Seismic fragility and disaster resilience analysis with uncertainty considerations
연구 내용
지진 입력과 구조계 불확실성을 함께 반영해 취약도 및 복원력 지표를 효율적으로 산정하는 연구
지진 재난에서 구조의 안전성과 이후 복구 성능을 동시에 평가하기 위해 aleatoric 불확실성과 epistemic 불확실성을 함께 반영하는 해석 프레임워크를 개발합니다. 기존의 취약도 분석 절차에 적응형 알고리즘을 결합하고, Gaussian process 기반 메타모델을 통해 시간이력 해석 수를 줄이면서도 기준해와 일치하는 취약도 곡선을 산출합니다. 또한 시스템 신뢰성 기반 disaster resilience 분석에서 다수의 disruption 시나리오로부터 reliability와 redundancy를 산정할 수 있도록 중요샘플링과 서러게이트 학습을 결합합니다. 그 결과 다중 재난 조건과 고차원 비선형 상황에서도 확장 가능성을 점검합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
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연구 흐름
2024년에는 epistemic 불확실성을 구조모델 관점에서 포함하는 지진 취약도 해석을 제안하고, Gaussian process 메타모델을 사용해 계산 부담을 완화했습니다. 같은 시기 2024년~2025년에는 first-passage probability 제약을 포함한 확률적 구조 최적화로 지진 하 성능경계 개념을 확장했습니다. 또한 시스템 신뢰성 기반 disaster resilience 프레임워크에서는 중요영역을 찾기 위한 principal point 탐색과 near-optimal 중요샘플링 분포 구성을 결합해 reliability와 redundancy를 동시에 추정했습니다. 최근에는 dimensionality reduction 기반 확률 시뮬레이터를 지진 응답 불확실성 전파에 적용하여 취약도·복원력 평가의 입력-출력 연결성을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Efficient seismic fragility analysis considering uncertainties in structural systems and ground motions
Efficient System Reliability–Based Disaster Resilience Analysis of Structures Using Importance Sampling
Active learning-based optimization of structures under stochastic excitations with first-passage probability constraints
Uncertainty quantification for seismic response using dimensionality reduction‐based stochastic simulator