본 연구에서는 차량하중에 의한 상시진동기록을 이용한 교량의 손상추정기법을 연구하였다. 즉, 차량진행 중 측정된 신호로부터 구조물의 모드특성을 구하고, 이를 이용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안기법의 검증을 위하여 차량하중을 재하할 수 있는 모형교량을 제작하여 손상실험을 수행하였다. 차량진행 중 교량의 수직가속도를 계측하였으며, 측정된 가속도시계열로부터 random decrement(RD) 기법을 사용하여 자유진동신호를 구한 후, 이로부터 구조물의 모드특성을 추정하였다. 추정된 모드특성을 기초로 신경망기법을 적용하여 손상위치 및 손상정도를 추정하였으며, 추정된 결과는 실제 손상과 비교적 잘 일치하였다.
한국지진공학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Spring
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pp.249-258
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2000
본 논문에서는 지반-구조물 상호작용계의 강성에 관련된 물성값들을 지진계측결과를 바탕으로 효과적으로 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였으며 제안된 방법의 검증은 국제공동 연구의 일환으로 최근 대만의 화련에 건설된 대형지진시험구조물에서 계측된 지진 응답을 사용하여 수행하였다. 지반-구조물 상호작용계의 지진응답해석을 위해서 구조물과 근역지반은 축대칭유한요소로 모형화하고 원역지반은 축대칭 무한요소를 사용하였으며 이때 입력 지진하중은 부구조법에 근거한 파입력기법이 고려되었다 지진계측결과를 사용하여 각 영역의 물성값을 제약적 최속강하법을 사용하여 추정하였는데 추정된 계수들을 사용하여 계산된 지진응답이 계측치와 매우 잘 일치하여 추정결과의 타당성을 검증할 수 있었다.
구조물의 손상추정법은 정적방법과 동적방법으로 나눌 수 있다. 정적방법은 정적하중과 정적변위의 관계를 이용하여 구조물의 손상위치와 손상정도를 추정하는 방법으로 동적방법에 비해 수식이 간단하나, 정적하중과 정적변위의 관계만을 사용하여 구조물의 손상을 추정하므로 정적변위에 대한 오차에 매우 민감하다. 동적방법은 구조물의 고유한 진동특성을 나타내는 고유진동수와 진동모우드를 구하여 구조물의 손상을 추정하는 방법으로, 정적방법에 비해 동일한 측점에서 많은 양의 시간기록자료를 계측할 수 는 있으나, 신뢰성이 높은 많은 수의 고유진동수와 진동모우드를 구하기가 어렵다. 본 연구에서는 구조물의 정적변위, 고유진동수와 진동모우드에 대한 민감도행렬을 사용하여 구조물의 정적 및 동적특성을 동시에 고려할 수 있는 구조물의 손상추정법을 제시하였다. 제시한 방법은 구조물의 손상 전.후의 정적변위와 진동모우드의 변화량을 부등구속조건식으로한 최적화기법을 사용하므로, 제한된 계측절점과 오차를 고려할 수 있으며 정적변위와 모우드 민감도행렬이외의 다양한 구조적 특성에 대한 민감도를 구속조건식으로 사용할 수 있다. 트러스구조물에 대한 모의 수치예제를 통한 제안한 방법의 정확성과 효율성을 수치적으로 검증하였다.
구조물의 손상 추정은 동적응답신호로부터 고유주기와 모드형상을 구한 후 이를 역해석하여 손상위치와 손상정도를 파악함으로써 이루어 진다. 건축구조물의 경우 토목구조물에 비하여 구조형식이 복잡하고 비구조요소 및 노이즈 등의 영향으로 인하여 구조물 판별에 어려움이 있다. 동적응답신호를 이용한 건물의 손상추정에 관한 최근의 연구들은 손상추정을 위하여 민감도 또는 추정치 등 간접적 지표를 사용하고 있으나, 좀 더 합리적이고 명확한 손상추정을 위하여 운동방정식으로부터 직접 유도된 변수를 손상지수로 활용할 필요가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 전단형 건물의 운동방정식으로부터 직접 유도된 층강성 감소비를 손상지수로 하는 손상추정 방법을 제안하였다. 제안된 손상지수는 손상 전 모드형상과 손상 전 후 고유진동수 차이를 알면 구할 수 있다. 제안된 손상 추정방법을 수치해석예제에 적용한 결과 손상이 발생한 층에서 층강성 변화율이 (-)부호를 나타내었으며, 크기가 다른 층에 비하여 15배 정도 크게 나타나 전단형 건물의 손상 추정지수로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.
구조 건전성 모니터링에 사용되는 기존 센서들의 문제점을 극복하고 높은 분해능과 동특성 모니터링에 대한 이점을 지닌 FBG센서는 구조물 모니터링에 있어 큰 이점을 지니고 있다. FBG 센서는 점 센서라는 한계 때문에 구조물의 전체적인 변형률 및 응력 평가에 어려움이 있을 수 있다. 본 연구에서는 FBG 센서로부터 계측한 변형률 값들로부터 임의의 하중조건에서 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 임의의 개별 하중조건에 대해 FBG 센서로 계측된 값을 통해 센서의 부착 위치와 최소 필요 개수를 결정하고 변형률 추정식을 유도함으로써 FBG 센서의 계측 기법에 대한 기준을 세웠다. 나아가 임의의 조합 하중이 작용하는 실제의 경우를 고려하여 철골 보의 변형률 분포를 추정하는 보다 일반화된 수학적 모델을 제시하였다. 그리고 예제를 통하여 본 연구에서 제시한 변형률 분포 추정 모델을 검증하였다.
지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 동특성 추정법(system identification)을 이용한 교량구조의 손상정도를 평가하는 방법이 제시되었다. 손상된 구조물의 비선형 동적거동은 휨모우멘트와 곡률반경의 시간이력 관계로써 표시하였으며, 구조물의 성질을 나타내는 특성계수는 실측자료를 이용한 동특성추정법을 사용하여 추정하였다. 또한 구조물의 성질의 다양성과 응답의 불확실성을 고려하여 손상은 확률변수로 나타내었으며, 예제해석으로는 곡선교의 손상도추정이 수행되었다.
본 논문에서는 장기 기억성을 가지는 고차원 시계열 데이터 분석에 유용한, 밴드 구조의 계수행렬들을 가지는 밴드구조 VHAR (Banded-VHAR) 모형을 제안한다. 밴드구조 VHAR 모형은 인접한 차원의 시계열에서만 상관구조를 가지는 성근 고차원 시계열 모형으로 밴드구조에 영향을 주는 요인으로는 대표적으로 지리적 특성이 있다. 밴드구조 VHAR 모형의 빠른 추정을 위해 본 논문은 행별추정방법을 사용하고 또 밴드의 크기를 추정하기 위해 BIC와 잔차제곱합의 비율을 이용한 추정 방법을 소개하였다. 더불어 모의 실험을 통해서 제안한 추정 방법의 점근적 일치성을 확인하였다. 실증자료 분석으로 지역별 초미세먼지 및 아파트 거래량 자료를 활용하여 모형을 적용한 결과 밴드구조 VHAR 모형이 표본외예측 능력의 우수하고, 지리적정보에 기반하여 모형의 해석이 용이하다는 큰 장점이 있음을 살펴보았다.
전단빌딩에 발생한 손상 추정에 있어서 대상 구조물의 물성치를 가정하고 이상화한 모델을 이용한 역해석이 필요하다. 강성행렬을 이용하는 고전적인 손상추정 방법에 비해 유연도 행렬을 이용한 손상추정은 구조물의 저차모드를 이용하기 때문에 비교적 정확한 값을 계산할 수 있기 때문에 더 효과적으로 알려져 있다. 이 논문에서는 손상추정을 위한 알고리즘으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 도입하였고, 구조 응답에서 취득할 수 있는 유연도 행렬을 이용하여 역해석을 통한 손상추정 기법을 소개하고 있다. 제안된 손상추정 기법은 전단빌딩의 강성에 대한 정확한 정보가 없는 상황에서 전단빌딩의 손상으로 인한 실제 강성변화량을 추정하도록 하였다. 더불어 open source code인 OPENSEES를 이용하여 전단빌딩 수치해석을 통해 제안된 손상추정 기법의 효율성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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