기술의 발전에 따라 전 세계적으로 교량은 대형화되고 있으며, 또한 노후 교량의 수도 급격히 증가하고 있다. 이들 대형, 노후 교량 에 대한 구조건전성 모니터링은 대형 사고 예방을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 LoRa LPWAN 기반 무선계측시스템의 적용에 대 한 연구를 수행하였으며, 전남 신안군에 위치한 천사대교의 사장교 구간에 LoRa 무선계측시스템을 구축하였다. 교량의 주탑, 케이블, 보강거더에 대하여 계측시스템을 구축하여 기구축되어 운영 중인 유선기반 모니터링 시스템과 성능 및 경제성을 비교하여 LoRa LPWAN 기반 무선 모니터링 시스템의 대형 교량에서의 적용성을 검토하였다.

As the frequency of seismic disasters in Korea has increased rapidly since 2016, interest in systematic maintenance and crisis response technologies for structures has been increasing. A data-based leading management system of Lifeline facilities is important for rapid disaster response. In particular, the water supply network, one of the major Lifeline facilities, must be operated by a systematic maintenance and emergency response system for stable water supply. As one of the methods for this, the importance of the structural health monitoring(SHM) technology has emerged as the recent continuous development of sensor and signal processing technology. Among the various types of SHM, because all machines generate vibration, research and application on the efficiency of a vibration-based SHM are expanding. This paper reviews a vibration-based pipeline SHM system for seismic disaster response of water supply pipelines including types of vibration sensors, the current status of vibration signal processing technology and domestic major research on structural pipeline health monitoring, additionally with application plan for existing pipeline operation system.

The improvement in computing systems and sensor technologies devotes to conduct data-driven structural health monitoring algorithms for existing civil infrastructures. Despite of the development of techniques, the uncertainty oriented from the measurement results in the discrepancy to the actual structural parameters and let engineers or decision makers hesitate to adopt such techniques. Many studies have shown that the modal identification results can be affected by the uncertainties due to the applied methods and the types of loading. This paper aims to compare the performance of modal identification methods using Structural Modal Identification Toolsuite (SMIT) which has been developed to facilitate multiple identification methods with a user-friendly designed platform. The data fed into SMIT processes three stages for the comprehensive identification including preprocessing, eigenvalue estimation, and post-processing. The seismic and white noise response for shear frame model was obtained from numerical simulation. The identified modal parameters is compared to the actual modal parameters. In order to improve the quality of coherence in identified modal parameters, several hurdles including modal phase collinearity and extended modal amplitude coherence were introduced. Numerical simulation conducted on the 5 dof shear frame model were used to validate the effectiveness of using these parameters.

Risers are often exposed to harsh ocean environments, and vulnerable to various damages. The riser failure may cause serious economical losses as well as environmental problems. Therefore, maintaining the structural integrity of the riser is very important. This paper deals with the methodology for monitoring structural integrity of the riser using dynamic characteristic changes such as mode shapes. The damage index method, which has been proved its usefulness in many applications, is applied to a numerical study to test its feasibility of identifying damage in a riser. The numerical study is performed using OcraFlex 9.4, specialized program for analyzing marine structures. The numerical study shows that the damage index method can identify damage in the riser.

교량 건전성 모니터링은 응답 데이터를 활용한 구조모델링기술, 신호분석, 정보처리 기술의 발전에 따라 손상추정 및 안전성평가와 함께 중요한 연구주제로 부각되었다. 교량 모니터링 시스템은 일반적으로 센서, 데이터 취득장비, 전송시스템 등과 같은 하드웨어와 신호처리, 손상추정, 전시 및 데이터 관리 등과 같은 소프트웨어로 구성된다. 본 논문에서는 교량의 건전도 모니터링을 위한 정보처리기술에 대한 연구 개발 활동을 정리하였다. 교량 건전성 모니터링의 과정에 대한 간단한 소개와 함께, 다양한 신호처리 및 손상추정 알고리즘을 포함한 정보처리기법에 대해서 소개하였다. 현 교량 건전성 모니터링 시스템에서의 주요 문제점과 향후 연구개발활동을 논의하였다.

이 연구의 목적은 대형 구조불의 상설 감지를 위한 감지기의 최적 위치의 얄고리츰윷 개발하는데에 있다. 구조물 의 진동을 이용한 감지 시 스템은 장기적 으로 계 속해서 구조물을 자동으로 감지하는데에 좋은 방법 증의 하나이다. 하지만 구조물의 진동융 정확히 계측하기 위해서 는 감지기의 위치나 감지기의 숫자에 콘 영향을 받는데， 이와 같은 일은 대형 구조물에 있어서 쉽지가 않다. 최적의 감지기 위치와 최소의 감지기로 가장 정확한 데이터를 획득하기 위하여 최적합한 감지기의 위치를 위한 알고려즘이 개발되어 수치 적 그리고 실험적으로 유용성 을 보인다. EOT가 개발되어 모형 교량에 적용하여 EIM과 비교 분석된다 이 들의 비교를 똥하여， 이 연구에서 제안되어진 EOT가 적 은 수의 감지기로 좋은 걸과를 보여， 상설감지의 복적에 적합함을 보여 준다.

The widespread sensors in a structural monitoring system provide vital support to its operation. Data is obtainedf rom sensors in a structural health monitoring system for integrity assessment of the structure, and false alarm will be frequently triggered if a faulty sensor is detected. In this study, a proposed method based on machine learning algorithm and Gaussian distribution is present to identify sensor fault.

This study is aimed at developing a wireless unified-maintenance system (WUMS) that would satisfy all the requirements for a disaster preventive SHM system of civil structures. The WUMS is designed to measure diverse types of structural responses in realtime based on wireless communication, allowing users to selectively use WiFi RF band and finally working in standalone mode by means of the field-programmable gate array (FPGA) technology. To verify its performance, the following tests were performed: (i) A test to see how far communication is possible in open field, (ii) a modal test on a bridge to see how exactly characteristic real-time dynamic responses are of structures. Finally, the WUMS is proved valid as a SHM, and its outstanding performance is also proven.

Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring(SHM) technique is ever-increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and are influenced by various external loads. Generally, the visual inspection and non-destructive test for an accessible point of structures are performed by experts. But nowadays, the system is required which is online measurement and detect risk elements automatically without blind spots on structures. In this study, in order to consider the response of non-linear structures, proposed a signal feature extraction and the adaptive threshold setting algorithm utilized to determine the abnormal behavior by using statistical methods such as control chart, root mean square deviation, generalized extremely distribution. And the performance of that was validated by using the acceleration response of structures during earthquakes measuring system of forced vibration tests and actual operation.

최근 건설되는 특수교량에는 상시적인 유지관리 체계로서 계측시스템이 활발히 도입되고 있는 상황이다. 일반적으로 계측시스템 을 이용한 교량 유지관리 시에는 관리기준치를 설정하여 교량의 상태를 평가하게 되지만, 관리기준치 설정 기준과 방법이 없어 설계허용값에 근거하여 단순하게 설정되고 있는 실정이다. 기존의 방법으로 설정된 관리기준치를 적용할 경우 관리기준치 범위 내에서 발생된 이벤트, 이상 거동 및 점진적으로 발생하는 손상 등과 같은 교량의 상태변화를 파악하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 절대치 관리에 있 어 관리기준치 설정의 문제점을 고찰하여 실무에 효과적으로 적용가능한 개선된 관리기준치 설정 및 운영방법을 도출하였다. 개선된 관리기 준치 설정을 위해 검벨분포를 사용한 확률론적 접근방법을 도입하여 재현빈도 50년, 100년의 기댓값에 대한 교량의 주의, 경고치를 산정하였 다. 본 연구에서의 관리기준치는 설계허용치 범위 내에서 발생하는 이상거동을 감지할 수 있도록 계측데이터와 계측데이터의 구간변화량에 대한 관리기준치를 각각 설정되었으며, 제안된 방법으로 산정된 관리기준치는 실측 데이터에 대입하여 비정상적인 데이터의 발생여부를 적절 하게 파악할 수 있다는 것을 확인하였다.

This study is a result of the dynamic characteristics of the tall building using real time structural health monitoring system. The monitoring system consist of an anemometer, accelerometers, GPS and internet-based data logging system. Through this realtime ambient measurement data, evaluate the serviceability of the building.

Structural performance of cable-bridge has been evaluated based on the field load test and the measurement monitoring system of existing Nielsen arch bridge. The measured acceleration data was converted to the displacement of girder and the tension of cable in the process of numerical integration and maximum frequency detection algorithm..

구조물 건전성 모니터링은 센서로부터 구조물의 응답을 수집하고 분석하여 구조물의 정확한 상태를 진단하는 기술이다. 최근 노후화된 구조물의 증가로 인하여, 지속가능한 사회 발전을 위해 더욱 발달된 구조물 건전성 모니터링 기술이 요구되고 있다. 최신 구조물 건전성 모니터링 기술 중 하나인 무선 스마트 센서와 센서 네트워크 기술은 기존의 유선 방식의 모니터링 시스템과 비교하여 더욱 효율적이며 경 제적인 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 하는 기술이다. 최근까지도 관련 연구자들은 스마트 센서의 성능 및 확장성 향상을 위하여 연 구개발을 진행하고, 다양한 실내, 실외 실험을 통한 성능 테스트를 진행하였다. 본 논문에서는 최근 (2010년 이후를 중심으로)에 개발된 스마트 센서의 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 응용 사례들을 정리함으로써, 구조물 건전성 모니터링을 위한 스마트 센서의 최신 연구동향에 대해 소개하고자 한다.

Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring (SHM) technique is increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and influenced by various external loads. “Abnormal behavior point” is a moment when the structure starts vibrating abnormally and this can be detected by comparing between before and after abnormal behavior point. In other words, anomalous behavior is a sign of damage on structures and estimating the abnormal behavior point can be directly related to the safety of structure. Abnormal behavior causes damage on structures and this leads to enormous economic damage as well as damage for humans. This study proposes an estimating technique to find abnormal behavior point using Hilber-Huang Transform which is a time-frequency signal analysis technique and the proposed algorithm has been examined through laboratory tests with a bridge model using a shaking table.