와 구조물의 응답간의 상관관계를 도출하여 최적의 의사결정을 위한 보강위치, 보강량 등을 고려 할 수 있는 RC기둥용 보강모듈을 개발한다. 또한 보강모듈을 적용한 RC기둥을 실험적으로 평가하여 최대강도, 연성, 에너지 소산 등을 분석한다.

□ 연구성과의 활용 계획 및 기대효과
■ 학문적 측면
- 본 연구에서 얻어진 데이터베이스는 지진공학을 연구하는 연구자와 학생들에게 제공되어 인공지능 기법 활용 내진성능평가 관련 연구에 효율적으로 활용될 수 있다.
- 연구를 통하여 도출된 Data set은 추후 연구를 통하여 그 범위를 확장할 수 있으며, 관련 연구에서 DB로 활용이 가능하다.
- 선도적인 지능형 기술을 통해 건축 및 토목의 다양한 분야에서 주요 인프라의 유지보수 및 지진에 대한 예측과 대응에 대한 원천 기술로 활용이 가능하다.
- 학계에서 미래의 중요 기술요소로 인식되고 있는 딥러닝 기술의 활용을 통하여 전문 연구 인력을 확대하고 건축 및 토목 분야에서 인공지능 기술의 향상을 제고할 수 있다.
■ 경제적·사회적 측면
- 내진보강을 수행하기 위한 구조물에서 취약한 부재의 우선순위를 도출할 수 있으며, 주요자료를 관련 전문가에게 제공함으로서 지진 피해를 효과적으로 대응할 수 있다.
- 최적 내진보강 의사결정 시스템을 통하여 보강이 필요한 부재 위치, 공법, 필요량 등을 결정하여 제공함으로서 과보강을 방지하고 내진보강에 소요되는 비용을 절감할 수 있다.
- 단기간의 내진보강 비용 절감뿐만 아니라 생애주기를 고려한 최적 내진보강을 결정함으로서 장기간의 생애주기를 고려한 비용도 절감이 가능하다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 연구과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 3. 연구과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 13
• 1) 연구수행 결과 ... 13
• 2) 목표 달성 수준 ... 14
• 3) 목표 미달 시 원인 분석 ... 14
• 4) 중요 연구변경 사항 ... 15
• 4. 연구성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 15
• 5. 연구성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
• 6. 다음 단계 연구계획 ... 15
• 1) 연구 목표 및 내용 ... 15
• 2) 연구 추진전략 ... 16
• 3) 연구 추진일정 및 기대성과 ... 17
• 4) 다음 단계 연구비 사용계획 ... 18
• 5) 연구 성과의 활용방안 및 기대효과 ... 18
• 끝페이지 ... 26