Explainable and Probabilistic Machine Learning for Seismic Assessment and Retrofit Optimization
연구 내용
지진취약도와 보강효과를 불확실성까지 고려해 예측하고, 설명가능 인공지능으로 설계 근거를 제시하는 내진성능평가 및 보강최적설계 연구
내진성능평가와 리트로핏 전략 수립 과정에서 비선형 시간이력해석의 비용 부담과 ML 모델의 불투명성 문제를 다루는 연구를 수행합니다. 구조응답 데이터 기반으로 취약도(Fragility)와 성능 지표를 학습하고, XAI 기법으로 예측 요인을 해석하여 엔지니어의 의사결정 과정을 지원합니다. 또한 분포정보를 활용한 확률적 예측과 prediction interval을 통해 불확실성을 정량화하며, 유전알고리즘과 Cuckoo Search 등 최적화로 댐퍼 배치 및 리트로핏 파라미터를 성능기반으로 산정하는 절차를 구축합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
6편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 구조의 서비스성 및 안전성 관점에서 Fragility와 성능 평가를 연계하고, 기계학습 기반 정성 평가 절차로 응답 예측의 자동화를 구현했습니다. 이후 Extreme Gradient Boosting(XGBoost) 기반의 리트로핏 최적화로 설계 파라미터를 빠르게 탐색하는 방향으로 확장했습니다. 동시에 SHAP, LIME 같은 설명가능 기법을 적용해 예측 근거를 도출하고, 확률기반 딥러닝으로 prediction interval을 제공하는 불확실성 중심 모델링으로 심화했습니다. 최근에는 취약도 기반 댐퍼 배치와 Cuckoo Search 최적설계를 결합해 구체적 보강안을 산출하는 연구를 수행합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A machine learning procedure for seismic qualitative assessment and design of structures considering safety and serviceability
Explainable machine learning (XML) framework for seismic assessment of structures using Extreme Gradient Boosting (XGBoost)
Explainable probabilistic deep learning framework for seismic assessment of structures using distribution‐free prediction intervals
Machine learning-based design of a seismic retrofit frame with spring-rotational friction dampers
Fragility-based framework for optimal damper placement in low-rise moment-frame buildings using machine learning and genetic algorithm
Optimum seismic retrofit of structures using bidirectional viscoelastic column dampers and modified Cuckoo Search algorithm
관련 프로젝트
구분
제목
점탄성댐퍼를 이용한 건물의 안전성 및 복원력 향상기법 연구