## AI를 활용한 오픈소스 구조해석 모델링 및 해석 본 영상에서는 광주 대표도서관 붕괴 사고와 관련하여, **오픈소스 구조해석 프로그램**을 활용하여 붕괴 건물 모델을 AI로 생성하고 해석하는 방법을 소개합니다. **핵심 요약:** * **기존 구조해석 방식:** * 상용 소프트웨어 (GUI 방식) * 과거 텍스트 기반 입력 방식 (DOS 시절) * **AI 기반 구조해석의 가능성:** * LLM(거대 언어 모델)은 코딩에 능숙하며, 구조해석 모델링을 생성하는 데 활용 가능 * GUI 컨트롤보다 텍스트 기반 컨트롤이 LLM에게 더 효율적 * **테스트 환경:** * **GitHub:** 오픈소스 구조해석 프로그램 검색 및 저장 공간(Repository) 활용 * **Copilot (MS 제공 LLM 서비스):** 코딩 에이전트 역할 수행 **오픈소스 구조해석 프로그램 탐색 및 활용:** 1. **GitHub 검색:** * `structural analysis` 키워드로 2.9k개의 결과 검색 * **`ana-struct-2d` (Python 기반 2D 구조 해석 프로그램)** 선택 * 별점: 429개, 업데이트: 11일 전 (활발한 활동 확인) 2. **`ana-struct-2d` 기능:** * 2D Frame 및 Truss 해석 지원 * 설치: `pip install anastruct` * 주요 기능: * Truss, Beam, Moment Lines, BMD (Bending Moment Diagram) * Axial Force Diagram, Shear Force, Displacement * Hinged Support, Fixed Support 3. **AI (Copilot) 활용 단계:** * **Repository 생성:** GitHub에 `anastruct-trust` 라는 이름의 저장소 생성 * **매뉴얼 분석 요청:** * Copilot에게 `ana-struct-2d` GitHub URL 제공 후 매뉴얼 분석 지시 * Copilot은 설치 방법, 기본 사용법, 개체 생성, support/element/force 추가 등을 파악 * **트러스 모델링 지시:** * **목표:** 모멘트가 전달되는 트러스 모델링 (현대 구조물 특성 반영) * **모델 사양:** * 전체 길이: 48m * 격점 간격: 6m (8개 격점) * 높이: 12m * 상/하연제 연결 수직제 존재 * 사제: 중앙 하연제에서 직전 상연제 격점으로 연결 (중앙 기준 대칭) * 지점 조건: 하연제 시점 (힌지), 하연제 종점 (롤러) * 부재: 800x800 두께 20mm 강재 각관 * **AI 모델 생성 및 오류 수정:** * Copilot이 `trussmodelling.py` 파일 생성 시도 * **초기 오류:** `ana-struct` 라이브러리 미설치 (Copilot이 스스로 설치) * **두 번째 오류:** 구조물 시각화 시 에러 발생 * Copilot, `trussmodelling.py` 파일 수정 (try-except 구문 추가) * 노드 및 부재 개수 자체 검증 * **시각화 스크립트 생성:** `visualizeTruth.py` 생성 및 `matplotlib` 라이브러리 설치 * `trussstructure.png` 파일 생성 (모델 시각화) * **사제 배치 오류 발견:** AI가 사제 배치 규칙을 정확히 이해하지 못함 * **AI 재학습 및 모델 수정:** * 사제 배치 오류에 대한 상세 설명 제공 (중앙 하연제에서 직전 상연제 격점 연결, 대칭 규칙 등) * Copilot, 모델 수정 및 해석 시도 * **버전 관리 오류:** 이전 수정 사항이 반영되지 않은 상태에서 해석 수행 * **해결:** 이전 수정 사항을 메인 브랜치에 병합(merge) 후 재해석 * **구조 해석 및 결과 확인:** * **`example_analysis.py` 생성:** 생성된 트러스 모델에 하중(100kN) 적용 및 해석 수행 * **해석 결과:** * 부재력 (Axial Force Diagram): 끝단 사재에 가장 큰 충력 집중 (붕괴 부위와 유사 경향) * 모멘트도 (Bending Moment Diagram) * 처짐 (Displacement) * 반력 (Reaction Force) * 전단력 (Shear Force) * **최종 검토:** GitHub 서버에서 모든 작업 완료 및 README 파일 자동 생성 **AI 활용의 의의:** * **매뉴얼의 중요성:** LLM이 매뉴얼을 이해하는 능력은 작업 성공의 핵심 요소 * **사전 지식 활용:** LLM의 방대한 학습 데이터를 통한 구조해석 지식 활용 * **에이전트 기능:** LLM과 bash 명령어 실행, 파일 편집 등의 기능을 결합한 에이전트 활용 * **자동화:** 코딩, 문서 작성, 시각화 등 복잡한 작업을 소수의 프롬프트로 구현 * **효율성:** 복잡한 구조물을 AI를 통해 빠르게 모델링 및 해석 가능 **결론:** GitHub에서 오픈소스 구조해석 프로그램을 검색하고, Copilot과 같은 AI 코딩 에이전트를 활용하여 매뉴얼 숙지, 모델링, 해석까지의 과정을 성공적으로 수행했습니다. 이 과정은 AI의 코딩 능력과 매뉴얼 이해 능력, 그리고 개발 환경과의 연동이 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 향후 AI 에이전트의 발전은 코딩뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용될 잠재력을 가지고 있습니다.