본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
구조물에 작용하는 토압의 방향과 장기변위상태변화를 직관적으로 파악하기 위해 수평, 수직방향의 변위 데이터를 시그모이드 함수를 이용하여 가공하고 각각 좌표계의 한 축으로 하여 변위좌표계 시스템을 설정하였다. 이러한 변위좌표계에 변위상태(압축 또는 팽창) 구분영역과 관리단계 구분영역 설정하여 각 계측지점의 변위상태와 관리단계를 직관적으로 확인할 수 있었다. 관측점을 연속적으로 나타내어 변위경로를 나타내었으며, 변위경로를 통해 변위이력, 변위추세, 지반에 작용하는 응력방향 등을 알 수 있었다. 흙막이 가시설의 실계측데이터 분석 결과 모든 계측지점에서 응력해방 방향으로 변위가 일어났으며, 정상관리상태에 위치하였다. 또한 공간적 상관성이 높은 계측지점 간 거동은 비슷한 거동추세를 보였으며, 공간적 상관성이 낮은 계측지점 간에는 상이한 거동 추세를 보였다. 공간적으로 연속되어 분포하는 지표침하데이터를 변위좌표계를 이용하여 전조현상과 거동영역에 대한 상관성 분석을 수행하면 파괴시간, 영역 예측이 가능 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위를 효율적으로 감지하기 위한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델을 제안한다. 우선 객체 중심 증강 기법을 적용하여 변위 객체들이 이미지 공간상의 어느 곳이든 위치할 수 있게끔 데이터를 구성한 이후 사전 학습된 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 이미지에 대한 심층 특징 벡터를 추출한다. 그 이후 심층 특징 벡터는 완전 연결 계층의 입력 값으로 들어와서 최종적으로 변위가 존재하는지 아닌지에 대한 예측을 수행하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 객체 중심 증강 기법을 사용한 모델이 객체 중심 증강 기법을 사용하지 않은 모델보다 목조 문화재에서 변위 영역을 더 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 변위 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
본 논문에서는 모션 캡쳐 데이터를 변위(displacement)로 해석하여, 원 모션(original motion)과 유사한 움직임들로 변형하거나 상이한 모션들을 통합하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 모션 캡쳐 데이터가 동작의 세부 특성을 잘 표현할 수 있다는 점을 이용하여, 사실성을 유지하면서도 쉽고 빠르게 모션 데이터를 편집하고자 한다. 본 논문이 제안하는 방법은 시간과 위치를 순차적으로 변형하여 새로운 모션을 표현한다. 우선, 시간 변형 과정에서는 특정 모션에서의 시간 변화를 사용자의 강조 정도에 따라 변형함으로써 모션의 리듬을 변형시킨다. 다음 단계인 위치 보정 과정에서는 원 모션을 변위로 사용하는 모션 치환 맵(motion displacement map) 기법을 이용하여 모션의 데이터 곡선들을 변형 또는 합성한다. 이 방법에서는 원 모션을 움직임에 대한 변위로 해석하여, 원 모션이 가지는 자연스러움을 유지할 수 있을 것으로 기대한다. 모션 편집을 위한 시스템이 구현되었고, 실험을 통하여 이 방법들이 사용될 수 있음을 보였다.
고층건물의 최상층 수평변위는 해당 건물의 안전성 및 사용성 평가에 중요한 지표가 된다 이러한 건물의 수평변위는 주로 풍하중에 기인한다 본 논문에서는 이러한 구조반응을 풍하중에 기인한 풍속데이터로부터 직접 추정하기 위해서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 도입하였다 이에 대한 적용성을 판단하기 위해서 고층건물을 형상화한 모형테스트를 실시하고 풍향, 풍속, 변위 값을 얻었다. 이후 인공신경망에 적용시켜 실제 실험 데이터와의 비교를 통해 타당성을 검토하였다.
본 논문에서는 다양체 (manifold) 구조와 스칼라 변위함수 (scalar displacement function)에 기반한 새로운 변위곡면 (displaced surface)의 표현 기법을 제안한다. 변위곡면은 제어메쉬 (control mesh)의 각 정점에서 변위된 국소적 패치들 (displaced local patches)을 블렌딩 (blending)함으로써 생성된다. 제안된 변위곡면은 점 군 (point cloud)의 형태로 주어진 기하학적 모델을 근사하기 위해서 사용된다. 점 군의 데이터로터 제어메쉬가 생성되고, 점 군의 점들이 제어메쉬의 국소적 패치들 (local patches)에 사영 (projection)되어 각 패치들로 부터의 스칼라 변위함수가 구해지고, 이러한 변위함수들을 최적화 하여 높은 정밀도를 갖는 최종적인 곡면을 생성된다. 점 군의 형태로 주어진 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해서 제안된 근사기법의 효율성과 정밀도가 입증된다. 본 논문에서 제안된 표현기법은 다 단계 (multi-level) 변위함수를 통해 다중해상도 표현 (multi-resolution representations)과 골격기반 형상변형 (skeleton-driven deformation)등과 같은 다양한 응용들에 효율적으로 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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