• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1-9
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• 2016

본 우리나라 철도 영업 구간중 철도교량은 2012년 기준 약 25%를 차지한다. 이러한 교량 구조들은 시공 직후부터 열차의 충격하중, 태풍, 선박 및 차량 충돌 등 다양한 하중을 받게 된다. 특히 고속 철도 교량의 경우, 열차의 속도로부터 전가되는 매우 큰 충격하중을 받게 되며, 이러한 교량에 가해지는 충격 응답을 분석하는 것은 교량의 안전성 평가에 매우 중요하다. 최근 무선 센서를 이용해 교량의 건전성을 평가하는 연구들이 주목받고 있다. 무선 센서는 가격 및 설치의 용이성으로 인해 교량의 응답계측에 유용하게 적용되고 있다. 하지만 고속철도 교량에서 발생하는 충격 하중은 그 지속시간이 10초 내외로 매우 짧게 발생하므로, 기존 무선 센서의 시스템의 자체 실행 후 시간 지연으로 인해, 이러한 충격하중의 계측은 매우 어렵게 된다. 따라서 본 연구에서는 철도 교량의 충격하중에 의한 구조물의 응답을 계측하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 구체적으로 1) 초저전력 가속도계를 이용한 구조물의 과도응답 감지 및 평가, 2) 무선 센서 네트워크의 트리거링 후 계측이 시작되는 지연 시간의 단축, 그리고 네트워크의 시간 및 데이터 동기화 기법을 개발하였다. 최종적으로 제안된 프레임 워크에서 소수의 진동 감지 센서 노드들이 상시진동을 계측하며, 열차의 진입으로 인한 진동이 감지될 시, 전체 센서 네트워크의 계측을 시작한다. 시간 지연을 최소화하기 위해 모든 센서는 다른 시작시간을 가지며, 이를 제어하기 위해 후처리 기반 시간 동기화를 한다. 제안된 프레임워크는 실내실험 및 수치해석을 통해 그 효용성을 입증하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.466-472
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• 2013

국내외적으로 도시철도 및 고속철도에서 콘크리트궤도 부설이 증가하고 있는 추세에 있다. 콘크리트궤도에서 필수적으로 사용되고 있는 레일체결장치의 탄성패드는 열차하중에 대한 충격을 완화시켜주는 중요한 역할을 담당하고 있다. 일반적으로 탄성패드의 강성변화를 평가하기 위해서는 단순피로시험[1]이 시행되고 있으나 이는 실제 철도환경조건과는 상이할 수 있다. 본 연구에서는 실제 철도현장에서 통과톤수를 받은 탄성패드에 대한 정적스프링계수를 측정하였다. 또한, 신품 탄성패드에 대해서 단순피로시험과 복합가속열화시험을 수행하였다. 사용한 탄성패드의 강성값은 사용시간과 반복횟수에 따른 시험결과값과 비교되었다. 시험결과의 비교를 통해 사용한 탄성패드의 정적스프링계수 변화경향이 반복하중과 열이 함께 고려된 복합가속열화시험결과와 동일한 경향을 보이는 것을 확인하였다. 또한, 복합가속열화와 관련된 T-NT식을 이용하여 탄성패드의 복합가속열화 모델을 도출하였으며, 약 2.62의 가속계수를 가지는 것을 확인하였다. 최종적으로 본 연구를 통해 폴리우레탄 탄성패드에 대한 복합가속열화 모델식을 제안하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.125-135
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• 2015

철도교량의 경제성 확보를 전제로 PSC I형 거더의 장경간화 추세는 근간에 가장 활발히 진행되고 있는 연구이며, 이에 따른 교량의 강성확보를 위한 거더의 효율적인 기하형상 선정은 우선시 되어야할 과제이다. 본 연구에서는 회전반경과 휨효율을 기반으로 확장된 상부플랜지의 거더 단면을 선정하였으며, 본 거더가 적용된 경간장 25m, 30m, 35m, 40m PSC I형 거더교를 대상으로 수치해석을 수행하여 국내 및 국외의 동적성능 기준과의 부합여부를 검증하였다. 또한 경간장 40m PSC I형 거더의 동적성능을 상대적으로 비교하기 위해서 현재 호남고속철도에서 적용된 40m PSC Box 거더교를 대상으로 동적 해석을 수행하였고 KTX열차와 화물열차 주행 시의 동적안정성을 수치해석적으로 검토하여 국내 및 국외의 동적 안정성 기준과 부합여부를 검토하였다. 추가로 표준열차하중과 충격계수를 고려하여 정적해석을 수행하고 한계치와의 부합여부를 분석하였다. 그 결과, 검토대상 PSC I형 거더 철도교는 모든 항목에서 국내 철도교량 관련 정적, 동적안정성 기준치를 만족하는 것으로 분석되었다.