인공환경과 시스템식별
System Identification for Built Environment
본 강의는 인공환경을 건축구조물 단위의 시스템으로서 이해하고, 생애주기 동안 주변 환경과 어떻게 상호작용하는지에 대한 폭넓은 이해를 제공한다. 건축구조물의 사용 환경에 따른 거동을 다자유도시스템(state-space representation)으로 분석하기 위해 동역학 기초지식이 요구된다. SIMO, MIMO 시스템 관련하여 대표적인 output-only 시스템식별 기술(시계열 기반, 주파수영역 기반, 확률기반 등)의 이론에 대해 학습한다. 더 나아가 시스템식별 기술을 머신러닝 알고리즘(ARMA, Neural Network, LSTM 등)과 접목하여 부분 계측된 인공환경의 실시간모니터링과 미래성능예측, 그리고 유지보수를 위한 의사결정 도출방법을 학습한다. 궁극적으로 학생들에게 다차원적인 건축물과 환경의 상호작용에 대한 통찰력을 제공한다.
This course provides a comprehensive understanding of built environments as structural systems and how they interact with their surrounding environment throughout their life-cycle. This course requires the basic background of ‘Structural Dynamics’ to represent a structure as a system composed of multi degrees of freedoms. The course will cover various theories of output-only system identification techniques (including time-series-based, frequency-domain-based, and probabilistic approaches, etc.) for SIMO and MIMO systems. Furthermore, integration of those system identification techniques with machine learning algorithms (ARMA, Neural Networks, LSTM, etc.) will be discussed, enabling students to learn real-time evaluation of the built environment, future performance prediction, and decision-making for sustainable maintenance. By completing this course, students will gain insight into the multidimensional interaction between architecture and the surrounding environment.