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최근 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 안전성, 사용성, 그리고 시공 품질의 확보를 위해 시공 단계에서부터 구조물의 변위 이력을 관리하고 있다. 하지만 건축 구조물은 매우 높은 자유도, 하중의 불확실성, 해석과 실제와의 큰 차이 등 다양한 원인으로 인해 변위를 계측하는 부분을 제외한 나머지 부분에 대한 변위는 현실적으로 알아내기 힘든 상황이다. 이에 본 연구에서는 부분적으로 계측한 횡 변위 데이터를 이용하여 구조물 전체의 횡 변위 분포를 예측하는 알고리즘을 다룬다. 예측된 구조물 전체의 횡 변위는 변위 이력 관리의 소기 목적 달성에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
본 예측 알고리즘은 1) 고층 건물의 몇 개의 층에서 계측한 상대 횡 변위, 2) GPS 시스템을 이용하여 계측한 최상층 절대 횡 변위의 두 가지 형태의 데이터와 대상 구조물의 ‘대표 구조 모델’을 이용한다. 여기서 ‘대표 구조 모델’의 수많은 파라미터와 하중은 실제 조건과 상이하기 때문에 확률이론을 통해 ‘대표 구조 모델’로부터 여러 개의 ‘가능 구조 모델’들을 생성하는 것이 본 기법의 핵심이다. 전체 횡 변위 분포는 몇 개의 ‘가능 구조 모델’들을 적당한 가중치와 함께 중첩시켜 횡 변위 데이터와 가장 잘 일치하도록, ‘가능 구조 모델’들과 가중치의 크기를 결정함으로 얻을 수 있다.
개발된 알고리즘은 유한 요소 프로그램(OpenSees)를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 계측 데이터의 개수, ‘가능 구조 모델’의 개수, 확률적으로 결정할 파라미터의 개수와 적용한 확률분포 등에 따라서 예측의 정밀도가 좌우 되는 것을 확인하였다.
