• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.153-160
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• 2011

최근들어 사장교나 현수교와 같은 케이블 형식의 장대교량이 많이 건설되거나 계획중에 있다. 하지만 도로교 설계기준에 제시된 풍하중 산정시 중요한 요인인 기본풍속 산정함에 있어서 1995년까지 측정된 풍속자료를 근거로 한 일반교량에 적합한 풍속을 명시하고 있어 장대교량에 적합한 풍속에 대한 재검토가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 태풍의 빈도가 높고 대부분의 장대교량이 건설되고 있는 서남해안지역으로 구체화하였다. 풍하중기준과 같이 극치I형분포(Gumbel분포)에 의해 일반교량에 적용할 100년, 장대교량에 적용할 200년 재현기대풍속을 적률법과 최소자승법의 두 가지 방법으로 추정하고, 극한 상황인 해상에서 불어오는 풍속으로 보정하여 지상풍속보다 약 17%정도 큰 값을 추정하였다. RMS error 방법에 의해 재현기대풍속의 적합성을 평가한 결과 최소자승법이 서남해안지역의 경우 적합성이 우수하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1655-1665
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• 2014

구조물의 변위이력은 구조물의 전체적인 거동을 나타내는 인자의 시간에 대한 이력이므로 이를 추정하는 것은 매우 중요하며, 일반적으로 구조물의 상태를 평가하는데 있어 직관적으로 신뢰할 수 있는 물리량이다. 특히, 교량의 경우 차량 하중에 의해 발생되는 수직 변위를 알아내는 것은 교량에 발생할 수 있는 문제점을 미연에 확인할 수 있어 매우 중요한 부분이다. 하지만 시공된 교량의 수직 변위를 측정하는 것은 실험여건 및 장비의 제약조건 등으로 인해서 직접적으로 측정하는 것이 매우 힘든 실정이다. 본 연구에서는 대상 교량들에 대한 제약조건을 극복하고 변위응답을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 임의의 차량하중에 의해서 측정되는 변형률과 변위를 인공신경망에 적용하였다. 인공신경망에 적용하는 축방향 변형률과 수직방향 변위에 대한 학습 자료를 획득하기 위해서 수치해석을 수행하였으며, 실제 교통 상황을 반영하기 위해서 교량을 통과하는 차량의 종류와 차간 거리에 대한 차량이동하중 시나리오를 작성하여 시공된 교량의 실제 교통상황에 따른 차량 이동 하중이 가해지도록 모델링하였다. 인공신경망을 이용한 학습 결과에 따라 임의의 하중에 의해 발생되는 교량의 변형률에 대한 변위를 추정하였고, 인공신경망을 사용하여 추정된 변위 결과가 수치해석을 통한 변위를 잘 표현하는 것을 확인하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.57-67
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• 2021

간선도로망을 효율적으로 관리하기 위해서는 도로를 통행하는 교통에 대한 최신의 정확한 정보가 지속적으로 제공되어야 한다. 중차량의 교통량 및 중량 분포를 효과적으로 얻는 방법 중의 하나가 BWIM 기법이며, 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구는 기존 연구와 달리 교량의 구조적 특성을 활용하여 간편하게 주행차량의 축간거리 및 중량을 추정할 수 있는 단순화된 BWIM(Bridge Weigh-In-Motion) 알고리즘을 개발하기 위해 수행되었다. 가로보가 설치되지 않은 단지간의 RC-T빔교를 연구대상으로 선정하고, 예비현장 실험을 통해 바닥판 및 주거더의 변형률 응답 특성을 확인하였다. 예비현장실험결과에 기초하여 연구대상 교량에 적합한 단순화된 BWIM 알고리즘을 도출하였다. 이 연구를 통해 도출된 BWIM 알고리즘의 타탕성 및 정확성을 현장실험을 통해 검증하였다. 검증실험 결과, 제안된 BWIM 알고리즘은 주행차량의 축간거리 및 총 중량을 3% 미만의 평균 오차를 가지고 추정하는 결과를 나타내었다.