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인공지능 기반 Hong-Lagrange 최적화와 데이터 기반 공학설계
- 홍원기 저
- 도서출판 대가
- 2022년 10월 20일
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ISBN: 9788962853629
328쪽
623g
182 x 257 (㎜)
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책 소개
출판사 리뷰
저자 소개
저자 : 홍원기
연세대학교 토목공학과에서 학사학위(1983)를, UCLA 토목공학과에서 석사(1984) 및 박사학위(1989)를 취득하였다. 현재 경희대학교 건축공학과에서 교수로 재직 중이다. 미국의 엥겔컬크&하트 구조 설계사무소(Englekirk&Hart Consulting structural engineers, Inc., 미국 LA 소재), 일본의 (주)일본설계[(株)日本設計, 일본 동경 소재], 삼성건설, 삼성중공업에서 근무하였다. 또한 국제저널에 AI기반 콘크리트 구조설계를 포함한 여러 편의 논문을 발표하였으며, 우리나라와 미국에 특허 또한 다수 등록하였다. 미국과 한국에서 구조기술사 자격증을 획득하여 구조엔지니어로서의 활발한 활동을 이어오고 있으며, 두 차례 장관 표창, 삼성그룹 기술상 수상, 한국연구재단 50선 우수연구 다수 선정 등 여러 표창을 수상하여 사회에 공헌하고 있다.
유튜브 채널[한국어 채널: 인공지능 빠르고 쉽게 배우기(홍원기, 경희대학교, 건축공학과), 영어채널: Deep Learning for beginners(Won-Kee Hong, Kyung Hee University)]에서 인공지능을 이용한 첨단 구조해석 및 설계를 소개하고 있다.
주요 저서로, 엘스비어(ELSEVIER)사에서 2020년 출간한 “Hybrid Composite Precast Systems, Numerical Investigation to Construction”가 있고, 특히 10장에서 ‘Artificial-intelli-gence-based design of ductile precast concrete beams’에 AI 기반 프리캐스트 콘크리트 구조 설계를 위한 인공신경망 을 소개한 바 있다. 국문 저서로, 도서출판 대가에서 “인공지능기반 철근콘크리트 구조 설계(Artificial intelligence-based design of reinforced concrete structures)”를 출간하였다. 현재 AI를 기반으로 하는 빌딩 프레임 구조설계(An Auto-Design for building frames)를 완료하고 집필 중에 있다.
목차
01 라그랑주 최적화에 기반한 공학설계
1.1 라그랑주 최적화의 중요성
1.2 등 제약 조건을 갖는 라그랑주 최적화
1.2.1 라그랑주 함수의 유도
1.2.2 gradient 벡터의 유도
1.2.3 gradient 벡터를 이용한 목적함수와 제약함수의 최적화 조건
1.2.4 gradient 벡터에 기반한 등 제약식으로 구성된 최적화 문제 풀이
1.3 부등 제약조건을 갖는 라그랑주 최적화
1.3.1 KKT 조건식
1.3.2 KKT 활성 및 비활성 조건의 설정과 경제학적, 공학적 의미
1.3.3 부등 제약식으로 구성된 최적화 문제 풀이
1.4 결론
02 인공지능 기반 라그랑주 최적화
2.1 공학설계에서의 AI 기반 최적화 설계의 중요성
2.1.1 AI 기반 최적화 설계의 목적
2.1.2 AI 기반 최적화 설계로 지양해야 하는 이유
2.2 부등 제약조건을 수반한 인공지능 기반의 라그랑주 최적화
2.3 인공신경망 기반에서 일반화되는 목적함수 및 제약함수의 유도
2.3.1 수학식 기반의 목적함수 및 제약함수의 한계
2.3.2 AI 기반에서 라그랑주 함수의 유도와 KKT 조건
2.3.3 인공신경망 기반으로부터 일반화된 목적함수 및 제약함수
2.3.4 뉴턴-랩슨 반복연산에 기반한 라그랑주 함수의 1차 미분식(제이코비) 해의 도출
2.3.5 뉴턴-랩슨 반복연산에 기반한 선형화된 라그랑주 함수의 최적화
2.3.6 수학식 기반의 함수를 대체하는 인공지능 기반의 함수
2.4 KKT 제약조건과, 인공신경망 기반의 목적 및 제약함수를 이용한 라그랑주 최적화 문제
2.4.1 예제의 목적
2.4.2 라그랑주 및 KKT 조건 기반의 고차함수 최적화
2.4.3 부등 제약함수에 기반한 트러스 프레임의 라그랑주 최적설계
2.4.4 라그랑주법에 기반한 발사체의 비행거리 최적화
1.1 라그랑주 최적화의 중요성
1.2 등 제약 조건을 갖는 라그랑주 최적화
1.2.1 라그랑주 함수의 유도
1.2.2 gradient 벡터의 유도
1.2.3 gradient 벡터를 이용한 목적함수와 제약함수의 최적화 조건
1.2.4 gradient 벡터에 기반한 등 제약식으로 구성된 최적화 문제 풀이
1.3 부등 제약조건을 갖는 라그랑주 최적화
1.3.1 KKT 조건식
1.3.2 KKT 활성 및 비활성 조건의 설정과 경제학적, 공학적 의미
1.3.3 부등 제약식으로 구성된 최적화 문제 풀이
1.4 결론
02 인공지능 기반 라그랑주 최적화
2.1 공학설계에서의 AI 기반 최적화 설계의 중요성
2.1.1 AI 기반 최적화 설계의 목적
2.1.2 AI 기반 최적화 설계로 지양해야 하는 이유
2.2 부등 제약조건을 수반한 인공지능 기반의 라그랑주 최적화
2.3 인공신경망 기반에서 일반화되는 목적함수 및 제약함수의 유도
2.3.1 수학식 기반의 목적함수 및 제약함수의 한계
2.3.2 AI 기반에서 라그랑주 함수의 유도와 KKT 조건
2.3.3 인공신경망 기반으로부터 일반화된 목적함수 및 제약함수
2.3.4 뉴턴-랩슨 반복연산에 기반한 라그랑주 함수의 1차 미분식(제이코비) 해의 도출
2.3.5 뉴턴-랩슨 반복연산에 기반한 선형화된 라그랑주 함수의 최적화
2.3.6 수학식 기반의 함수를 대체하는 인공지능 기반의 함수
2.4 KKT 제약조건과, 인공신경망 기반의 목적 및 제약함수를 이용한 라그랑주 최적화 문제
2.4.1 예제의 목적
2.4.2 라그랑주 및 KKT 조건 기반의 고차함수 최적화
2.4.3 부등 제약함수에 기반한 트러스 프레임의 라그랑주 최적설계
2.4.4 라그랑주법에 기반한 발사체의 비행거리 최적화
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