본 논문은 1994 Northridge 지진에 의해 발생된 주거건물손상에 관하여 건물 교체시의 가격에 대한 상대적 수리비용의 개념으로 GIS기반의 손상평가에 관하여 기술하였다. 빌딩손상은 164개의 서로 다른 지역에서 얻어진 지진기록으로부터 유도된 지진매개변수와 빌딩위치 및 안전조사보고서를 바탕으로 평가하였다. 본 논문은 가장 심한 건물피해를 받은 위치를 규명하는 인식 알고리즘이 GIS를 통하여 개발되었다. 이러한 알고리즘은 지진 후 신속한 응급조치와 위성으로부터 얻어진 데이터를 짧은 시간에 분석할 수 있는 프레임을 제공한다.
도시철도 차륜에서 손상된 차륜은 주행 중의 승차감 악화 및 보수비용의 증가로 이어질 수 있기 때문에 차륜답면 특성 변화에 대한 평가는 대단히 중요하다. 본 연구에서는 비파괴적 표면검사법을 이용하여 차륜답면의 손상 평가를 실시하였으며 접촉위치, 주행거리, 제동방식에 따라 차륜답면의 특성을 평가하였다. 그 결과 접촉위치에 따라 차륜답면이 현저히 다른 손상 특성을 나타남을 보여주고 있다.
음향방출기법은 구조물에 존재하는 손상 및 손상 메커니즘을 규명하는 가장 유효한 비파괴검사 수단으로 널리 이용되고 있다. 최근 이러한 재료 및 구조의 내부 손상의 실시간 모니터링이 가능한 기법을 활용하여 풍력 블레이드와 같은 대형 구조물의 건전성을 실시간으로 감시 가능하도록 하는 연구가 각광 받고 있다. 이 논문에서는 선행 연구를 통하여 개발된 신호 맵핑 기법을 사용하여 750 kW 블레이드에 외부 손상을 가정한 임의의 외부 충격을 가하여 위치 탐지 결과의 정확성을 확인하고, 100 kW 블레이드의 정하중 시험 시 발생하는 음향방출신호를 측정하여 손상이 발생된 것으로 의심되는 지역을 탐지하는 실험을 실시하였다. 실험 결과 발생된 모든 외부 충격신호에 대하여 낮은 오차범위를 가지는 결과를 보였으며, 정적하중실험동안 측정된 음향방출신호와 실제 손상 발생 위치의 비교를 통하여 새로운 신호 맵핑 기법으로 블레이드에서 발생되는 내부 손상을 매우 높은 정확도로 위치 표정이 가능함을 확인하였다.
본 논문은 모바일 그래픽스 응용에 적합한 메쉬 위치정보의 압축 기법을 제시한다. 제시한 기법은 복원 에러를 최소화하기 위한 메쉬 분할 기법과 기존의 방법에서 방생하는 시각적 손상문제를 해결한 지역적 정량화 기법으로 구성된다. 기존 방법에서는 분할된 조각 메쉬들 간의 경계가 벌어지는 시각적 손상문제가 방생하는데, 모든 조각 메쉬의 지역적 양자화 셀이 같은 크기와 정렬된 지역 좌표축을 갖게 하여 이 문제를 해결했다. 제시한 기법은 메쉬를 렌더링할 때 압축된 위치정보를 메모리에서 그래픽스 하드웨어로 전송하여 실시간으로 복원함으로써 모바일 기기의 자원을 절약하는 특징을 갖는다. 압축된 위치정보의 복원을 표준화된 렌더링 파이프라인에 결합이 가능하도록 설계함으로써 조각 메쉬당 한번의 행렬 곱셈으로 복원이 가능하다. 실험에서는 32 비트 부동소수점 수로 표현되는 위치정보를 8 비트 정수로 지역적 정량화하여 70%의 압축률에서 11 비트 전역적 정량화와 대등한 수준의 시각적 품질을 달성했다.
본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.
본 연구의 목적은 구조 시스템의 구조적 손상에 의한 고유주파수 감소율과 감쇠변수 증가율을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 저주파 영역의 고유주파수와 비교적 높은 감쇠변수 특성을 갖는 2경간 H-Beam을 대상으로 실내실험과 수치해석을 수행하였으며, 충격하중에 대한 손상 전과 손상 후 응답신호를 각각 14개 위치에서 분석하였다. 각 위치에 대한 손상 전과 손상 후 응답신호는 푸리에 변환을 통하여 고유주파수 감소율을 분석하였으며, 감쇠변수 증가율은 웨이블릿 변환을 통하여 수행되었다. 웨이블릿 변환은 최대 웨이블릿 계수에 대응되는 스케일의 시간함수 분리가 가능하기 때문에 감쇠변수 평가에 대한 정확성을 높일 수 있다. 손상 전과 손상 후 계측된 응답신호에 대하여 고유주파수 감소율은 민감하지 못한 결과로 평가되었고, 감쇠변수 증가율은 비교적 큰 변화량을 보여 구조 시스템의 손상도 평가에 신뢰할 수 있는 결과를 보여주었다.
본 연구는 유도초음파를 기반으로 한 구조물 건전성 모니터링 알고리즘 검증에 관한 것이다. 유도초음파 중 램파를 기반으로 하는 능동검사시스템을 사용하였으며 본 알고리즘의 적용에 관한 기초연구로서 강판에 표면결함인 원형노치를 감지하는 실험을 수행하였다. Pitch-catch방법으로 강판 표면 원형노치에 대한 손상 탐상을 수행하여 손상전후의 $S_0$모드를 비교함으로써 손상 특성을 파악하며 손상전후 신호의 수학적 차에 의해 구한 산란램파(scatter)에 의해 손상을 평가할 수 있다. 손상전후 신호의 $S_0$모드 램파를 분석하기 위해서 연속 가보 웨이블릿 변환을 사용하여 전파시간을 구할 수 있다. 본 알고리즘은 손상모니터링 다각형과 Pitch-catch 방법을 기초로 하며 손상 위치표정값들의 평균과 표준편차에 의해 손상위치표정 및 크기를 정확히 추정 가능함이 검증되었다.
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.
해저면에 설치되 있는 기름 송유관에 손상이 생겨, 송유관 내부에 흐르는 기름이 유출 될경우 엄청난 환경오염 및 재난을 발생시킨다. 해저 송유관 손상에 의한 기름유출 원인은 여러가지 경우에 기인한다. 선박의 바닥이 해저면에 끌려 해저 송유관을 손상시키는 경우, 선박의 엥커에 의해 손상되는 경우, 지진에 의해 좌굴되는 경우, 자유 경간 (Free span)에 의해 좌굴 되는 경우, 송유관 수리 시 사고로 인한 유출, 송유관의 부식에 기인한 유출 등으로 나누어 질 수 있다. 어떠한 경우이든 해저 파이프 손상시, 유출된 기름의 양을 예측하고 그에 따른 적절한 대비가 필요하다. 본 논문에서는 1차 유출 및 2차 유출을 정의하여 각각의 경우에 유출량 해석 이론을 소개하였다. 또한 이 이론을 실제 경우에 응용하여 해저 송유관 손상에 의해 방출되는 기름량을 손상면적에 따라 계산하였고, 최대 유출량 산출 법을 적용하여 손상 위치에 따른 부분별 유출량 계산법을 소개하였다.
구조물의 건전도를 평가하기 위해 상시 구조물 계측을 이용한 Structural Health Monitoring (SHM) 시스템을 적용하게 된다. SHM 시스템의 궁극적 목적은 계측된 데이터를 이용하여 구조물의 손상위치 및 손상정도를 분석하여 거주자에게 유지관리정보와 대처요령 신속하게 제공하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 구조물의 손상탐지를 위해 인공신경망(Artificial Neural Network)을 도입한 알고리즘을 수립하고, 이를 3층 실대 RC Mock-up 구조물에 적용하여 성능을 평가하였다. 먼저 인공신경망의 학습을 위해 구조해석 프로그램을 이용하여 구조물의 손상에 따른 동적특성 변화 데이터베이스를 구축하였다. 그리고 학습된 인공망에 실제 구조물에서 추출한 동특성의 변화를 입력하여 손상탐지를 실시하였다. 이를 통해 인공신경망의 학습방법, 학습데이터의 정규화 방법 등을 규명하고 인공신경망을 이용한 손상탐지의 효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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