강화학습 기반 코드 준수 철근콘크리트 구조 설계 자동화 연구

Reinforcement Learning-Based Code-Compliant RC Structural Design Automation

연구 내용

강화학습을 활용해 철근콘크리트 구조의 설계를 자동화하고, 코드 준수 조건을 함께 만족시키는 최적 설계 생성 연구

본 연구는 철근콘크리트 구조의 전단벽과 같은 설계 대상을 대상으로, 강화학습 기반 최적화와 코드 준수 검증을 결합하는 방법을 정립합니다. 구조물의 제약조건을 설계 가능 영역으로 구성하고, 모델이 설계 규정을 만족하는 해를 탐색하도록 학습을 수행합니다. 설계 과정에서 반복적인 규정 확인과 파라미터 튜닝을 줄이고, 구조 응답과 설계 안전성을 동시에 고려하는 자동화 파이프라인을 구축하는 데 차별성이 있습니다. 이를 통해 실무 적용을 위한 설계 효율과 재현성을 높이는 방향으로 확장합니다.

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1건

연구 흐름

초기 단계에서는 철근콘크리트 전단벽 설계에서 요구되는 제약조건과 코드 기반 검증 절차를 정리하고, 강화학습이 활용 가능한 문제 형태로 재구성하는 연구를 수행했습니다. 이후 코드 준수 관점에서 설계 가능한 후보를 생성하고, 탐색 과정에서 해의 타당성을 지속적으로 평가하도록 학습 목표를 설계했습니다. 최근에는 설계 파라미터를 자동화된 절차로 연결하여, 구조설계 최적화와 자동 설계의 구현 가능성을 확인하는 방향으로 연구를 진행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

코드 준수형 구조설계 워크플로우
전단벽 설계 자동 생성
구조설계 파라미터 탐색 고속화
제약조건 기반 설계 추천
구조 안전성 검증 자동화
설계 최적화 모델 재사용
합성 구조 설계 지원
설계 변경 영향도 추적
도면·산출물 생성 연계
설계 품질 관리 도구화