• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.335-338
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• 2010

구조물의 상태평가는 구조물 고유의 동특성을 분석함으로써 평가할 수 있다. 구조물은 태풍, 지진 및 기타 외적 환경 등에 의하여 손상이 발생하고 이러한 구조물의 손상은 강성의 변화로 이어져 구조물의 동특성에 변화를 일으킨다. 따라서 손상 발생 전후의 동적응답을 각각 계측한 후 구조물 식별(Structural System Idetification)을 통하여 고유진동수 및 모드형상을 추출하고 수학적인 기법을 사용하여 구조물을 구성하고 있는 개별 부재 혹은 부재 그룹의 강성을 비교함으로써 손상의 발생여부 및 손상정도를 추정할 수 있다. 본 연구에서는 지붕트러스 구조물에 대하여 손상평가를 수행하고 이를 검증할 수 있는 Mock-up 구조물을 설계 및 시공하였다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.24 no.5
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• pp.549-558
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• 2012

This study identifies the damage detection of truss structures by using genetic algorithm(GA) from changed elements properties. To model the damaged truss structures, the modulus of elasticity of some specific elements is reduced. The analysis of truss structures is performed with static analysis by applying uniform load, and the location and extent of structural damage is detected by comparing the stain of each element of healthy truss structures with damaged truss structures using genetic algorithm. In this study, some numerical examples are presented to detect the location and extent of damage using genetic algorithm.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.2-5
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• 2009

본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight, 그리고 진폭의 변화를 이용하여 구조물 손상형태의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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• 1997.04a
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• pp.144-151
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• 1997

구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.676-679
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• 2011

인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 RC Mock-up 구조물의 손상위치 및 손상정도를 단계적으로 추정하였다. 대상 구조물은 가진실험을 통하여 구조물의 응답을 취득하고 구조물식별기법(Structural System Identification)을 통하여 구조물의 동특성을 찾았다. 유한요소해석프로그램을 사용하여 동특성이 계측치와 가장 유사한 기본해석모델을 만든 후 이 기본해석모델을 이용하여 학습데이터를 생성하였다. 기존 인공신경망을 이용한 손상탐지를 개선하고자 본 연구에서는 인공신경망 학습데이터를 분석하였고 효과적인 손상탐지를 위하여 학습데이터를 가공하였다. 가공된 학습데이터를 사용하여 단계별 손상탐지를 실시하였고 기존 손상탐지 방법보다 좋은 결과를 유도하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.795-798
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• 2010

본 논문에서는 상사진동에서의 응답을 통해 구성된 모드유연도에 의해 추정되는 손상유발 변위를 이용하여 전당빌딩의 손상을 탐지하는 진동기반의 손상탐지 방법을 제시하였다. 이 방법은 전단빌딩의 층간변위를 활용하여 오직 손상이 존재할 때에만 발생하는 Damage-induced inter-story deflection (DI-ID)을 통해 손상탐지를 수행하는 방법이다. 구조물의 전체 자유도에 양의 전단력을 발생시킴으로써 층간변위를 분명히 파악할 수 있도록 하는 양전단력 탐색하중(Positive Shear Inspection Load)을 통해 DI-ID를 산정한다. 제안된 방법의 검증을 위해 5층의 전단빌딩 축소모형을 대상구조물로 선정하여 수치모의실험을 수행했다. 단일손상과 다중손상의 모사를 위해 1층과 3층의 휨강성을 각각 10% 씩 저감시켰고, 수치모의실험 결과, 단일손상과 다중손상 모두 정확히 손상발생 구역을 확인했다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.692-695
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• 2010

일반적으로 모델개선에서는 부재단위의 강성을 파악하기 때문에 구조물의 취약부인 부재단부의 손상이 집중될 경우 손상의 형태를 세밀히 파악하기 어려우며 손상된 구조물의 거동을 정확하게 모사하기 어려운 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해서는 부재 단부에 발생한 손상을 고려할 수 있는 좀 더 정밀한 해석 모델을 통한 모델개선이 필요하다. 본 연구에서는 부재 단부에 반강접 접합을 가지는 해석모델을 사용해 모델 개선을 실시하고 이를 통해 접합부의 손상 평가와 손상 구조물의 거동을 파악하였다. 제안된 방법을 5층 1경간의 RC 벽식 실험체의 손상탐지에 적용하였으며 그 결과 부재단위 모델을 사용할 때보다 더욱 정확하게 구조물의 손상을 평가하고 거동을 모사할 수 있었다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.10 no.4
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• pp.17-27
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• 1996

본 연구는 진동반응측정을 통해 구조물의 손상을 비파괴적으로 예측하는 분야에 속한다. 건물, 교량, 댐, 해양자켓, 원자력 발전소 등의 구조물에서 시기적절하고 정확한 손상의 발견은 치명적인 구조적 결함의 예방을 위해 필수적이다. 구조물의 진동반응을 측정하여 구조물의 손상발견을 예측하려는 연구는 지난 80년대 이후 활발히 수행되어 오고 있으며, 본연구는 구조물 고유진동수의 변화로 부터 구조물 강성도의 변화를 모니터링하는 연구분야에 속한다. 본 연구의 목적은 현존하는 시스템동일화 (system identification)에 의한 손상발견법의 적합성을 검증하는 것이다. 먼저, 실물실험된 삼차원 트러스교량이 선택되었다. 다음으로, 시스템 동일화 개념에 기초한 손상발견법이 요약되었다. 마지막으로, 시스템 동일화 손상발견법을 실물트러스에 적용하여 적합성을 실험하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.331-343
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• 1999

본 논문에서는 새로이 유도된 진동기초 손상검색방법을 제시하고, 제한적인 모드특성치가 측정된 구조물을 대상으로 이 알고리즘의 적합성과 손상예측의 정확도를 검증하고자 하였다. 먼저, 기존의 Kim과 Stubbs에 의해 발표된 손상발견 알고리즘들을 검토하였으며, 이 알고리즘들의 적용한계와 오류적 가정을 극복할 수 있는 손상검색 알고리즘을 새로이 유도하였다. 다음으로, 손상발생 전후에 소수의 진동모드 특성치가 측정된 2경간 연속보를 대상으로 손상예측실험을 수행하여, 이들 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도를 분석하였다. 기존의 손상검색 알고리즘에 비하여 새로이 유도된 손상검색 알고리즘의 손상예측 정확도가 향상된 것으로 분석되었다.