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딥러닝 기반 철도교량 다목적 최적화 자율설계 개발을 위한 설계영향인자 분석
엄영호 ( Eom Young Ho ),김성환 ( Kim Seong Hwan ),정충열 ( Jung Chung Yeol ),최상현 ( Choi Sang-hyun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.2
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 초보단계라고 할 수 있다. 따라서 기존 설계업무를 자율적으로 수행 가능한 자율 AI 기반 기술 개발이 필요하여 철도 교량을 대상으로 성능과 비용의 다목적변수를 동시 제어할 수 있는 BIM 기반 교량설계기술 및 교량설계학습에 최적화된 신개념 딥러닝 AI 알고리즘 개발을 진행하게 되었다. 교량구조설계 단계를 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 설계자 동화 기술 개발을 위해 선행적인 작업으로 라멘교 설계영향인자에 대한 설문조사를 진행하였고, 그 결과를 토대로 설계영향인자와 공사비와의 상관관계를 분석하였다.