한국연구재단 (중견연구자 유형 II) 자율학습 인공지능과 해석 모델에 기초한 지진재해예측 사이버 연산 센터 개발 : 2022~2027년 (연구비: 20억)

본 연구는 내진설계의 기초가 되는 설계지반운동 산정을 위한 차세대 자율학습 인공지능 통합 프레임워크를 개발하며 이를 온라인으로 구동하는 Cyber Earthquake Simulation(CES) 센터를 구축하는 것을 목표로 한다.

인공지능 통합 프레임워크는 지반응답해석(Site response analysis, SRA)을 대체할 인공지능 SRA 모델1, 무한한 SRA 학습을 위한 가상 지반 자료 생성 인공지능 모델2, 그리고 응답해석과 입력변수 적절성 평가를 위한 인공지능 Peer review 모델3로 구성된다. 데이터가 추가됨에 따라 모델 성능을 개선하는 툴을 탑재하여 자율 해석(Full-Self Simulation, FSS)과 자율 학습(Full-Self Learning, FSL)이 가능한 머신러닝 파이프라인4을 완성하고 지속적으로 진보하는 인공지능 복합 모델을 개발하는 것을 목표로 한다.

연계된 3개의 모델 학습을 위하여 초대용량 지반 주상도 및 해석응답 DB 구축을 목표로 한다. 전세계 30만개 이상의 계측 주상도와 이에 부합되는 무작위/가상 주상도, 수백개의 입력지진파를 사용하여 수억회 이상의 해석을 수행하여 응답 DB가상 지진 Catalog를 구축할 예정이다. 자동화된 해석 수행을 위하여 전응력 및 유효응력 SRA 코드를 개발할 계획이다. 인공지능 플랫폼과 SRA 코드는 서버에서 구동되는 인터액티브 사이버 인프라스트럭쳐(Cyber Infrastructure)인 CES 센터에 탑재될 것이다.

한국수력원자력 공간적 변동성을 고려한 지진동 상관성 평가기술 개발 : 2022.04~2024.03 (연구비: 3.8억/13억)

본 연구는 지반조사와 2차원 동적 수치해석 결과를 기반으로 부지 고유의 지진동 상관성 함수를 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 수치적 지진동 상관성을 원심모형과 1g모형시험과 비교하여 조정하며 계측 결과와 비교하여 검증할 계획이다. 주관을 맡고 있는 본 연구실에서는 지반조사에 의거하여 결정된 변동변수를 적용한 2D Randomized 주상도 생성 및 동적해석 수치해석 코드를 개발하며 이를 활용하여 원전부지 상관성 함수를 도출하는 연구를 수행하고 있다.

국토교통과학기술진흥원 상시미진동 계측 모바일 MEMS 가속도계 시스템 및 3D 지반주상도 생성 인공지능 알고리즘 개발 : 2021~2022년 (연구비: 1.5억/3.7억)

상시미진동 계측을 위한 모바일 MEMS 가속도계 시스템 및 이를 활용한 3D 지반주상도 생성 인공지능 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 주관을 맡고 있는 GSR은 가속도계 시스템 계측자료의 H/V Ratio와 SPAC 기법을 활용하여 1D와 2D 전단파속도(Vs) 주상도를 생성하며 이를 복합적 및 입체적으로 분석하여 3D 주상도를 생성하는 인공지능 모듈의 개발을 맡고 있다.

한국에너지기술평가원 800ton 페데스탈크레인 일체형 13,000ton급 해상풍력발전기 전용 설치선 개발 : 2018년~2022년 (연구비: 3억)

이 연구는 대형 해상풍력발전기를 해상에서 설치하는데 전용 잭업바지 설치선 레그의 스퍼드캔의 관입/추출 특성과 손상 메카니즘을 평가하는 과제이다. 관입/추출 프로세스는 유한요소해석프로그램 Abaqus로 고해상도 대변형 Coupled Eulerian Lagrangian (CEL) 해석을 수행하여 모사한다. 이의 정확성은 Western Australia University 등에서 수행된 다양한 원심모형시험결과와 비교하여 검증한다. 궁극적으로 설계에 활용 가능한 관입/추출 곡선을 제안하는 것을 목표로 한다.