최근 건축 구조공학 분야에서도 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 인공지능(AI) 기술 도입이 증가하고 있지만, 한국형 구조설계 기준과 같은 지역 특화 규정을 반영하지 못하거나 잘못된 정보를 제공하는 환각 현상 등 여러 한계를 보인다. 이를 극복할 수 있는 유 망한 기술로서 검색-증강 생성(RAG)이 제시되고 있으며, 본 논문에서는 한국 건축 구조공학 도메인에 특화된 RAG 시스템인 StructCPT를 개발하여 그 성능을 평가하였다. StructCPT는 한국어 기반 구조공학 지식베이스에서 질의에 적합한 정보를 실시간으로 추출하는 도메인 특화 검색기이며, 대조학습 기반의 MAXIM(Maximum Similarity Retrieval) 임베딩 기법을 이용하여 질의와 문서 간 최대 의미적 유사도를 학습한다. 실험 결과 StructCPT는 BM25, Contriever, SPECTER와 같은 기존 범용 검색 기법들 대비 정량적 평 가 지표에서 일관되고 유의미한 성능 향상을 보여주었다. 특히 구조공학 전문 용어 처리와 복합적 질의에 대한 검색 정확도 및 재현율 에서 월등히 높은 성과를 나타냈으며, 실제 구조공학 문제 적용에서도 높은 정확도를 달성하였다. 또한 검색 속도와 메모리 사용 측면 에서도 실무 적용에 적합한 효율성을 입증하였다. 본 연구는 구조공학 분야에 특화된 최초의 RAG 시스템 개발 사례로서, 향후 도면･ 이미지 등 멀티모달 정보와 지식그래프 통합을 통한 추가 발전 방향을 제시하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 구조공학 의사결 정 지원의 기초를 마련하였다.

본 연구는 한국 건축･구조공학 도메인에 특화된 SAFE(Safetyoriented AI Framework for Engineering) 지식베이스와 이를 활용한 검 색 증강 생성(RAG) 시스템을 제안한다. SAFE는 전문용어집, 설계 기준, 교과서, 프로젝트 보고서에서 추출한 37.7만개 스니펫을 통 합하여 국내 구조설계기준(KDS)과 최신 실무 사례를 포괄한다. SAFE 기반 파이프라인은 5개 대표 과업(MMLUStruct, Struct QAKO, SPED, StructMCQA, StructCaseY/N)으로 구성된 4,200문항 벤치마크에서 전체 정확도 89.1%를 기록하여, 체인오브생각(CoT) 방식 의 최고 성능 LLM 대비 3.87%p 향상 효과를 나타냈다 . 특히 국내 기준･실무 판정 과업인 StructCaseY/N에서 94.9%의 정확도를 달성 하였다 . 절편 분석 결과, 질의당 32개 스니펫을 투입할 때 정확도와 응답 지연 간 최적 균형점이 형성되며, 그 이상에서는 성능 개선 대 비 비용이 급격히 감소함을 확인하였다. 또한 질문 유형별로 최적 정보 출처가 상이함을 규명하여, 도메인 맞춤형 코퍼스 가중치 조정 의 필요성을 제시하였다. 본 연구는 국내 최초의 구조공학 RAG 평가 체계를 확립함으로써, 안전 중심 AI 의사결정 지원 도구의 실무 적용 가능성을 입증하고 향후 연구의 기반을 마련하였다.

In this study, the Buckling restrained braces reinforced with engineering plastics that can compensate for the disadvantages in the manufacturing process of the existing buckling restrained brace. The proposed PC-BRB was fabricated to evaluate the reinforcement effect by carrying out a structural performance test and a full-scale two-layer frame test through cyclic loading test. As a result of PC-BRB's incremental and cyclic loading test, stable hysteresis behavior was achieved within the target displacement, and the compressive strength adjustment coefficient satisfied the recommendation. As a result of the real frame experiment, the strength of the reinforced specimen increased compared to the unreinforced specimen, and the ductility and energy dissipation increased.

본 논문에서는 쌍동형 카페리에 대한 기본구조설계 및 구조해석을 위한 기법을 제시한다. 카페리와 같이 길이가 50미터 이상이 고, 길이/폭의 비가 12보다 큰 중/소형 고속선박의 강도해석에 대한 규정이나 방법론은 아직까지 명확하게 제시되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 한국선급 규정을 이용하여 부재 스캔틀링을 수행하였고, 설계안에 대한 구조강도 검증을 위해서 카페리 전용선박 기준을 추 가적으로 적용하여 검토하였다. 특히, 카페리 전용선박 기준을 이용하여, 선체거더 최종강도를 추가적으로 수행하였으며, 기존 기준에 의 한 설계의 모호성을 극복하도록 제안하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구 결과는 앞으로 고속 쌍동형 카페리의 구조설계 및 구조해석에 관련된 기본적인 자료로 유용하게 활용될 것으로 예상되며, 현재 설계된 쌍동형 카페리의 부재 치수는 한국선급 기준에 충분히 만족하면 서 구조적으로 안전하다.

본 연구에서는 쌍동형 카페리에 대한 기본 구조 설계 및 구조 해석을 위한 기법을 제시한다. 카페리와 같이 길이 50미터 이상 길이와 폭/ 비가 12보다 큰 중/소형 고속 선박의 강도 해석에 대한 규정이나 방법론은 아직까지 명확하게 제시되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서 부재의 스캔 틀링은 한국선급기준을 적용하였고, 설계안에 대한 구조강도 검증을 위해서 카페리 전용선박 기준에 의해 추가적으로 검증하였다. 특히, 카페리 전 용선박 기준을 적용하여, Hull girder ultimate strength를 추가적으로 수행하여, 현재 기준에 의한 설계의 모호성을 극복하도록 제안하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구 결과는 앞으로 고속 쌍동형 카페리의 구조설계 및 구조해석에 관련된 기본적인 자료로 유용하게 활용될 것으로 예상된다.