빅데이터 분석을 통한 중력식 항만시설 수정프로젝트 레벨의 상태변화 특성 분석

나용현; 박미연; 장신우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 나용현 ((주)승화기술정책연구소) 박미연 ((주)승화기술정책연구소) 장신우 (라온엑스솔루션즈(주))

저널정보: 한국재난정보학회 한국재난정보학회 논문집 한국재난정보학회 논문집 제17권 제2호

발행연도: 2021.1

수록면: 254 - 265 (12page)

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연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R2는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

#빅데이터 #가우시안 프로세스 #상태평가 #영향인자 #머신러닝

참고문헌 (11)

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Belyaev, M. / 2015 / Gaussian process regression for structured data sets / Lecture Notes in Artificial Intelligence, International Symposium on Statistical Learning and Data Sciences 9047:106~115

Belyaev, M. / 2016 / Computationally efficient algorithm for Gaussian Process regression in case of structured samples / Computational Mathematics and Mathematical Physics 56(4):499~513

Burnaev, E. / 2016 / Regression on the basis of non-stationary gaussian processes with bayesian regularization / Journal of Communications Technology and Electronics 61:661~671

Burnaev, E. / 2015 / Surrogate modeling of mutlidelity data for large samples / Journal of Communi-cations Technology & Electronics 60:1348~1355

차경화 / 2015 / 다중 회귀분석 및 Markov Chain을 통한 항만시설물의 상태열화모델 개발 / 한국전산구조공학회논문집 28(3):229~240

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