본 논문에서는 Bayesian 업데이트 기반 다단계 최적 피로균열점검 시기 결정을 다룬다. 다단계 최적화 중 첫 번째 최적화 과정에서는피로균열이 구조물의 파괴에 이르기 전 감지될 확률을 최대화하는데 그 목적을 두며, 결과적으로 최적 점검시기를 얻게 된다. 첫 번째 점검 시기에측정된 피로균열의 크기는 기존의 균열크기 예측에 필요한 확률변수의 업데이트에 사용되는데, 이를 위해 Markov chain Monte Carlo 시뮬레이션 기반 Bayesian 업데이트를 적용한다. 업데이트된 피로균열 모델의 확률변수는 두 번째 점검시기를 결정하는 최적화 과정에 적용된다. 두 번째최적화 과정의 목적함수는 피로균열의 크기가 유지보수를 위한 크기에 도달할 때 점검을 수행하는 데 시간적 오차를 최소화하는 데 있다. 본 연구에서 제시된 방법은 선박구조물의 측면부재의 피로현상에 적용한다. 
다단계 최적화 중 첫 번째 최적화 과정에서는피로균열이 구조물의 파괴에 이르기 전 감지될 확률을 최대화하는데 그 목적을 두며, 결과적으로 최적 점검시기를 얻게 된다. 업데이트된 피로균열 모델의 확률변수는 두 번째 점검시기를 결정하는 최적화 과정에 적용된다. 선박구조물의 측면부재의 피로현상에 적용하기로 하였다.