구조 안전진단 업무는 구조물의 설계, 시공과 아울러 재료와 구조역학 등 여러분야에 익숙하여야 수행할 수 있으며, 진단 결과 보강, 보완할 필요가 있을 때는 더구나 종합적인 지식과 경험을 갖추어야 할 것임을 강조하고 싶다. 거기에 덧붙여 각종 진단 장비를 마련하여 그 장비들의 적절한 사용방법과 측정결과의 분석 능력이 필수적이다. 그러나 수많은 첨단장비로 무분별하게 많은 검사를 한다고 해서 정확한 진단이 내려지는 것도 아니다. 이제 시중에서 흔히 자행되는 구조 안전진단 사례를 보면서 느낀 점을 중심으로 설명함으로써 70여명의 안전진단 기술자를 비롯한 독자들의 이해를 돕고자 한다.
무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.
비파괴 시험을 이용한 RC 구조물의 진단에 있어서 비파괴 측정값의 적절한 해석을 통해서만 현 구조물의 상태진단이 가능하다. 보다 정확한 구조물의 상태진단은 비파괴 시험의 정밀성, 변이성 등과 같은 여러 가지 요소에 의하여 좌우된다. 특히 비파괴 시험을 이용한 측정값과 구조물의 상태에 있어서의 불확실성은 정밀한 상태진단에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 현재 사용이 증가되고 있는 비파괴 장비의 올바른 선택과 정확한 구조물의 진단을 위하여, 비파괴 측정값의 확률적 해석법의 기초를 제공하고 있다.
본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight, 그리고 진폭의 변화를 이용하여 구조물 손상형태의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.
본 연구에서는 막구조 건축물의 유지관리를 위한 막재의 표면 및 코팅층의 열화진단을 수행하였다. 막재는 내화학성능 및 내부식 성능을 포함하는 내구성능이 가장 중요시 되는 재료이다. 일반적으로 대공간 건축물의 지붕재료로 사용되는 막재의 유지관리 진단항목은 막재의 표면 열화진단, 막재의 코팅층 열화진단, 막재의 코팅층 및 섬유포 사이의 열화진단, 막재 전면에 걸친 열화진단, 로프의 열화진단, 보강벨트의 열화진단, 커버고무 등의 열화진단 등으로 대별된다. 본 연구는 대공간 건축물의 지붕재료로 많이 사용되는 PVDF계 막재를 대상으로 표면 및 코팅층의 열화도 진단 결과를 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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