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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 21CTAP-C163560-01
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 빅데이터 및 인공지능기술을 활용한 부유식 해중터널의 실시간 구조거동평가 및 예측기술개발
연구책임자 김승준 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 160,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 160,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 8명 총연구비 정부 : 370,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 370,000,000 원
연구기관명 및 소속부서 고려대학교산학협력단
참여기업명 -
참여연구기관명 고려대학교산학협력단,예일회계법인
등록 발간번호 -
ISBN -
○ 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.
색인어 한글 부유식 해중터널 빅데이터 인공지능 딥러닝 스마트 모니터링
영문 Submerged Floating Tunnel Big Data Artificial Intelligence Deep Learning Smart Structural Monitoring
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