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기술강습회

강습주제 및 소개

• 딥러닝 기반 구조설계 및 모델차수 축소를 이용한 구조해석

- 딥러닝 기반 구조설계, 강남우 (숙명여자대학교 기계시스템학부 교수)

본 강습에서는 딥러닝의 핵심 원리와 주요 모델들의 이론을 소개하고, 텐서플로우를 이용하여 모델들을 구현한 후, 이를 구조설계 데이터에 적용해 본다. 지도학습 모델인 Neural Network (NN), Convolutional Neural Network (CNN)을 비롯하여, 구조설계연구에 다양하게 이용되고 있는 비지도학습 모델인 Autoencoder (AE), Variational Autoencoder (VAE), Generative Adversarial Network (GAN) 등을 소개한다. 또한 딥러닝 기반의 설계 연구 사례들을 소개하여 딥러닝을 활용할 수 있는 연구 아이디어를 얻도록 한다.

- 모델차수 축소를 이용한 구조해석, 이재훈 (동국대학교 기계로봇에너지공학과 교수)

본 강습에서는 유한요소 기반 모델 차수 축소법의 기본 개념과 이론에 대하여 소개하고, MATLAB을 이용하여 모델 축소법 기반의 구조해석 실습을 진행한다. 특히 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition, POD)를 이용한 모델 축소법에 대하여 살펴보고, 동적 시스템의 축소 모델링을 위하여 데이터를 획득하고 POD를 적용하는 과정에 대하여 실습한다. 또한, 시스템을 구성하는 파라미터 변화를 고려하기 위한 축소 기저법(Reduced-Basis Method)에 대한 기본 개념을 익히고, 시스템의 다양한 파라미터 변화에 대응하는 축소 모델링 기법에 대하여 살펴본다. 
 

강습일정

• 2021.02.26.(금)

 

시간 강습주제
09:00~12:00 모델 차수 축소를 이용한 구조설계
13:30~16:30 딥러닝 기반 구조설계

 

참가비 및 참가신청 기간
정회원 20만원 / 학생회원 15만원 /  비회원 25만원
2021년 02월 01일 ~ 02월 22일(17시까지)

 

참가방법
사전등록 : 학회 홈페이지(http://www.coseik.or.kr)에서 신청.

사전등록 입금 계좌   IBK기업은행 054-136424-04-017 한국전산구조공학회