인공지능기반 철근콘크리트 구조 설계

인공지능기반 철근콘크리트 구조 설계

$32.72
Description
“인간의 창의성에
AI의 학습능력을 더하다”

〈AI 기반 철근 콘크리트 구조해석 및 설계〉 입문서 첫 출간!
요즘은 AI를 활용한 기술이 많은 분야에서 활용되고 있다. AI 관련 구조공학 분야에서도 최근 10년간 논문이 활발하게 발표되고 있지만, 아직도 기본 가이드가 될 만한 책과 강의는 부족한 상황이다. 이렇듯 현실에서 AI가 설계 분야에 도입되기에는 아직 시간이 필요하다. 하지만 구조설계 분야도 시대의 흐름을 피할 수 없다면, 적극적으로 해법을 찾아야 한다. 그렇다면 구조설계에 AI를 어떻게 활용하며 적용할 수 있을까?
〈인공지능기반 철근콘크리트 구조 설계〉는 AI에 수십만, 수백만 개의 구조설계서 또는 설계도를 학습시켰다. 엔지니어의 의도를 AI에게 알려주면 AI는 학습된 지식을 바탕으로 기존 구조설계 방법으로는 가능하지 않은 설계를 우리에게 제시한다. 우리는 더 이상 동일한 일을 반복하지 않아도 된다. 이처럼 AI는 탁월한 능력과 기능을 보유하였기 때문에 우리는 불필요한 시간과 에너지를 낭비하지 않을 수 있다.
이 책은 AI 기반 철근 콘크리트 구조설계 및 해석 입문서다. 독자들의 이해를 돕고, 독자들이 원하는 설계 및 해석 시나리오를 수립하여, AI 네트워크를 작성하고, 원하는 설계 결과를 구현하도록 단계별로 구성되었다.
1장부터 4장까지는 AI에 기반한 구조해석 및 설계의 이해를 위한 기본이론을 소개하였다. 5장과 6장에서는 각각 단철근보와 복철근을 갖는 철근 콘크리트 보의 AI에 기반한 해석 및 설계를 기술하였고, 7장에서는 인공신경망의 유도를 통해 철근 콘크리트 기둥의 거동과 설계를 학습하도록 하였다. 특히, 많은 예제들을 담아 독자 스스로 검증할 수 있도록 했으며, 제공된 인공신경망은 독자들이 스스로 작성할 수 있도록 도움을 줄 것이다. 또한, 부록에는 모든 예제를 윈도형 소프트웨어에 담아 소개하였다.
AI 구조설계 분야의 책은 한국은 물론 전 세계적으로도 찾기 힘들다. 이 책은 순차적으로 영어와 베트남어로 출간될 것이다. 아마도 이 분야에서 ‘최초’라는 수식어가 붙는 책일 것이다.
현장 실무자에게는 한 걸음 앞서 나갈 수 있는 원동력이 될 것이며, 공부하는 학생들에게는 한 단계 높은 지식을 배울 수 있는 계기가 될 것이다.
저자

홍원기

연세대학교토목공학과에서학사학위(1983)를,UCLA토목공학과에서석사(1984)및박사학위(1989)를취득하였다.
현재경희대학교건축공학과에서교수로재직중이다.미국의엥겔컬크&하트구조설계사무소(Englekirk&HartConsultingstructuralengineers,Inc.,미국LA소재),일본의(주)일본설계((株)日本設計,일본동경소재),삼성건설,삼성중공업에서근무하였다.주요저서로는엘세비어(ELSEVIER)사에서2020년출간한〈HybridCompositePrecastSystems,NumericalInvestigationtoConstruction〉가있고,특히10장의“Artificial-intelligence-baseddesignofductileprecastconcretebeams”에서AI기반프리캐스트콘크리트구조설계를위한인공신경망을소개한바있다.이외에도다수의저서를출간하였다.또한국제저널에AI기반콘크리트구조설계를포함한여러편의논문들을발표하였으며,우리나라와미국에특허또한다수등록하였다.미국과한국에서구조기술사자격증을획득하여구조엔지니어로써의활발한활동을이어오고있다.두차례장관표창,삼성그룹기술상수상,한국연구재단50선우수연구다수선정등여러표창을받았으며,지금도연구를통한사회공헌활동을활발히진행하고있다.

목차

1장AI와구조공학
1.1머신러닝(MachineLearning)의정의
1.2구조공학분야를위한인공신경망의적용
1.3인공신경망학습의정의
1.4딥러닝(DeepLearning,DL)
1.5구조공학분야에적용하기위해서인공신경망을어떻게활용할수있을까?

2장빅데이터의생성및학습
2.1빅데이터의생성및학습
2.2활성함수
2.3정규화(normalization)및초기화(initialization)
2.4역전파

3장가중변수와편향변수의이해
3.1가중변수와편향변수의역할
3.2역전파기반인공신경망의수정
3.3인공신경망결과의분석

4장기울기하강을이용한오차함수의최소화
4.1오차함수,가중변수및편향변수
4.2하강기울기
4.3하강기울기방법을이용한데이터(빅데이터)피팅
4.4데이터피팅;기울기(weight)는고정하고y절편(bias)만무작위로변하는경우
4.5데이터피팅;가중변수와편향변수가동시에무작위로변하는경우
4.6매트릭스를이용한인공신경망의유도;뉴런값(Zj)과은닉층출력값(yj)과의관계
4.7활성함수(activation)를거친뉴런값(Zj)
4.8순방향인공신경망및역전파를통한인공신경망의수정
4.9역전파로구성된인공신경망
4.10순방향설계및역방향설계의정의
4.11인공신경망학습방법

5장깊은인공신경망기반의단철근RC보의설계
5.1단철근RC보의설계
5.2빅데이터의생성
5.3TED기반의인공신경망을활용한RC보설계;순방향및역방향설계
5.4얕은인공신경망기반RC보의설계
5.5결론

6장인공신경망기반복철근콘크리트보의설계
6.1인공신경망에기반한복철근콘크리트보(RC보)의설계
6.2설계시나리오
6.3역방향설계
6.4인공신경망기반의역설계차트를이용한설계
6.5결론
6.6기호표

7장인공신경망기반철근콘크리트기둥의설계
7.1철근콘크리트기둥의설계
7.2빅데이터의생성
7.3TED,PTM,CRS인공신경망에기반한RC기둥설계
7.4라그랑지함수로부터유도된최적화결과와의비교
7.5결론

부록A인공신경망기반철근콘크리트기둥의설계
A.1매트랩을이용한세가지학습방법
A.2매트랩기반의빅데이터학습(training)
부록BADORS매뉴얼
B.1개요
B.2사용자가이드

부록C5,6,7장설계표를실행한ADORS윈도화면
C.1단철근보(Singlyreinforcedconcretebeam)
C.2복철근보(Doublyreinforcedconcretebeam)
C.3콘크리트기둥(Reinforcedconcretecolumn)