• 한국전산구조공학회논문집
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• 제28권4호
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• pp.393-400
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• 2015

본 연구는 기획단계, 설계단계 및 시공단계에서 사용가능한, 모듈러 강교량 상부구조 정보모델 생성의 효율성을 향상하기 위하여, 파라메트릭 모델링(parametric modeling)을 통해 상부모듈을 생성하고 이들을 조합할 수 있는 방안을 제시하였다. 파라메트릭 모델링을 적용하기 위한 요소 도출을 위하여 상부구조 구성요소 분류를 수행하였고, 분류된 요소를 결합 조건에 따라 13개의 종으로 구분하였다. 또한 모듈러 강교량 공장 제작 단위인 상부모듈의 조합을 통해 안정적인 상부구조 생성을 위한 세 가지 조합조건을 도출하였다. 파라메트릭 모델링을 통한 상부모듈 생성 시 구성요소 형상에 조합조건을 반영하는 변수를 도출하였다. 이를 본 연구에서 개발한 Building Information Model(BIM) 소프트웨어기반의 생성 인터페이스를 활용하여 타입과 변수에 따른 상부모듈 구성요소들을 생성하였다. 이때 생성된 상부모듈에는 상부구조로 조합하기 위한 정보를 반영하였으며, 이를 검증하기 위하여 Industry Foundation Classes(IFC) 기반의 정보모델을 생성하고, 반영한 속성정보를 확인함으로써 상부구조 생성에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.105-117
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• 2004

각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다

• Steel and Composite Structures
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• 제44권2호
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• pp.241-254
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• 2022

The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.

• Smart Structures and Systems
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• 제11권4호
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• pp.365-386
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• 2013

Monitoring systems currently applied to concrete bridges include strain gauges, inclinometers, accelerometers and displacement transducers. In general, vertical displacements are one of the parameters that more often need to be assessed because their information reflects the overall response of the bridge span. However, the implementation of systems to continuously and directly observe vertical displacements is known to be difficult. On the other hand, strain gauges and inclinometers are easier to install, but their measurements provide no more than indirect information regarding the bridge deflection. In this context, taking advantage of the information collected through strain gauges and inclinometers, and the processing capabilities of current computers, a procedure to evaluate bridge girder deflections based on polynomial functions is presented. The procedure has been implemented in an existing software system - MENSUSMONITOR -, improving the flexibility in the data handling and enabling faster data processing by means of real time visualization capabilities. Benefiting from these features, a comprehensive analysis aiming at assessing the suitability of polynomial functions as an approximate solution for deflection curves, is presented. The effect of boundary conditions and the influence of the order of the polynomial functions on the accuracy of results are discussed. Some recommendations for further instrumentation plans are provided based on the results of the present analysis. This work is supported throughout by monitoring data collected from a laboratory beam model and two full-scale bridges.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.557-564
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• 2014

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1A호
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• pp.143-153
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• 2006

교량의 설계에 있어서 정확한 하중의 산정은 교량의 안전성 확보에 가장 핵심적인 사항이며 향후 유지 관리 측면에서도 매우 중요하다. 일반적으로 교량에서 차량에 의한 하중효과는 주로 활하중(충격하중 포함) 및 피로하중으로 나타나는데 이들 하중의 정형화를 위해서는 실제 교량 상을 주행하는 중 차량의 중량 및 통행특성을 정확히 파악하는 것이 중요하다. 이를 위해서 주행 중인 차량을 정지시키지 않고 중량을 계측할 수 있는 시스템(Bridge Weigh-In-Motion, BWIM)의 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기능을 갖는 BWIM시스템을 개발하고 이를 고속도로 교량에 적용하여 차량정보를 수집한 후 교량 설계를 위한 활하중 및 피로하중의 정형화를 수행하였다. 본 연구의 목적은 주행 중인 차량의 중량을 산정하는 BWIM시스템을 개발하여 시험 교량에 설치 한 후 교량거동의 계측을 통하여 최종적으로 고속도로 교통량 특성을 반영하는 활하중의 정형화 및 합리적인 피로하중산정 방안을 도출하는데 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.42-52
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• 2013

본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2004년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.126-132
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• 2004

The database design for the management of bridge measurement information is presented in this paper. To express the associated data generated during the whole process of ambient measurement efficiently, requirements analysis for database construction is performed. And to define objects and organize schema conceptual and logical design are performed, which convert data model into logical schema. Finally, physical design is performed using DDL(data defined language). This database is based on the object-relational data modeling approach that has rich expressive power and good reusability in comparison with the traditional entity-relational modeling.

• Smart Structures and Systems
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• 제13권6호
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• pp.901-925
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• 2014

The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.41-50
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• 2019

Digital models for a cable-stayed bridge are defined considering data-driven engineering from design to construction. Algorithms for digital object generation of each component of the cable-stayed bridge were developed. Using these algorithms, Level-3 BIM practices can be realized from design stages. Based on previous practices, digital object library can be accumulated. Basic digital models are modified according to given design conditions by a designer. Once design models are planned, various applications using the models are linked the models such as estimation, drawings and mechanical properties. Federated bridge models are delivered to construction stages. In construction stage, the models can be efficiently revised according to the changed situations during construction phases. In this paper, measured coordinates are imported to the model generation algorithms and revised models are obtained. Augmented reality devices and their applications are proposed. AR simulations in construction site and in office condition are tested. From this pilot test of digital models, it can be said that Level-3 BIM practices can be realized by using in-house modeling algorithms according to different purposes.