“인간의 창의성에 AI의 학습능력을 더하다”
ㆍ빅데이터 속에 숨겨져 있는 유익한 사실들을 활용할 수 있는 방법을 인공신경망과 라그랑주가 우리에게 알려줄 수 있을까!
ㆍ자신들만의 디지털 빅데이터가 있다면, 이 저서가 제시하는 인공신경망과 라그랑주 승수법에 기반해서 최적값을 찾아보기를 권해본다.
저자는 21세기에 지대한 영향을 미치며 혜성과 같이 우리 곁으로 다가온 인공지능을 바라보게 되었다. 이 둘은 접점이 전혀 없을까? 16세기와 21세기의 최고 개념의 접점을 찾아 융합이론(AI 기반 Hong-Lagrange 방법)을 개발하여, 빅데이터와 라그랑주 승수법을 인공지능으로 들여다보고, 최적설계가 어떻게 가능한지를 고찰하였다. 저자는 이 책을 통해 디지털 빅데이터가 생성될 수 있는 공학, 이학 등의 분야에 최적화 글로벌 플랫폼을 제공하여, 빅데이터 분석이 가능한 AI 기반 데이터 공학(AI-based Data-centric Engineering, AIDE)을 소개하였다. 혹시 독자들 중 어떤 분야이든지 자신들만의 디지털 빅데이터가 있다면, 이 책이 제시하는 인공신경망과 라그랑주 승수법에 기반해서 최적값을 찾아보기를 권해본다.
저자는 인공지능 기반에서 철근콘크리트 구조, 철골구조, 프리스트레스 콘크리트 구조, SRC 구조 및 고층 프레임 등에 대한 AI 기반 최적설계를 다루는 책을 순차적으로 출간하고 있다. 이 책들은 구조공학 분야에 적용 가능한 인공지능 기반의 구조공학 콜렉션 시리즈로 국문판과 영문판으로 출판되고 있다. 그리고 유튜브 채널[한국어 채널: 인공지능 빠르고 쉽게 배우기(홍원기, 경희대학교, 건축공학과), 영어채널: Deep Learning for beginners(Won-Kee Hong, Kyung Hee University)]에서 저서인 1권 인공지능기반 철근콘크리트 구조 설계(Artificial intelligencebaseddesign of reinforced concrete structures)와 2권인 이 책에서 기술된 내용을 영상으로 제작, 업로드하여 독자들의 이해를 돕고 있다.
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
홍원기 [저]
연세대학교 토목공학과에서 학사학위(1983)를, UCLA 토목공학과에서 석사(1984) 및 박사학위(1989)를 취득하였다. 현재 경희대학교 건축공학과에서 교수로 재직 중이다. 미국의 엥겔컬크 & 하트 구조설계사무소(Englekirk & Hart Consulting structural engineers, Inc., 미국 LA 소재), 일본의 (주) 일본 설계 ((株) 日本設計, 일본 동경 소재), 삼성건설, 삼성중공업에서 근무하였다. 주요 저서로는 엘세비어(ELSEVIER)사에서 2020년 출간한 〈Hybrid Composite Precast S ystems, Numerical I nvestigation to Construction〉가 있고, 특히 10장의 “Artificial-intelligence-based design of ductile precast concrete beams”에서 AI 기반 프리캐스트 콘크리트구조 설계를 위한 인공신경망을 소개한 바 있다. 이 외에도 다수의 저서를 출간하였다. 또한 국제저널에 AI기반 콘크리트 구조설계를 포함한 여러 편의 논문들을 발표하였으며, 우리나라와 미국에 특허 또한 다수 등록하였다. 미국과 한국에서 구조기술사 자격증을 획득하여 구조엔지니어로써의 활발한 활동을 이어오고 있다. 두 차례 장관표창, 삼성그룹 기술상 수상, 한국연구재단 50선 우수연구 다수 선정 등 여러 표창을 받았으며, 지금도 연구를 통한 사회공헌 활동을 활발히 진행하고 있다.
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