• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.254-265
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• 2021

연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R²는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.547-553
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• 2020

노후화 시설물의 증가에 따라 선제적 유지관리의 중요성은 점차 증대되고 있다. 선제적 유지관리는 시설물의 응답 계측으로부터 시작되기 때문에 높은 정밀도를 가지는 응답을 획득하는 것이 중요하다. 국부적인 응답 중 변형률은 균열 감지 및 피로 진전 예측 등에 활용가능하다. 변형률 센서는 크게 이산형 및 분포형 센서로 구분된다. 이산형 센서의 대표적인 예가 광섬유 브래그 격자(FBG)와 전기 저항식 게이지이다. 이산형 센서는 높은 정확성과 재현성(고 정밀)을 가지지만, 측정점이 제한된다는 한계를 가진다. 브릴루앙 산란 기반 광섬유 변형률 계측 시스템 중 하나인 Brillouin Optical Correlation Domain Analysis (BOCDA)은 대표적인 분포형 센서이며, 5 cm 라는 높은 공간 분해능을 가진다. BOCDA는 투영된 광원에서 발생하는 산란파를 이용하여 광섬유 전 구간의 변형률을 계측한다. 측정점이 많아지는 장점이 있으나, 이산형 센서에 낮은 정확도와 재현성을 가진다. 본 연구에서는 고 정밀 데이터(이산형 센서)와 저 정밀 데이터(분포형 센서) 각각의 장점을 융합하는 후처리 기법을 제안하였으며, 이에 대한 가능성을 검증 실험을 통해 확인했다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.