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지진이나 폭발과 같은 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 수립하기 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템에 있어서,복합재난 취약 건축물에 대한 학습데이터 샘플을 생성하기 위해 과거 수행된 실물 크기의 실험결과를 바탕으로 검증하는 유한요소해석-기반 수치해석모델(110);상기 검증된 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)을 바탕으로 인공신경망 학습에 사용하기 위한 학습데이터 샘플을 획득하는 학습데이터 샘플 획득부(120);상기 학습데이터 샘플의 입력과 출력을 사전에 구축하도록 건축물 구조성능인 내진성능 및 내폭성능에 영향을 미칠 수 있는 핵심영향인자에 대한 학습범위를 설정하는 핵심영향인자 학습범위 설정부(130);상기 사전에 구축된 입력과 출력에 대한 학습데이터 샘플을 바탕으로 인공신경망-기반 수치해석모델의 결과와 인공신경망 학습을 통해 나타난 결과를 최소화할 수 있도록 소정 개수의 입력값과 출력값을 갖도록 설계되는 인공신경망 스트럭처(140);구조성능 데이터베이스 모델로서, 상기 인공신경망 스트럭처(140)에 따라 생성되는 인공신경망-기반 수치해석모델(150); 및상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 정밀도와 데이터 생성속도를 상기 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)과 비교 검증하여 구조성능 DB(170)를 구축하는 구조성능 DB 모델 검증부(160)를 포함하되,상기 핵심영향인자 학습범위 설정부(130)는 상기 학습데이터 샘플의 입력과 출력을 사전에 구축하는 하중 및 보강시스템으로서, 건축물 구조성능인 내진성능 및 내폭성능에 영향을 미칠 수 있는 보강 핵심영향인자로서, 1) 섬유보강 폴리머 재료 강도, 2) 재킷 두께, 3) 그라우팅 재료 강도, 4) 기둥 확장 면적 및 5) 보강 위치를 설정하고, 지진하중에 대한 하중 핵심영향인자로 6) 최대 지진응답 가속도를 설정하며, 폭발하중에 대한 하중 핵심영향인자로 7) 폭발 규모를 설정하며; 그리고상기 생성된 구조성능 데이터베이스(170)를 통해 복합재난 취약 건축물의 구조보강설계에 대한 의사결정을 수행하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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제1항에 있어서, 상기 하중 및 보강시스템에 대한 7개의 핵심영향인자에 대한 기존의 기준 및 문헌을 바탕으로 학습범위를 설정하고, 각 핵심영향인자별 3개의 트레이닝 포인트로서, 핵심영향인자별 최소값, 최대값 및 대표값을 조합했을 때, 상기 지진하중에 대한 학습데이터 샘플은 78개로 구성되고, 상기 폭발하중에 대한 학습데이터 샘플은 84개로 구성되는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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제3항에 있어서, 상기 학습데이터 샘플의 입력값을 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)에 입력하여 출력값을 추출하되, 상기 출력값은 내진성능 결과로서 1) 층간변위비 및 2) 에너지소산량을 추출하고, 내폭성능 결과로서 3) 연성도 및 4) 에너지소산량을 추출하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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제4항에 있어서, 상기 인공신경망 스트럭처(140)는 사전에 구축된 입력과 출력에 대한 학습데이터 샘플을 바탕으로 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 결과와 학습을 통해 나타난 결과를 최소화할 수 있도록 7개의 입력값과 4개의 출력값으로 설계되는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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제1항에 있어서, 상기 인공신경망 스트럭처(140)는 컴퓨터 언어로 구현되는 알고리즘으로서, 학습범위 내에서 입력값을 임의로 설정할 수 있는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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제1항에 있어서, 상기 구조성능 DB 모델 검증부(160)에서 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 정밀도 및 신뢰도는 회귀분석을 통해 상기 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)의 결과와 비교하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 시스템
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지진이나 폭발과 같은 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 수립하기 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법에 있어서,a) 복합재난 취약 건축물에 대한 학습데이터 샘플을 생성하기 위해 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)을 검증하는 단계;b) 상기 검증된 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)에 따라 인공신경망 학습에 사용하기 위한 학습데이터 샘플을 획득하여, 건축물 구조성능인 내진성능 및 내폭성능에 영향을 미칠 수 있는 핵심영향인자에 대한 학습범위를 설정하여 학습데이터 샘플의 입력과 출력을 사전에 구축하는 단계;c) 사전에 구축된 입력과 출력에 대한 학습데이터 샘플을 바탕으로 인공신경망-기반 수치해석모델의 결과와 학습을 통해 나타난 결과를 최소화할 수 있도록 소정 개수의 입력값과 출력값에 대한 인공신경망 스트럭처(140)를 설계하는 단계; d) 상기 인공신경망 스트럭처(140)에 따라 구조성능 데이터베이스 모델인 인공신경망-기반 수치해석모델(150)을 생성하는 단계; 및e) 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 정밀도와 데이터 생성속도를 상기 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)과 비교 검증하여 구조성능 데이터베이스(170)를 구축하는 단계를 포함하되,상기 b) 단계에서, 건축물 구조성능인 내진성능 및 내폭성능에 영향을 미칠 수 있는 보강 핵심영향인자로서, 1) 섬유보강 폴리머 재료 강도, 2) 재킷 두께, 3) 그라우팅 재료 강도, 4) 기둥 확장 면적 및 5) 보강 위치를 설정하고, 지진하중에 대한 하중 핵심영향인자로 6) 최대 지진응답 가속도를 설정하며, 폭발하중에 대한 하중 핵심영향인자로 7) 폭발 규모를 설정하며; 그리고상기 생성된 구조성능 데이터베이스(170)를 통해 복합재난 취약 건축물의 구조보강설계에 대한 의사결정을 수행하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제8항에 있어서, 상기 a) 단계에서 과거 수행된 실물 크기의 실험결과를 바탕으로 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)을 검증하여, 인공신경망 학습에 사용하기 위한 학습데이터 샘플을 획득하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제8항에 있어서, 상기 하중 및 보강시스템에 대한 7개의 핵심영향인자에 대한 기존의 기준 및 문헌을 바탕으로 학습범위를 설정하고, 각 핵심영향인자별 3개의 트레이닝 포인트로서, 핵심영향인자별 최소값, 최대값 및 대표값을 조합했을 때, 상기 지진하중에 대한 학습데이터 샘플은 78개로 구성되고, 상기 폭발하중에 대한 학습데이터 샘플은 84개로 구성되는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제11항에 있어서, 상기 c) 단계에서 학습데이터 샘플의 입력값을 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)에 입력하여 출력값을 추출하되, 상기 출력값은 내진성능 결과로서 1) 층간변위비 및 2) 에너지소산량을 추출하고, 내폭성능 결과로서 3) 연성도 및 4) 에너지소산량을 추출하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제12항에 있어서, 상기 c) 단계의 인공신경망 스트럭처(140)는 사전에 구축된 입력과 출력에 대한 학습데이터 샘플을 바탕으로 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 결과와 학습을 통해 나타난 결과를 최소화할 수 있도록 7개의 입력값과 4개의 출력값으로 설계되는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제8항에 있어서, 상기 c) 단계의 인공신경망 스트럭처(140)는 컴퓨터 언어로 구현되는 알고리즘으로서, 학습범위 내에서 입력값을 임의로 설정할 수 있는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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제8항에 있어서, 상기 e) 단계에서 상기 인공신경망-기반 수치해석모델(150)의 정밀도 및 신뢰도는 회귀분석을 통해 상기 유한요소해석-기반 수치해석모델(110)의 결과와 비교하는 것을 특징으로 하는 복합재난 취약 건축물의 보강전략을 위한 구조성능 데이터베이스 구축 방법
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