구조설계 과정에서 설계대안을 효율적으로 생성하여 평가하면서, 특히 다목적 환경 속에서 최적구조의 위상과 부재의 치수까지 동시에 결정할 수 있는 새로운 방식을 제시하고자 한다. 설계자가 설계대안을 생성하기 위해 설계자의 경험과 노하우를 체계적으로 구축해 놓고 이를 적절한 시기에 활용할 수 있게 하는 방법으로는 인공지능 기술의 하나인 사례기반 추론 기법을 사용하였다. 이와 더불어, 설계대안들 간의 효율적인 비교와 평가를 위해서 구조물의 계층적인 면을 고려한 새로운 유전적인 표현법을 개발하였다. 여기에 기존의 유전적 표현법을 변경시켜 생긴 여분의 효과와 계층적인 특징을 가지는 Structured Genetic Algorithm(StrGA)를 변형시켜서 사례기반 추론에 의해 생성된 설계대안들을 표현하였다. 일반적인 구조설계 과정에서는 구조물을 평가하는 기준이 여러 개가 존재하므로, 모든 대안들을 동시에 최적화 하는 과정에 Multicriteria Optimization for Genetic Algorithm(MOGA)를 병합하였다. 본 논문에서는 인공지능 기술을 이용하여 구조물의 위상설계를 할 수 있는 새로운 방법을 제안하여 그 유용성을 truss 설계문제에 대해 검토하였다.

기후변화의 영향으로 최근 100년간(1911년∼2010년) 6대 도시 평균기온은 1.8℃ 상승하고 있고,이는 세계평균(0.6∼0.7℃)을 상회하며, 폭염을 포함한 다양한 형태로 심각한 영향을 미치고 있다. 이와 더불어 도시화·산업화로 인한 재난환경 변화로 홍수, 태풍 등 대형재난발생에 따른 대규모 피해가 우려됨에 따라 재난환경에 선제적으로 대응하기 위해 지역별 재난취약요소 및 수방시설물의 취약성 도출 및 재해저감대책을 마련할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 기후변화 시대에 맞도록 「지역별 방재성능목표 설정·운영」제도 시행 및「방재기준 가이드라인」마련 등 방재기준을 재설정하였다. 새롭게 설정된 방재기준은 안전한 사회와 복원력있는 지역건설을 위해 재해위험지구 정비사업 조기 추진을 위한 예산투자 확대, 안전하고 친환경적인 소하천정비사업 추진 등에 활용될 수 있다.