최근 안전에 대한 관심이 크게 높아지고 있으며, 도로 교통 분야에서도 안전의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 도로 교통 분야의 안전성 제고를 위하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 평가가 필요하며, 자연재해 대비를 목적으로 도로 시설물의 피해 저감이 가능한 기술 적용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 계측 유형별 풍속 데이터와 이를 적용한 도로표지의 구조 안전성을 비교 분석하여 기상 계측 유형의 시설물 안전성 평가에 대한 영향을 분석하였다. 더불어 도로표지의 안정성 확보 방안을 도출하였으며, 도출한 안정성 확보 방안 중 풍하중 저감 기술에 대한 효과를 분석하였다. 계측 유형별 풍속 데이터 분석 결과, 기상관측차량시스템의 풍속 데이터는 기상청과 도로기상정보시스템의 풍속 데이터에 비하여 약 2.43배로 크게 나타났다. 또한 기상관측차량시스템의 풍속 데이터를 적용한 도로표지의 안정성 검토를 통하여 돌풍으로 인한 도로표지의 파괴 및 전도의 가능성이 있는 것으로 분석되며, 안정성 확보 방안 마련이 필요한 것으로 판단된다. 도로 선형 단위의 기상 데이터를 활용하여 도로 시설물의 객관적인 안정성 분석과 모니터링이 가능할 것으로 판단되며, 풍하중 저감 기술 적용을 통하여 도로 안전도의 제고가 기대된다.
이 연구에서는 정적 변위를 사용하는 유전자 알고리즘을 이용한 교량의 유한요소해석모델 개선 기법을 제안하며, PSC 거더교를 대상으로 한 실증시험 데이터를 이용하여 제안된 방법을 검증하였다. 실증 재하시험으로 정적재하시험과 의사정적재하시험을 수행하였으며, 각 재하시험의 계측 데이터를 이용하여 대상교량의 유한요소해석모델 개선을 진행하였다. 최종적으로 의사정적재하시험의 계측 데이터를 통해 개선된 모델을 이용하여 공용 내하력평가를 수행하였다. 내하력평가에는 현 도로교설계기준과 구 도로교설계기준, AASHTO LRFD의 설계 활하중을 이용하였으며, 각 설계기준 별 내하력평가 결과를 비교하였다.
철도교량의 신뢰도 기반 한계상태설계법 도입 시 목표신뢰도지수 산정을 위하여 기존 철도교량의 신뢰도지수 산정이 선행되어야 한다. 대표적인 복선 철도교량 중 하나인 6주형 PSC-I형 거더교량에 대해 신뢰도지수를 산정하였다. 최외측 거더의 휨모멘트에 대한 신뢰도 해석을 수행하였다. 휨저항강도 및 고정하중효과는 도로교 한계상태설계법 도입 시 적용된 선행연구자들의 평균과 변동계수를 활용하였고, 열차의 활하중 효과는 여객/화물 혼용선 중 중량화차 통행이 빈번한 중앙선에서 현장계측 데이터를 활용하였다. 한계상태방정식에 대하여 개선된 일계이차 모멘트법(AFOSM)으로 신뢰도 분석을 수행하였으며, 하중효과와 저항효과의 각 요소가 신뢰도지수에 미치는 민감도를 분석하여 중요도를 검토하였다.
현재 국내에서는 비탈면 및 구조물 안정성 확보를 목적으로 네일, 록볼트 등과 함께 그라운드 앵커 공법을 사용하고 있다. 이 중 장기목적으로 사용되는 영구앵커의 경우 사용기간 중 지지력과 내구성이 확보되어야 하나, 최근 연구 결과에 따르면 장기거동에 따른 잔존 긴장력 감소와 비탈면 변형 등의 현상이 보고되고 있다. 이와 같은 잔존 긴장력 감소 문제는 앞으로 지속적으로 증가될 것으로 전망되며, 이로 인한 유지관리 비용 증가 등의 문제가 불가피할 것으로 보인다. 이에 본 연구에서는 국내·외 문헌연구를 통해 영구앵커의 긴장력에 영향을 미치는 요인들을 파악하였으며, 과거 수행된 하중계 모니터링 자료를 분석한 선행연구들을 조사하였다. 이후, 이를 기초자료로 활용하여 실제 현장에서 수집한 하중계 계측자료를 분석하여 앵커의 긴장력 감소현황을 파악하였고, 그 장기하중감소특성을 분석하였다. 마지막으로 앞의 내용을 종합하여, 설치 직후 100일 부근의 단기 데이터를 통해 영구앵커의 장기하중감소특성을 예측하는 기법을 제안하였다.
본 연구에서는 기설구조물에 대한 손상도 추정기법과 내진능력평가 방법에 대하여 연구하였다. 구조물의 손상도를 추정하는 방법으로는 소수의 계측 데이터를 이용한 모드섭동법(inverse modal perturbation)을 이용하였다. 구조물의 손상은 강성행렬의 감소로 표현하여, 각 요소행렬에 대한 손상을 손상지수를 사용하여 나타내었다. 구조적 손상과 이에 기인한 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 섭동방정식으로부터 구한 후, 이로부터 손상지수와 고유진동 특성의 변화량과의 관계를 유동하였다. 따라서 손상 전과 후에서 구조물의 고유진동수와 모드형상을 측정하여 섭동식의 해를 구함으로써 구조물의 강성행렬의 감소로 나타나는 구조물의 손상도를 추정하게 된다. 손상도 추정에 의해 평가된 강성의 변화량에 기인한 손상 후의 기설구조물의 지진응답, 내진능력과 지진손상도의 평가를 손상전과 비교하였다. 내진능력은 구조부재에서 회전연성도 능력의 경험식을 이용하여 평가하였고, 지진손상도의 평가는 가장 많이 사용되는 방법인 Park & Ang 방법을 사용하였다. 예제해석은 다른 지진하중을 받는 2층과 8층의 예제구조물에 대해서 수행하였다.
본 논문에서는 실 시공 중인 PSC 교량에 대하여 풍하중에 의한 상시 진동 계측 자료을 기반으로, 교량의 동특성(고유진동수, 모드형상)을 추정하였으며, 이를 바탕으로 대상 교량의 탄성계수를 추정하여 정적 계측을 통한 탄성계수 결과와 비교하였다. 본 논문에서 사용한 동특성 추정 기법은, 대표적인 주파수 영역 해석 방법인 Frequency Domain Decomposition(FDD) 방법과 시간영역 해석 방법인 Stochastic Subspace Identification(SSI) 방법을 이용하였다. 탄성계수 추정은 유한요소모델과 계측 결과를 이용하여 두 개의 결과 차이가 수렴하도록 하는 반복 계산을 통해 탄성계수를 추정하였다. 우선, 탄성계수 추정 기법의 검증을 위해, 수치 해석을 통하여 그 기법을 검증하였으며, 해석 결과 정확한 탄성계수값을 추정하였으며, 이를 통해 본 논문에서 적용한 탄성계수 추정법에 대한 신뢰도를 확인하였다. 이를 바탕으로 사용된 추정 기법을 실 교량에 적용하기 위해 실제 상시 진동 계측 값을 바탕으로 실교량의 동특성 및 탄성계수를 추정하였다. FDD 및 SSI 기법을 통한 모드 해석 결과, 두 기법 모두 유사한 결과를 나타내어 FDD 및 SSI 두 방법에 대한 결과의 신뢰도를 확인 할 수 있었다. 추정 탄성계수 값은 거더 단면내 설치한 응력계 및 변형률계를 통한 계측 결과값의 범위 내에 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 적용한 교량의 상시 진동 데이터를 바탕으로 한동특성 및 탄성계수 추정법이 구조물의 대략적인 탄성계수 및 이에 따른 구조물의 전체적인 건전도를 파악하는데 도움이 되리라 생각된다.
구조물의 변위는 안전성 및 성능 평가에 있어서 가장 중요한 요소 중의 하나로서 교량의 안전진단 및 유지관리에 활용하기 위해 외력에 의한 변위를 측정한다. 이러한 변위는 일반적으로 LVDT, 레이저 또는 GNSS를 이용하여 측정하고 있지만 교량의 환경조건 또는 비용적 측면에서 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 경사계에 의한 회전각 계측데이터를 이용하여 변위를 산정하였으며 알고리즘 검증을 위해 모형시험 및 현장시험을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제시된 알고리즘을 통해 케이블교량의 차량하중 및 온도하중에 의한 수직변위를 적절하게 산정할 수 있었다. 따라서 차량재하시험에 의한 변위 측정 또는 장기적인 변위 모니터링에 본 연구의 변위 산정 알고리즘이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Semi-active cabin air suspension system improves driver's comfort by controlling the damping characteristics in accordance with driving situation. For the driver's comfort evaluation, test procedure has the two methodologies which are filed test and lab test. A field test method has a drawback. It requires a lot of time and money on repetitive test, due to the sensitivity of field test. On the other hand, the test with six axes simulation table at laboratory can obtain the repeatability of test, better than the field test method. In this paper, the procedures of ride performance test and control logic tuning with the table are presented. Drive files of the table can be represented with the almost same input condition as field test data. According to the result from the comparative test using six axes simulation table between passive and semi-active system by making ECU logic tuning, the RMS acceleration of semi-active cabin air suspension system was reduced by 29.6% compared with passive system.
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.
Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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