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자료유형
학술저널
저자정보
김민수 (한국교통대학교 철도공학부 박사과정) 최상현 (한국교통대학교 철도공학부 교수)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제34권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
403 - 408 (6page)
DOI
https://doi.org/10.7734/COSEIK.2021.34.6.403

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현재 교량과 같은 토목구조물의 설계프로세스는 1차 설계 후 구조 검토를 수행하여 기준에 부적합할 경우 재설계하는 과정을 반복하여 최종적인 성과품을 만드는 것이 일반적이다. 이러한 반복 과정은 설계에 소요되는 기간을 연장시키는 원인이 되며, 보다 수준 높은 설계를 위해 투입되어야 할 고급 엔지니어링 인력을 기계적인 단순 반복 작업에 소모하고 있다. 이러한 문제는 설계 과정 자동화를통하여 해결할 수 있으나, 설계 과정에서 사용되는 해석프로그램은 이러한 자동화에 가장 큰 장애요인이 되어 왔다. 본 연구에서는 기존 설계 과정 중 반복작업을 대체하고자 강화학습 알고리즘과 외부 해석프로그램을 함께 제어할 수 있는 인터페이스를 포함한 교량설계 프로세스에 대한 AI기반 자동화 시스템을 구축하였다. 이 연구를 통하여 구축된 시스템의 프로토타입은 2경간 RC라멘교를 대상으로 제작하였다. 개발된 인터페이스 체계는 향후 최신 AI 및 타 형식의 교량설계 간 연계를 위한 기초기술로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
#강화학습 #심층 큐러닝 #교량설계 #구조해석 #reinforcement learning #deep q-learning #bridge design #structural analysis

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An, K. / 2018 / Model-free Optimal Control for Building Energy System Using Deep Q-learning google schola Gu, H.-M. / 2018 / A Study on Automation for 2D Drawings to 3D Modeling Using Deep Learning / Proceedings of Fall Conference, Architectural Institute of Korea 38(2) google schola 강인성 / 2017 / 최근 건축분야의 인공지능 기계학습 연구동향 - 국내ㆍ외 연구논문을 중심으로 - / 대한건축학회논문집 구조계 33(4):63~83 dbpia 김병수 / 2009 / RC라멘교의 기본설계단계 개략공사비 산정모델 / 한국건설관리학회 논문집 10(2):111~120 dbpia Mnih, V. / 2013 / Playing Atari with Deep Reinforcement Learning. Technical Report google schola

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