Abstract
Recently, structural health monitoring system(SHMS) has been appled cable bridges as the effective maintenance tool and the management threshold is considered to assess the status of the bridge in SHMS. The threshold is generally determined by the allowable limit based on design specification because there is no method and standard for threshold calculation. In case of the conventional thresholds, it is difficult to recognize the event, abnormal behavior and gradual damage within the threshold. Therefore, this study reviewed the problem of previous methods and proposed the advanced methodologies based on probabilistic approach for threshold calculation which can be applied to practice work. Gumbel distribution is adopted in order to calculate the threshold for caution and warning states considering the expectations for return periods of 50 and 100 years. The thresholds were individually determined for measurement data and data variation to detect the various abnormal behaviors within allowable range. Finally, it has confirmed that the thresholds by the proposed method is detectable the abnormal behavior of real-time measuring data from SHMS.
최근 건설되는 특수교량에는 상시적인 유지관리 체계로서 계측시스템이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 일반적으로 계측시스템을 이용한 교량 유지관리 시에는 관리기준치를 설정하여 교량의 상태를 평가하게 되지만, 관리기준치 설정 기준과 방법이 없어 설계허용값에 근거하여 단순하게 설정되고 있는 실정이다. 기존의 방법으로 설정된 관리기준치를 적용할 경우 관리기준치 범위 내에서 발생된 이벤트, 이상거동 및 점진적으로 발생하는 손상 등과 같은 교량의 상태변화를 파악하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 절대치 관리에 있어 관리기준치 설정의 문제점을 고찰하여 실무에 효과적으로 적용가능한 개선된 관리기준치 설정 및 운영방법을 도출하였다. 개선된 관리기준치 설정을 위해 검벨분포를 사용한 확률론적 접근방법을 도입하여 재현빈도 50년, 100년의 기댓값에 대한 교량의 주의, 경고치를 산정하였다. 본 연구에서의 관리기준치는 설계허용치 범위 내에서 발생하는 이상거동을 감지할 수 있도록 계측데이터와 계측데이터의 구간변화량에 대한 관리기준치를 각각 설정되었으며, 제안된 방법으로 산정된 관리기준치는 실측 데이터에 대입하여 비정상적인 데이터의 발생여부를 적절하게 파악할 수 있다는 것을 확인하였다.
