| 연구개발개요 |
○ 미래형 신형식 교통시설물로서의 부유식 해중터널 개발 필요성 - 부유식 해중터널은 좁고 깊은 해협이나 호수, 강 등으로 구분된 육지 또는 섬을 연결하기 위해 제안된 완전히 새로운 교통수단임. - 부유식 해중터널은 계류선에 의하여 특정 수심 이하에 그 위치가 유지되는 특성을 갖음. 이러한 기본적인 구조적 특성에 따라 부유식 해중터널은 깊은 수심을 갖는 해양환경에서 해저 기초공사가 매우 어려운 해상 교량이나 해저 지반 굴착이 어려운 해저 지반 터널 등의 기존 해상교통 시설에 비해 건설이 매우 용이하다는 장점이 있음. - 부유식 해중터널 본체의 위치(자유수면 이하 목표 위치, 흘수)는 파랑의 영향을 최소화할 수 있는 위치로 결정할 수 있기 때문에 바람, 파도, 조류 등 주요 환경하중에 의한 동적 응답을 최소화할 수 있는 설계가 가능하고, 동시에 해상 교량 및 부유식 교량과 달리 선박의 이동 경로에도 영향을 주지 않는 장점을 기대할 수 있음.○ 부유식 해중터널 유지관리의 난제 - 일반적인 케이블지지 장대교량과 달리 부유식 해중터널은 기본적으로 활용할 수 있는 센싱기술이 매우 한정적임. 예컨대 GNSS 및 Lidar를 활용한 변위의 직접계측은 현 기술수준으로는 적용이 불가능에 가까움. - 부유식 해중터널 내부에 가속도계 및 경사계를 설치하여 가속도 및 경사의 계측은 가능하기 때문에 전체적 형상관리와 주요 위치의 변위추정을 위해서는 무수히 많은 센서를 배치하거나 한정된 계측데이터를 활용한 변형형상 추정기술의 적용이 절실히 요구됨. - 구조물의 안전성에 매우 큰 영향을 미치는 계류선은 기본적으로 해수에 완전 노출되어 있기 때문에 센서의 배치가 더욱 제한적임. 따라서 계류선의 장력추정을 위해서는 계류선이 부착된 위치에서의 해중터널의 운동성을 평가하여 장력의 변동량을 추정하는 것이 현실적임. - 정리하면, 공용 중 부유식 해중터널의 구조안전성확보를 위해서는 매우 제한적인 계측데이터를 활용하여 해중터널의 전체 변형형상을 추정하고, 구조상태평가에 필수적인 미계측 구조응답(터널 주요 위치에서의 변위, 속도, 가속도, 터널 및 계류선 단면내력 및 응력 등)을 평가할 수 있어야 함. - 이를 위해서는 부유식 해중터널의 구조 및 환경적 특성에 기인한 복잡한 난제를 극복할 수 있어야 하고, 이를 해결하기 위해서는 빅데이터 및 인공지능기술을 활용한 데이터기반 구조상태평가기술이 최적임.○ 빅데이터 및 딥러닝 기반 부유식 해중터널의 실시간 구조거동평가 및 예측 기술 - 인공지능기술(Artificial Intelligent) 기반의 데이터 분석 기반 시스템 식별 및 반응 예측기술이 컴퓨팅 능력의 발달과 함께 꾸준히 개발되어 왔고, 정밀한 예측결과의 도출을 위해 필수적인 대량의 데이터 처리기술인 빅데이터기술과 연동되고 다층의 인공신경망이 결합되어 심층적인 연산과 분석이 가능한 딥러닝(Deep learning) 기술이 개발되면서 적용범위가 다양한 분야로 폭발적으로 확대되는 추세임. - 만약, 특정 교량의 외적 인자와 이에 따른 다양한 물리 응답 데이터를 확보하고 있고, 이를 딥러닝 기술을 통해 외적 인자와 물리응답 간 상관관계를 특정할 수 있다면 외적 인자 또는 한정된 위치에서의 물리응답의 계측데이터를 입력값으로 하여 나머지 모든 물리응답을 추정할 수 있을 것임. 즉 데이터 기반 구조해석 및 구조상태변화추정이 가능할 것으로 기대됨. - 이미 특정할 수 있는 외적 인자 및 물리 응답 데이터를 확보하고 있다면, 분석하고자 하는 구조물이 비선형 거동을 보인다 하더라도 시스템의 특성을 식별하고 이를 통해 출력값으로 정의된 모든 물리 응답의 합리적인 예측이 가능함. - 따라서, 모니터링 대상 부유식 해중터널 구조물의 구조거동 빅데이터를 구축한 후, 인공지능알고리즘을 활용하여 데이터 간 복잡한 상호관계를 분석하여 모델화할 수 있다면, 한정된 계측 데이터들을 입력값으로 하여 부유식 해중터널의 미계측 물리 응답을 추정할 수 있고 이를 분석하여 결과적으로 실시간 구조상태의 평가 및 장기적 구조상태변화 예측까지도 가능함.
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| 최종목표 |
○ 연구개발과제의 최종목표 : 빅데이터 및 인공지능기술을 활용한 부유식 해중터널의 실시간 구조거동평가 및 예측기술개발 - 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축 방법론의 제시 - 인공지능(딥러닝 기반 인공신경망 알고리즘)을 활용한 부유식 해중터널의 전체계 거동 및 내력 평가 및 예측 기술 개발 - 실험을 통한 개발 기술의 실효성 검증○ 연구개발과제 최종 성과물 - 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축기술 - 인공지능(딥러닝 기반 인공신경망 알고리즘)을 활용한 부유식 해중터널의 전체계 거동 및 내력 평가 및 예측 기술- 본 연구과제에서는 빅데이터 및 인공지능기술을 활용한 부유식 해중터널의 실시간 구조거동평가 및 예측기술을 개발하고자 함. - 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축기술을 개발하고, 구축된 빅데이터를 통해 빅데이터 내 데이터 간 복잡한 상호관계를 분석하여 모델화한 후, 이 모델을 통해 미계측 데이터를 추정, 부유식 해중터널의 주요 구조응답을 평가할 수 있음. - 빅데이터 내 데이터 간 복잡한 상호관계는 딥러닝 기반 인공신경망 알고리즘을 활용한 학습에 의해 모델화할 수 있음. - 또한, 대상 해역의 환경조건변화의 패턴을 인지하여 패턴모델을 구성하면, 이 모델을 통해 구조응답을 유발하는 주요 환경하중변화를 선제적으로 예측할 수 있고, 예측된 환경하중에 의해 유발될 구조응답을 예측할 수 있게 될 것으로 예상됨. - 본 과업을 통해 빅데이터 및 인공지능(딥러닝) 기술을 기반으로 한 부유식 해중터널의 실시간구조거동평가와 예측기술의 방법론 및 상세 알고리즘 개발을 최종 목표로 설정함. - 개발된 알고리즘 및 방법론은 엄밀한 수준으로 검증된 시뮬레이션 및 실험실 규모의 Lab-test (2차원 수조실험)연구를 통해 해당 기술의 효용성을 입증하고 실용화를 위한 세부 보완 및 개선점을 도출하고자 함.
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| 연구내용 및 범위 |
○ 연구내용 및 범위■ 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축 기술 - 인공지능학습을 위한 부유식 해중터널 구조거동 빅데이터 구성체계연구 - 부유식 해중터널의 구조응답을 유발하는 주요 외적인자(정적하중 및 환경하중조합) 연구 - 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축을 위한 유체동역학해석기술 기반 데이터마이닝기술연구 - Parametric modeling and analysis 기반 데이터구축 자동화 연구■ 인공지능(딥러닝 기반 인공신경망 알고리즘)을 활용한 부유식 해중터널의 전체계 거동 및 내력 평가 및 예측 기술 - 부유식 해중터널의 구조거동평가 및 예측을 위한 인공지능 아키텍쳐 연구 - 빅데이터 내 복수 데이터 간 상관관계모델구축을 위한 인공지능 기술 연구 · 학습데이터의 입력치/출력치 정의 · 딥러닝 알고리즘 레이어 구성 (노드 구성, 레이어 조합 포함) · 학습데이터전처리, 활성화함수의 정의, 정규화 등 학습성능극대화 방안 연구 - 대상해역 환경조건 패턴인지 및 모델링을 위한 인공지능기술 연구 · 대상해역 환경하중 (바람, 파도, 조류)의 시계열 변동추이분석 및 예측을 위한 패턴인지모델링 기술 연구 - 학습된 인공지능 알고리즘을 활용한 실시간구조상태평가 및 예측기술 연구 · 한정된 계측데이터(특정 위치 가속도 및 기울기 데이터)를 활용한 미계측위치에서의 구조응답추정알고리즘 개발 및 검증 · 대상해역에서의 환경하중 변동예측모델을 활용한 구조응답예측알고리즘 개발과 검증 · 추정 및 예측대상 구조거동(응답) ▶ 부유식 해중터널 주요 위치의 6자유도 운동(가속도, 속도, 변위) ▶ 부유식 해중터널 본체(터널)의 전체적 변형형상(Global deformed shape) ▶ 터널 본체 및 계류선의 단면내력(Axial force, Shear force, Bending moment)과 응력 ▶ 터널 본체 및 계류선 주요 위치에서의 피로누적지수 ■ 실험을 통한 개발 기술의 실효성 검증 - 2차원 수조에서 축소모형실험을 통한 구조응답추정 및 예측기술의 검증 - 규칙 및 불규칙 파랑 재하시 파랑에 의한 구조응답(부유식 터널의 운동특성과 주요부재 단면력) 추정결과 정확성 비교검증 - 실험검증을 통한 알고리즘 개선점 도출 및 보완○ 핵심 연구개발성과 - 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축기술 · 부유식 해중터널의 구조거동 빅데이터 구축을 위한 유체동역학해석기술 기반 데이터마이닝기술 · Parametric modeling and analysis 기반의 부유식 해중터널 구조거동 빅데이터구축 자동화 기술 - 인공지능을 활용한 부유식 해중터널의 전체계 거동 및 내력 평가 및 예측 기술 · 학습된 인공지능 알고리즘을 활용한 실시간구조상태평가 및 예측기술
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