본 논문에서는 대형구조물에서 구조물의 안전성 평가와 관련하여 구조물이 국부손상도를 추정하기 위한 효율적인 부분구조추정(Substructural Identification) 기법에 대하여 연구하였다. 먼저, 부분구조 추정법을 위한 모형식을 설정하기 위하여 운동방정식으로부터 부분구조에 대한 계측오차를 처리하기 위한 모형을 포함한 추계론적 자동회귀-이동평균(ARAMX) 모형식을 유도하였다. 추정된 모형식의 계수는 유도된 관계식을 이용하면, 구조손상 평가에 이용될 수 있는 강성행렬로 환산될 수 있다. 본 논문에서 유도된 부분구조 추정법의 가장 큰 장점은 매우 안정되고 정확도가 우수한 구조추정법인 ARMAX 모형식에 기반한 순차적 예측오차 방법을 사용함으로써 다른 방법에 비해 추정의 안정성 및 정확도가 뛰어나다는 것이다. 다음으로는 개발된 부분구조 추정법을 이용하여 구조 손상도 추정이 수행되었다. 손상도 추정을 위하여 앞서 순차적 예측오차 방법을 이용하여 추정된 구조계 현상태의 강성행렬을 바탕으로, 최소지승법을 이용하여 구하는 간접법이 제시되었다. 제시된 방법들의 검증을 위하여 예제해석이 수행되었다. 트러스 및 연속교 모형 그리고 실험적 예제에 적용하여 구조의 강성행렬 및 감쇠행렬을 추정하였다. 이를 바탕으로 손상도 추정방법이 검증되었다. 해석결과로부터, 개발된 방법이 효율적이고 정확도 및 안정성의 측면에서 우수한 성질이 있음을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 최근에 개발된 Unscented Particle Filter (UPF)를 사용한 비선형 동적 구조계의 구조계수 규명기법이 연구되었다. 일반적인 비선형 구조계수 추정 문제의 일반 해는 존재하지 않으나, 그에 대한 대안으로써 선형 근사 기법인 extended Kalman filter (EKF)가 비선형 동적 구조계수의 추정에 주로 사용되어왔다. 그러나, EKF는 구간 선형(piecewise linear) 가정으로 인해 biased estimator이고 비선형성이 상대적으로 높을 때 오차가 큰 추정치를 주는 단점을 가진다. 이를 보완하기 위해서 UPF가 개발되었고, 이 기법은 particle filter의 일종으로써 Unscented Kalman filter (UKF)를 사용하여 importance proposal distribution을 생성한다. 수치실험이 SDOF와 MDOF에 대하여 3가지 경우에 대해서 수행되었다. 비선형 SDOF의 수치 실험으로부터 잡음이 가해진 상태에서 UKF가 EKF에 비해 초기 공분산 행렬의 가정에 대해 정확하고 강인한 추정결과를 보여줌을 보였다 최하층의 column에 비선형 거동이 발생하는 5층 전단 빌딩모형의 수치실험으로부터 UKF가 복잡한 구조물의 구조계수 추정능력이 있음을 보여주었다. 여러 가지 수치실험은 UPF가 EKF보다 비선형 동적 구조계수 추정에 있어서 더 나은 방법임을 보여 주었다.
본 연구에서는 Terrestrial Laser Scanning (TLS)를 이용한 보 구조물의 변위 및 응력 추정에 대한 기법을 개발하였다. TLS는 Geographic Informatio Systems (GIS) 분야에서 처음 도입된 시스템으로, 레이저 펄스를 통해 원격으로 목적물의 3차원 좌표 정보를 획득 할 수 있는 시스템이다. 그러나 이러한 TLS로부터 획득한 대상물의 3차원 좌표 데이터는 10mm 내외의 오차를 포함하고 있다. 이에 건축 구조분야에 적용 가능한 변형 정보를 획득하기 위해서는 보다 정밀한 데이터 획득을 위한 데이터 처리 기법이 필요하다. 또한 구조물의 응력의 경우 획득된 형상 위의 각 지점의 곡률로 인해 발생하기 때문에 구조물의 변형 추정시 보다 미세한 오차에도 크게 영향을 받아 심한 왜곡을 가져오게 된다. 그러므로 응력 추정시 추가적인 데이터 처리 기법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보 구조물의 응력을 추정할 수 있는 기법을 제시한다.
본 논문에서는 역전파학습에 의한 신경망기법을 사용하여 구조물의 미지계수를 추정하는 기법을 연구하였다. 대형구조물의 경우 계측 또는 추정하여야 하는 자유도의 수가 많으므로 인하여 구조계수를 추정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 부구조추정법과 부행렬계수를 사용하여 추정하고자 하는 미지계수의 수를 효율적으로 줄일 수 있도록 하였다. 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드계수를 신경망의 입력자료로 사용하였으며, 추정하고자 하는 부재의 부행렬계수를 신경방의 출력자료로 사용하였다. 입력자료로 사용되는 모드계수에 포함되어 있는 계측오차 및 신호처리오차의 영향을 줄이기 위하여, 신경망의 학습과정에서 노이즈를 첨가하는 기법을 사용하였다. 일반적인 형태의 자켓구조물을 대상으로 수치해석을 수행함으로써 제안기법의 대형구조계에 대한 적용성을 검증하였다.
본 연구에서는 기설구조물에 대한 손상도 추정기법과 내진능력평가 방법에 대하여 연구하였다. 구조물의 손상도를 추정하는 방법으로는 소수의 계측 데이터를 이용한 모드섭동법(inverse modal perturbation)을 이용하였다. 구조물의 손상은 강성행렬의 감소로 표현하여, 각 요소행렬에 대한 손상을 손상지수를 사용하여 나타내었다. 구조적 손상과 이에 기인한 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 섭동방정식으로부터 구한 후, 이로부터 손상지수와 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 유동하였다. 따라서 손상 전과 후에서 구조물의 고유진동수와 모드형상을 측정하여 섭동식의 해를 구함으로써 구조물의 강성행렬의 감소로 나타나는 구조물의 손상도를 추정하게 된다. 손상도 추정에 의해 평가된 강성의 변화량에 기인한 손상 후의 기설구조물의 지진응답, 내진능력과 지진손상도의 평가를 손상전과 비교하였다. 내진능력은 구조부재에서 회전연성도 능력의 경험식을 이용하여 평가하였고, 지진손상도의 평가는 가장 많이 사용되는 방법인 Park & Ang 방법을 사용하였다. 예제해석은 다른 지진하중을 받는 2층과 8층의 예제구조물에 대해서 수행하였다.
본 논문에서는 지반-구조물 상호작용계의 입력하중과 강성에 관련된 물성값들을 구조물에서 계측된 지진응답만을 사용하여 효과적으로 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였는데, 제안된 방법은 비지계수 추정을 위한 목적함수가 입력하중에 독립적이기 때문에 구조물에서 계측된 지진응답만으로 미지계수의 추정이 가능하도록 되어있다. 본 연구에서 제안된 방법의 검증은 국제공동 연구의 일환으로 최근 대만의 화련에 건설된 대형지진시험 구조물에서 계측된 지진 응답을 사용하여 수행하였다. 추정된 입력하중과 지반과 구조물의 강성에 관련된 물성값들을 사용하여 계산된 지진응답의 계측치와 매우 잘 일치하여, 추정결과의 타당성을 검증할 수 있었다.
기존 대형구조물의 안전진단에 관련하여 구조계의 동적계수를 실험적으로 추정하는 방법이 연구되었다. 시간영역방법인 순차적 예측오차방법과 주파수영역의 방법인 주파수응답함수 추정법이 비교검토되었다. 기법의 검증은 2 Bay 3층 구조물 모형에 대해서 수행되었는데, 각 실험적 방법에 의한 추정결과는 일관된 추정치를 보이었다. 그러나, 유한요소법에 의한 결과와는 차이를 보이었다. 이 차이는 구조해석시 절점조건에 대한 부적절한 모형화에 기인한 것으로 사료된다.
본 연구는 기존의 비선형 추정에 기초한 구조 단절/변화를 검정하기 위한 모형을 선형 회귀 분석으로 일반화한 모형으로 효율적 추정이 가능함을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 추정을 위해 인공지능, 머신러닝 등 분야와 관련해 구조 단절/변화 모니터링에 대한 관심이 높아지는 최근 이슈에 대해 선형회귀에 근거한 본 연구의 실증분석 결과는 구조 단절을 명확하게 추정하였으며, 글로벌 시황을 나타내는 대표적인 건화물선 운임 지수(발틱 드라이 벌크 지수, BDI)에 대한 적용 결과는 기존 연구와 일치하는 추정 결과를 제시한다. 이상의 선형 회귀에 근거한 분석은 CUSUM, MOSUM, F-통계 기반 프로세스 등 경험적 변동 프로세스의 피팅, 시각화 및 평가를 위한 다양한 유형의 추정에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 추가적으로 기존 연구에서 제시한 PELT(pruned exact linear time)를 적용한 추정에서도 유사한 추정 결과를 각각 나타낸다.
구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.
기존 콘크리트 구조물에 대한 콘크리트의 강도나 품질상태를 비파괴적으로 추정하는 방법에는 여러 가지가 있으나, 그 중에서 콘크리트 강도를 추정하는 방법들 중에서 반발경도법과 초음파속도법이 주로 많이 이용되고 있다. 그러나 이들 방법은 구조물의 종류나 재령, 각종 영향인자 등으로 콘크리트의 추정 강도가 서로 상이한 결과를 주며, 어느 경우의 특정 구조물에도 신뢰성있는 결과를 주기 어려운 문제가 있다. 콘크리트 구조물은 시공 후 사용 중에 갖가지 서로 다른 환경의 영향을 받게 되며, 특히 장기간 경과된 구조물은 당초의 건설이력 사항이 불분명하여 콘크리트 강도추정에 더욱 어려운 점이 많은 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 우리나라 육지 및 해안 구조물에 대한 합리적인 강도 추정을 위하여 비파괴시험법을 이용하여 콘크리트 강도 추정식을 제안하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 건설 후 오랜 공용년수를 지닌 기존 콘크리트 구조물들을 육지 구조물과 해안 구조물로 분류하여 대상구조물의 콘크리트에 직접 반발경도와의 관계, 코어 강도와 초음파 속도와의 관계, 코어 강도와 반발경도와 초음파 속도와의 다중상관 관계를 분석하였다. 본 연구 결과 현재 이용되고 있는 강도 추정식이나 환산도표는 오래된 기존 구조물의 강도 추정에 잘 맞지 않는 것으로 나타나고 있으며, 따라서 이들 구조물의 콘크리트 강도 추정을 합리적인 비파괴시험법을 이용한 예측 공식을 유도하여 제시하였다. 본 연구에서 제시된 강도 예측 공식은 오래된 기존 구조물의 콘크리트 강도 추정에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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