방파제 위치에서의 파랑계산에 인공신경망을 도입한 케이슨방파제의 기대활동량 산정

Abstract

초 록

국제적인 설계기준의 변화에 따라 항만구조물에도 확률론적인 설계법이 도입되고 있다. 기존의 결정론적 설계법의 경우, 하중의 재현주기를 설정하여 설계하중을 계산한 후에 일정한 안전율을 적용하였다. 이 경우, 구조물의 안전성에 대한 정량적인 평가나 파괴모드에 따른 상대적인 평가가 어렵기 때문에 결과적으로 구조물을 과대 또는 과소 설계할 가능성을 내포하고 있다. 이러한 결정론적 설계법의 단점을 극복하기 위해 신뢰성 설계법이 개발되었다. 방파제의 경우, 파괴모드에 따라 영향을 주는 설계변수들과 각 변수들의 확률분포 또는 결합확률밀도함수를 고려하여 파괴확률을 추정하는 방법이 주로 사용되고 있다. 케이슨 방파제의 파괴는 주로 활동에 의해 발생된다. 따라서, 본 연구에서는 케이슨의 기대활동량과 파괴확률만을 산정하였다. 케이슨방파제의 설계 및 안전성을 평가하기 위해서는 방파제 위치에서의 파랑자료가 필요하다. 신뢰성 설계법에서는 불확실성을 고려하기 위해 확률분포함수로 정의된 심해파고를 이용한다. 기대활동량을 구하기 위해서는 심해에서 정의된 확률파를 천해로 전파시키는 과정을 수천 번 반복해야 한다. 하지만 기존파랑변형모델의 경우, 이 과정을 수행하는데 굉장히 많은 시간이 소요되기 때문에 결과적으로 신뢰성 설계 또한 괘 오랜 시간이 필요하다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 심해파의 파랑변형을 예측하는 방법을 제안하였다. 예측된 파고와 파향을 이용하여 케이슨방파제의 기대활동량을 산정함으로써 결과적으로 신뢰성설계에 소요되는 시간을 획기적으로 단축시켰다. 동해항 북방파제 제 11 구간에 대해서 신뢰성 설계법을 적용하여 케이슨의 기대활동량과 파괴확률을 계산하였다. 동해항 북방파제 설계조건에 따른 조건을 사용하여 각각 보강 전과 보강 후에 적용하였다. 학습자료는 Godas spectral method와 SWAN 모델을 사용하여 산정하였다. 인공신경망으로 방파제 위치에서의 유의파고와 파향을 예측한 결과, 목표값과 출력값의 상대오차가 약 2% 미만으로 인공신경망이 신뢰할 만한 수준으로 예측가능함을 확인하였다. 인공신경망을 이용하여 방파제 위치에서의 파고와 파향을 예측하는데 걸린 시간은 30초 이내로, 적절한 은닉층의 노드 수만 결정된다면 순전히 예측에 소요된 시간은 1초 정도로 매우 짧았다. 보강 전의 기대활동량이 평균적으로 약 3 m, 파괴확률을 약 80%로 위험한 것으로 판단되었다. 보강 후에는 파괴확률이 약 15%로 낮아졌으며, 기대활동량 또한 0.1 m 미만으로 허용활동량을 넘지 않음을 확인하였다. 본 연구에서는 기대활동량 산정에 필요한 다량의 파랑변형을 인공신경망을 도입함으로써 기존의 파랑변형모델과 비교하여 획기적으로 시간을 단축시킬 수 있었다. 결과적으로는 기대활동량과 파괴확률 산정에 소요되는 총 시간을 단축시켜 효율적인 신뢰성 설계법 수행이 가능해졌다. 앞으로 케이슨방파제의 설계변수에 대한 확률분포 추정이 활발히 진행되고, 다중파괴모드에 대한 연구가 이루어진다면 더욱 정확하고 효율적인 설계가 가능할 것이다.

주요어: 케이슨방파제, 기대활동량, 신뢰성 설계법, 인공신경망, 파랑변형 학 번: 2010-20934