In this paper, an intelligent synchronous lifting system is developed to mitigate potential safety incidents during structural maintenance and reinforcement operations. The system comprises lifting devices and a statistical analysis program integrated with an automatic lifting feature, ensuring uniform work quality through automated processes. The statistical analysis program employs the Pearson correlation algorithm to evaluate the linear relationship between lifting distances at each point, identifying the point exhibiting the weakest correlation as the subsequent lifting target. This iterative approach minimizes deviations among lifting points, thereby enabling precise synchronous lifting. Experimental results obtained from a full-scale bridge test demonstrated that displacement at each point exhibited high accuracy, closely aligning with the target lifting distance while maintaining deviations within permissible limits. Furthermore, the process effectively reduced deviation between points, thereby confirming that a robust linear relationship was sustained and that synchronous lifting was successfully achieved. When compared to previous studies, the developed system exhibited enhanced performance and demonstrated its practical applicability to lifting operations involving complex structural designs.
본 논문에서는 구조물 보수 및 보강 작업 중 발생할 수 있는 안전사고를 방지하기 위해 지능형 동시 인상 시스템을 개발하였다. 시 스템은 인상 장치와 인상 지점 결정 및 자동 인상 기능을 갖춘 통계분석 프로그램으로 구성되며, 자동화된 과정을 통해 일관된 시공 품질을 보장할 수 있다. 통계분석 프로그램은 피어슨 상관관계 분석 알고리즘을 사용하여 각 지점 간 인상량의 선형 관계를 평가하고, 가장 약한 관계성을 지닌 지점을 다음 인상 지점으로 결정한다. 이러한 과정을 반복하여 지점 간 편차를 최소화하고 정밀한 동시 인상 이 가능하게 한다. 실제 교량을 대상으로 실험한 결과, 각 지점의 변위는 목표 인상량에 근접한 높은 정밀도와 허용 가능한 범위의 편 차를 나타내었다. 또한, 인상 과정에서도 지점 간 편차가 감소하고 높은 선형 관계를 유지하여 동시 인상이 성공적으로 수행됨을 확인 하였다. 본 시스템은 선행 연구와 비교하여 성능이 개선되었으며, 복잡한 구조물의 정밀한 인상 작업에 효과적으로 적용 가능함을 입 증하였다.