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과제기본정보

딥러닝과 생태모방을 활용한 학교 건물 내진설계 최적화 모델 개발2년차

사업개요
사업개요에 대한 사업명, 분류코드(기술분류), 과제명, 주관연구기관, 총괄연구 책임자(성명, 소속, 전화번호), 총 연구기간, 당해연도 연구기간 정보제공
사업명 국토교통기술촉진연구사업 과제번호 22CTAP-C163682-02
국가과학표준분류 1순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 적용분야 건설업
2순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 실용화대상여부 비실용화
3순위 원자력 | 핵자료 기술 | None 과제유형 기초
과제명 딥러닝과 생태모방을 활용한 학교 건물 내진설계 최적화 모델 개발
주관연구기관 서울대학교산학협력단
총괄연구 책임자 성명 강준석
소속 서울대학교산학협력단 직위 부교수
전화번호 02-880-9083 FAX 02-887-2662
총 연구기간 2021-04-01 ~ 2022-12-31
당해연도 연구기간 2022-01-01 ~ 2022-12-31

(단위:원)

년도별 정부출연금, 기업부담금, 계 정보제공
년도 정부출연금 기업부담금
현금 현물 소계
2차년도 210,000,000 7,000,000 63,000,000 70,000,000 280,000,000
과제기본정보의 연구개발개요, 최종목표, 연구내용 및 범위 정보제공
연구개발개요 본 연구는 딥러닝과 생태모방 기법을 활용하여 학교 건물 내진설계를 위한 기술을 개발하는 것으로, 본 연구에서는 개발하고자 하는 핵심 연구 기술을 DBM-Seismic Design(Seismic Design based on Deep-learning and Bio-inspiration Methods)으로 정의함. 본 연구는 하기와 같은 큰 두 가지 내용 및 목표를 가지고 수행됨


○ 「생태모방을 적용한 내진보강 시스템의 경관 설계 및 형상 최적화 모델 개발」이라 함은 주변 경관과 조화를 이루며, 경제성을 갖춘 학교 건물 내진 시스템의 설계 모델을 개발하는 것을 목표로 함. 생태모방을 적용한 딥러닝 및 내진보강 구조 시스템의 기초 이론 정립 그뿐만 아니라, 교육 시설을 대상으로 최적화된 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 세부 연구의 최종 목표임

○ 「중진지역의 특성이 반영된 내진보강 최적화 모델 개발」이라 함은 딥러닝을 활용하여 구조부재와 비구조부재의 위험 시나리오를 구축하는 것으로, 형식별/인자별/요인별/지역별 위험요소별 위험 등급화를 포함한 개념이라고 할 수 있음. 학교 건물을 포함한 교육 시설에 사용 가능한 기본연구 선행 후 기타 부대시설까지 확대 가능한 새로운 패러다임의 내진보강공법 모델을 제시하는 것을 뜻함
최종목표 ● 본 연구의 최종 성과물은 학교 건물이라는 제한된 조건의 성능 검증을 통하여 딥러닝을 통한 경관 최적화 및 경제성 최적화의 개념을 실증할 수 있는 파일럿 형태의 시스템 개발 단계까지 도달하는 것을 목표로 함

● 본 연구과제의 1차 연도에는 각 핵심기술별로 연구진들이 기 보유하고 있는 타분야 적용 기술 및 기반 기술을 응용하여 딥러닝과 생태모방을 활용한 학교 건물 내진설계(DBM-Seismic Design)를 위한 기술로 전환하기 위한 사전 설계 및 계획을 수립하는 연구를 진행. 이후 2차 연도에는 핵심 성과물별로 성과물을 도출하여, 연구과제 수행을 통해 기술 개발 성숙도를 TRL 2단계에서 TRL 4단계 수준까지 향상시킬 예정
연구내용 및 범위 목표 1
생태모방을 활용한 딥러닝 기반의 내진 설계 기초 모델 개발

■ 딥러닝 기반의 주위 환경 및 구조물과 어울리는 경관설계 기법 및 모델 개발
■ 딥러닝 기반의 경제성 최적화 기초 기법 및 모델 개발
■ 딥러닝 기반 설계 모델에 생태모방 적용

■ [딥러닝 및 생태모방 요소 정의]
- 학교 건물 및 주변지역, 내진보강 기법의 경관요소 도출
- 학교 건물에 적용되는 내진보강 기법의 경제적 요소 도출
- 생태모방을 위한 생물체 및 구조 선정

■ [딥러닝 및 생태모방 요소 분석]
- 학교 건물 및 주변지역, 내진보강 기법의 경관 요소 분석
- 학교 건물에 적용되는 내진보강 기법의 경제적 요소에 따른 최적화 분석
- 선정된 생물 구조의 생태모방을 통한 요소 도출

목표 2
딥러닝과 생태모방이 적용된 내진보강공법 모델 개발

■ 생태모방과 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 중진지역 내진보강 공법 적용 모델 개발
■ 생태모방과 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 내진보강 공법의 디자인 혁신을 위한 경관설계 모델 개발
■ 본 연구단계는 세부목표 1,3,4가 선행되어 통합적으로 개발되는 모델

■ [딥러닝 데이터 및 프로그래밍 구축]
- 딥러닝 데이터 및 프로그래밍 선행 연구/사례 알고리즘 파악
- 딥러닝을 위한 학습 데이터 고도화 및 데이터 셋 구축
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템의 요소 인식/분석 프로그래밍 구축
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템 요소 구분 매뉴얼 정립 / 코드 제작

■ [딥러닝 데이터 및 프로그래밍 고도화]
- 딥러닝을 위한 학습 데이터 고도화 및 데이터셋 정교화
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템의 경관적 요소 인식 프로그래밍 고도화

■ [딥러닝을 통한 경관 및 경제적 최적화 설계 모델 개발]
- 정교화된 데이터셋과 프로그래밍을 통한 인공신경망의 딥러닝
- 최적의 경관 디자인을 고려한 내진 설계 모델 개발
- 경제성 평가를 고려한 내진 설계 모델 개발


목표 3
한국형 지진분석을 통한 중진지역에 적합한 내진보강 기법 개발

■ 중진지역을 고려한 내진해석 및 지진영향 평가
■ 딥러닝을 활용한 구조부재와 비구조부재의 위험시나리오 구축
■ 목표성능 및 요구성능에 적합한 최적의 보강방안 제시

■ [기존 공법 보강 효율성 분석]
- 국내외 내진보강 공법을 비교 분석
- 국내 지진 특성을 고려한 내진 공법 보강 안 분석

■ [내진보강 신공법 기초연구]
- 건축물 및 부대시설을 고려한 새로운 패러다임의 내진보강공법 모델
- 지역사회와 함께할 수 있는 공간 활용안 제시
- 위험 시나리오를 반영한 내진 성능 평가 및 보강 공법(안) 분석


목표 4
내진보강 시스템을 통한 학교 건물 디자인 혁신안 개발

■ 학교 건물 및 기타 부대시설을 활용한 새로운 패러다임의 내진보강공법 모델 제시
■ 지역사회와 함께할 수 있는 공간활용안 제시

■ [신공법 구조 효율성 검증]
- 학교시설 내진 사업단의 기준 및 매뉴얼을 만족하며, 국내 지진 특성을 고려한 중진지역에 적용 가능한 최적화 모델 개발
- 목표성능 및 요구성능에 적합한 최적의 보강방안 제시

■ [학교 건물 디자인 혁신안]
- 내진에 효율적으로 대응할 수 있는 학교 건물 구조물의 디자인 혁신안 개발
- 내진 기능 뿐만이 아닌, 보강물?조인트?구조 시스템 등에도 생태모방의 원리 이용한 디자인 혁신안 개발 및 특허(디자인) 출원
건설기술연구개발사업 주요내용
건설기술연구개발사업 주요내용의 구분, 연구개발목표, 연구개발 내용 및 방법 정보제공
구분 연구개발목표 연구개발 내용 및 방법
2차년도 목표 1
생태모방을 활용한 딥러닝 기반의 내진 설계 기초 모델 개발

목표 2
딥러닝과 생태모방이 적용된 내진보강공법 모델 개발
목표 1
생태모방을 활용한 딥러닝 기반의 내진 설계 기초 모델 개발

■ 딥러닝 기반의 주위 환경 및 구조물과 어울리는 경관설계 기법 및 모델 개발
■ 딥러닝 기반의 경제성 최적화 기초 기법 및 모델 개발
■ 딥러닝 기반 설계 모델에 생태모방 적용

■ [딥러닝 및 생태모방 요소 정의]
- 학교 건물 및 주변지역, 내진보강 기법의 경관요소 도출
- 학교 건물에 적용되는 내진보강 기법의 경제적 요소 도출
- 생태모방을 위한 생물체 및 구조 선정

■ [딥러닝 및 생태모방 요소 분석]
- 학교 건물 및 주변지역, 내진보강 기법의 경관 요소 분석
- 학교 건물에 적용되는 내진보강 기법의 경제적 요소에 따른 최적화 분석
- 선정된 생물 구조의 생태모방을 통한 요소 도출

목표 2
딥러닝과 생태모방이 적용된 내진보강공법 모델 개발

■ 생태모방과 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 중진지역 내진보강 공법 적용 모델 개발
■ 생태모방과 딥러닝 기반의 모델을 활용하여 내진보강 공법의 디자인 혁신을 위한 경관설계 모델 개발
■ 본 연구단계는 세부목표 1,3,4가 선행되어 통합적으로 개발되는 모델

■ [딥러닝 데이터 및 프로그래밍 구축]
- 딥러닝 데이터 및 프로그래밍 선행 연구/사례 알고리즘 파악
- 딥러닝을 위한 학습 데이터 고도화 및 데이터 셋 구축
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템의 요소 인식/분석 프로그래밍 구축
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템 요소 구분 매뉴얼 정립 / 코드 제작

■ [딥러닝 데이터 및 프로그래밍 고도화]
- 딥러닝을 위한 학습 데이터 고도화 및 데이터셋 정교화
- 딥러닝을 위한 내진보강 시스템의 경관적 요소 인식 프로그래밍 고도화

■ [딥러닝을 통한 경관 및 경제적 최적화 설계 모델 개발]
- 정교화된 데이터셋과 프로그래밍을 통한 인공신경망의 딥러닝
- 최적의 경관 디자인을 고려한 내진 설계 모델 개발
- 경제성 평가를 고려한 내진 설계 모델 개발
연구성과 기술적 기대성과 ○ 생태모방 및 심층학습을 통한 설계 기술 선점
- 심층학습은 전 분야에서 높은 잠재력을 지니고 있으며, 패션 및 제조업 등에서는 이미 활발하게 도입하고 있음. 본 연구를 통하여 이러한 심층학습을 통한 설계 기술을 선점할 수 있을 것으로 예상

- 전 세계적으로 봤을 때 Bio-mimitec이라는 원리를 이용하여 건축물을 설계 및 건설하는 사례는 찾아볼 수가 있음. 하지만, 내진설계 및 재해/재난을 해결하는 난제는 전무한 상태임. 생태모방 또한 높은 잠재력을 지니고 있으며, 내진 난제를 해결하는 열쇠로 적용할 수 있는 생물 구조들에 대한 연구를 선점
사회 경제적 파급효과 ○ 확보 및 예산 절감 & 피해 감소
- 기존 내진보강 시스템은 1년 이상의 긴 시간이 소요되어 내진보강이 지지부진하였으나 본 연구를 통하여 효율적인 내진 보강 시스템을 설계하여 공기 단축 등을 통한 예산 절감 효과를 기대함

- 내진설계가 이루어지지 않은 건물의 내진보강을 통하여 지진에 의한 재산 피해를 경감하고 건물 파괴에 의한 인명피해 또한 감소시킬 수 있음. 본 연구에서 사용하는 생태모방의 개념은 단순히 건축물에 대한 설계로 이어지는 것이 아니라, 주변 공간과 여건을 모두 고려하는 매우 넓은 범위의 생태모방임. 즉, 그 공간이 가지고 있는 특징과 형태를 100% 이상 활용하기 때문에 건설 및 시공에 있어서 경제성 우위를 갖는다고 할 수 있음

○ 사회적 파급효과
- 본 연구에서 제안하는 딥러닝과 생태모방을 활용한 학교 건물 내진설계 최적화 모델은 획일화된 학교 건물의 디자인을 내진 성능 향상과 함께 개선 할 수 있으며, 공간혁신을 통해 학생들의 교육 환경을 개선하여 미래를 담는 배움터로서의 학교 본연의 역할을 수행할 수 있음

- 이는 지역사회에서의 학교 건물의 역할이 향상되어 서울특별시 교육청의 미래를 위한 학교시설 현대화 프로젝트에서도 제안되고 있는 부분을 만족할 수 있는 역할을 수행할 수 있음. 본 연구과제는 건축물과 외부공간 전체를 활용한 내진설계를 수행함으로써, 보다 친환경적이고 미래지향적인 공간창출을 할 수 있음
활용방안 ○ 생태모방 및 심층학습을 통한 설계 기술 확보
- 스마트 기술의 핵심인 심층학습 및 인공지능 기술을 활용한 설계 기술 확보 - 초기 단계에 머물고 있는 생태모방 기술을 향상시키고 실용화를 선도

○ 노후 시설물의 내진보강
- 내진 설계되지 않은 노후 시설물들에 비교적 낮은 비용으로 내진보강 시스템을 설치하여 지진 대응 능력을 강화하고 국민의 안전을 확보

○ 기술 수요처의 확대
- 정부에서는 지진 위험지역인 영남권은 우선적으로 향후 7년 동안(2018년-2024년) 매년 1,700억 원씩 지원하여 2024년에 내진보강사업을 완료 할 예정. 2025년부터 5년간 매년 3,500억 원을 투자하여 내진보강을 2029년에 완료할 계획
- 학교 건물 전체 디자인과 주변 경관이 고려된 딥러닝을 통해 생태모방을 반영한 학교 건물 전체를 구조계로 구성할 수 있는 내진보강 모델을 제안하여 정부의 수요 만족

○ 국내외 대학 및 연구소
- 기술 공유를 통하여 학술적으로 공동연구를 진행하고, R2P (Research to Practice) 전략을 마련하여 실용화

○ 민간참여 촉진
- 민간들에게 생소한 생태모방형 딥러닝 기반의 내진설계 등의 교육 및 홍보를 통해 시민참여 민간기업의 참여를 확대. 대상은 시민단체 등의 단체가 될 수 있음. 과제 종료 후 규제 개선을 통해 대·중견기업 투자유치의 기반을 확대시킬 수 있음. 공모전과 시민참여 프로그램을 개설하여, 시민 의견을 수집하고, 시민 의견 반영형 저감기술을 확립할 수 있음
- IoT 리빙맵, 시민 데이터맵, 시민 커뮤니티의 상호 네트워크를 통해 보다 확대된 형태의 생태모방형 내진설계 디자인 Database를 구축. 향후 시스템 협력업체의 용역과제 수행 또는 협업을 통해서 생태모방 DB를 구축하는데 활용할 수 있음
- 협력기관인 서울대학교 조경생태학 연구실은 파프리카라는 스타트업 기업과의 MOU 체결을 통해서 시민 참여형 유해조수 취약성 지도 제작을 한 사례가 있음. 해당 기관의 자문 및 MOU를 통해서 보다 광역적인 시민 참여형 생태모방 DB를 구축할 수 있음

○ 타 도시 대상 및 범위/판로 확대
- 기초연구의 성과를 바탕으로, 각 지자체에서 실정에 맞춘 맞춤형 내진설계 모델을 설정할 수 있도록 의사결정 시스템 구축. 보다 진화된 딥러닝 기반의 내진설계 모델을 대한민국 전 도시에 확산시키며, 경산/영천/구미/포항 등의 대경권 내진보강 도시로 거듭남. 광역 생태모방 내진설계 도시로 실증 성과 보급 확산을 위한 협력체계 구축

○ 국내외 홍보 및 교차 실증을 통한 국가연구개발사업 진행
- 국제 산학협력을 통해 글로벌 데이터 허브의 구축. 국내외 언론을 통한 기획보도, 해외보도 및 국제 내진설계 유관 학회 등에 참가. 통신사 및 제조/건설사 협력을 통한 P.P.P 기반의 해외동반 기술 수출 모델을 육성. 지속적인 글로벌 네트워크 구축을 통한 글로벌 포지셔닝 확보 및 글로벌 교차실증 추진
핵심어
핵심어의 구분, 핵심어, 핵심어1~핵심어5 정보제공
핵심어 핵심어1 핵심어2 핵심어3 핵심어4 핵심어5
국문 심층학습 생태모방 지진 내진설계 최적화
영문 Deep Learing Bio-inspiration Eartquake Seismic Design Optimization
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