본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.
공용중인 콘크리트 구조물의 건전성 평가를 위해서는 하중 증가에 따른 내부의 변형특성 및 손상을 예측하고 비 파괴적으로 상시 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구에서는 철근 콘크리트 슬래브 시편을 대상으로 단계별 하중 재하(loading, holding, unloading)에 따른 음향방출 실험을 실시하였으며 휨 시험하의 인장균열, 전단균열 및 철근 콘크리트의 부착 상태, 반복하중에 의한 AE 신호의 특징과 신호 발생 양상을 분석하였다. 또한 음향방출법(a.oustic emission)에 있어 손상 정도를 유추할 수 있는 대표적 인자인 Felicity ratio를 분석하여 콘크리트 구조물의 상시감시 및 안전진단에 음향방출 기술을 적용하기 위한 분석기법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 스마트 구조의 건전성 모니터링에 사용하기 위한 고주파 진동 검출용 브래그 격자 센서시스템의 개발에 대해 설명하였다. 하나의 복조기 (demodulator)를 이용하여 복수의 브래그 격자 센서의 신호를 복조화 하기 위해 좁은 파장간격 (FSR) 을 갖는 가변 패브리-폐로 필터를 이용하였으며, 복조화에 사용되는 협대역 필터의 투과 파장을 능동적으로 제어함으로써 브래그 격자 진동센서의 민감도를 항상 최대로 유지하기 위한 센서시스템 안 정화 장치를 개발하였다. 개발된 브래그 격자 센서시스템의 성능 검증을 위해 민감도 측정 시험을 하였으며, 시험결과 평균 2.56 $n{\in}_{mas}/{\sqrt{Hz}}$의 민감도를 얻었다. 최종적으로 다중화된 브래그 격자 센서의 동시다점 진동취득 시험을 실시하여 본 시스템의 유효성을 확인하였다.
고유진동수와 같은 동적파라미터는 구조물 전체의 강성에 대한 정보를 제공할 수 있어 격납건물과 같은 대형구조물의 건전성 모니터링에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 동적특성을 구조물의 사용성에 지장을 주지 않고 추출하기 위해서는 상시진동을 이용한 모달해석 기법의 적용이 필수적이다. 이 연구에서는 상시진동 측정자료를 이용하여 월성 2호기 격납건물의 동적파라미터를 산정하였다. 연구의 가능성은 격납건물의 수치해석모델을 이용하여 검증하였다. 월성 2호기 격납건물에서 측정된 상시진동에 대한 모달해석 결과 해석모드와 충분한 상관성을 갖는 동적파라미터를 산정할 수 있었다.
복합 소재는 금속보다 가벼운 특성을 가져 경량화가 필수인 항공 산업에 널리 사용되고 있다. 하지만 복합소재는 생산 공정 중 내부 보이드 형성, 접착제 혼합 불량, 미접착 부분 발생 등 결함 요소가 발생할 수 있고, 저 에너지 충격에 의한 미세균열 및 층간분리가 발생할 위험이 있다. 그러므로 구조물 손상검사가 필수적으로 요구된다. 이에 FBG를 이용한 구조 건전성 모니터링이 주목받고 있다. FBG는 기존의 전기적 센서에 비해 전기적 노이즈 영향을 받지 않고 부식에 강하며 멀티플렉싱이 가능하다는 장점이 있다. 하지만 FBG를 계측하는 인터로게이터는 대형 구조물 계측을 전제로 만들었기 때문에 가격이 고가이며, 크기가 큰 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 광 스위치와 WDM필터, LTF를 이용해 무인항공기나 소형항공기에 사용할 수 있도록 저가형 인터로게이터를 설계하여, 기존의 고가 인터로게이터와 비교를 진행하였다.
구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.
국내의 지진 발생 추이가 증가세를 보이고 있으며, 이에 따라 시설물 피해를 주고 큰 인명 피해를 초래하는 지진재해에 대한 대비의 중요성이 대두되고 있다. 지진재해에 대비하기 위해서는 지진 또는 진동가속도에 대한 실시간 계측을 하는 것이 중요하다. 일본과 미국의 경우 중요 시설물에 대하여 이미 실시간 지진가속도계측을 시행하고 있으며 계측된 지진가속도데이터는 데이터베이스화되어 관리되고 있다. 이를 이용해 내진설계기준 개정시 또는 지진으로 인한 피해 예측시 활용하고 있다. 국내의 경우, 최근 지진재해대책법 및 시행규칙이 개정되어 공포되었으며, 국민안전처에서 지진가속도계측자료 통합관리시스템을 구축해 나가고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 국민안전처 통합관리시스템에 연계가 가능한 시설물 실시간 진동 감지 및 분석 시스템을 개발 하는 것이다. 이 시스템은 지진가속도계측데이터 모니터링 기능을 포함하며, 또한 고속푸리에변환, 고유진동수 추출, 응답스펙트럼, 파워스펙트럼, 진도 표출, 시설물 건전도 평가 등 다양한 가속도데이터 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 국민안전처 지진가속도계측자료 시스템에 연계가 가능하도록 설계되었다. 개발된 시스템은 시설물의 안전관리 네트워크 구축, 지진 또는 진동으로 인한 시설물의 피해에 대한 대비, 유지관리 비용의 최소화에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 판단된다.
본 논문에서는 상온접합이 있는 무인기 복합재 날개의 저온 구조시험에 대하여 소개하였다. 본 시험에 사용된 날개구조는 탄소섬유 강화 복합재료로 구성되며, 내부 구조물과 스킨은 상온접착제로 접합되었다. 또한 날개구조의 손상허용성을 검증하기 위하여 육안으로 확인이 거의 불가능한 충격손상을 스킨의 주요 부위에 인위적으로 적용하였다. 무인기 운용 고도의 온도환경을 모사하기 위한 저온 챔버를 특별히 제작하였으며, 날개구조는 챔버내에 고정시키고 챔버 외부에 설치한 유압 작동기를 이용하여 하중을 부가하였다. 구조시험은 변형률 개관 시험 및 1배 수명 피로하중 스펙트럼에 대한 손상허용시험으로 구성된다. 변형률 게이지와 광섬유 센서를 이용하여 본딩영역 및 주요 부위의 변형률을 측정하였으며, 압전 구동기/센서를 이용하여 손상의 변화를 모니터링 하였다. 시험결과로부터 날개구조는 1배 수명에 대한 운용환경을 모사한 환경 하에서 구조적 건전성을 보유하고 있음을 확인하였다.
본 연구는 탄현 에이스 11차 아파트에 위치한 14m 높이의 L형 옹벽의 장기 경사 계측치에 대한 System Identification연구로써, 옹벽구조물이 운용 중에 어떤 하중상태에서 어떻게 거동하는지를 이해하고, 이를 바탕으로 최적 모델을 규명하고, 최종적으로 옹벽의 이상상태를 판단할 수 있는 기준치를 제시하고자 하였다. 본 옹벽은 도심에 위치한 옹벽으로써는 보기 드물게 높고(14m), 인접한 건물과의 거리가 짧아서 붕괴 발생 시 큰 피해 가능성이 있다. 3개의 경사계로와 9개의 대기, 표면, 내부온도계로 구성된 경사 모니터링 시스템이 2004년 10월에 설치되어 2007년 7월까지 운용되었다. 모든 12 채널의 센서가 정상적으로 계측된 5개월 간의 연속된 데이터를 사용하여 두 가지 모델 1) 선형모델과 2) 상태방정식모델에 대하여 system identification을 수행하였다. 가용한 입력온도는 총 9이고, 이로부터 조합 가능한 총 511개의 입력온도 경우의 수에 대하여 규명데이터를 사용하여 시스템규명을 수행하고, 검증데이터에 대한 Fitness를 사용하여 최적모델을 선정하였다. 선형모델은 모델구조가 간단하지만 thermal dynamics를 표현하지 못하고, 약 68%의 Fitness를 얻을 수 있었고, 상태방정식 모델은 모델구조가 상대적으로 복잡하지만 thermal dynamics를 표현할 수 있고, 약 90%의 Fitness를 얻었다.
고준위방사성폐기물 처분장은 심지층 처분시스템으로 사용후핵연료를 취급하는 특성상 고온, 방사선 및 지하수 등의 복합적인 환경조건에 노출되어 있다. 지속적인 노출에 의해 시간이 지남에 따라 구조물의 균열 및 열화가 발생할 수 있다. 한편 고준위방사성폐기물 처분장은 초장기 기대수명이 요구되며 이에 따른 장기적인 구조물 건전성 모니터링이 필수적이다. 구조물 건전성 모니터링에는 가속도계, 토압계, 변위계 등 다양한 센서들이 활용될 수 있으며, 이 중 일반적으로 피에조센서가 사용된다. 따라서 피에조센서의 내구성 평가를 바탕으로 고내구성 센서를 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 피에조센서의 내구성 평가 및 수명예측을 위한 가속수명시험을 설계하였다. 문헌연구를 바탕으로 단일 스트레스 인자에 대한 가속 스트레스 수준 수 및 각 수준 별 시료 수를 선정하였다. 또한 고준위방사성폐기물 처분장 환경조건에서 발생할 수 있는 피에조센서의 고장모드 및 고장메커니즘을 분석하였다. 온도 스트레스 인자에 대한 최대 가혹조건 탐색 실험을 두 가지 방법으로 제안하였으며 피에조센서의 신뢰도 높은 동작한계를 도출하였다. 이를 이용하여 가속수명시험의 합리적인 가속 스트레스 수준을 설정하였다. 본 연구에서 제시된 최대 가혹조건 탐색 실험방법은 경제적이며 실용적인 아이디어를 담고 있으며, 추후 피에조센서의 가속수명시험 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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