구조물의 내진보강의 필요성이 대두되고 있지만 이를 담당하는 기관이나 사람은 내진구조 비전공자로 효과적으로 내진보강사업을 발주 및 관리, 감독하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기위해 분석적 계층화 프로세스를 이용하여 보강대상 건축물의 내진보강공법 우선순위를 제안하는 프로그램을 개발하였다. 이를 통해 담당자는 구조물별, 내진성능 부족요인 별 최적의 내진보강공법을 선정할 수 있을 것으로 기대된다.

200만㎡이상 대규모 택지개발사업 지역에 설치된 공동구는 도시계획시설로서 지하매설물(전선로, 수도관, 하수도관 등)을 공동 수용함으로 통합안전관리, 도시미관 개선, 도로구조 보전 및 교통의 원활한 소통을 기하기 위하여 지중에 설치된 시설물이다. 지하매설물을 통합 관리하는 부분에서는 효과적이지만 24시간 관리 인력의 투입으로 인한 유지관리 비용 중대로 수용시설물 점용기관의 비용 부담이 만만치 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 효과적인 공동구 시설물 유지관리를 위해 AI 및 IoT 등 첨단기술을 활용하여 공동구 시설물을 안전관리 할 수 있는 방안을 마련하고자한다.

The global trends of shorter delivery times and the safety of important payload in production networks are leading to higher synchronization efforts between production and delivery processes. By now, research activities in intelligent shipment are expanding quickly in the case of possibilities and importance of usage, which means payload that can identify, monitor or locate itself. In this study, it is proposed that new generation system for continuously monitoring payloads during delivery; real-time monitoring of truck loading states; a new improved algorithm for intelligent monitoring of delivery processing; the possibility of a detailed analysis of the truck loading states in real-time and payload safety; and more efficient truck tracking.

국가 기반을 구성하는 필수적인 요소라고 할 수 있는 SOC 시설물들이 국내의 경제 성장과 함께 구축되었으나 현재 사용 연수 증가에 따라 고령화 시설물이 증가하고 있는 실정이다. 이는 국내에 국한된 문제점이 아니라 전 세계적으로 다루고 있는 주요 이슈 중 하나이다. 국내에서는 이에 대응하고자 성능중심의 SOC 유지관리 관련법인 「시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법」이 2018.01.18. 전부 개정되어 시행되고 있다. 본 논문에서는 해외 주요 국가들의 기반시설 평가사례를 분석하여 우리나라 실정에 맞는 기반시설 관리체계로의 적용성 및 향후 관리 방안에 대해 검토해보고자 한다.

본 논문에서는 사장교를 지탱하는 주요 부재인 케이블의 손상 위치를 빠르게 검출할 수 있는 손상평가 기술을 개발하고, 모형 교량 손상 실험을 통하여 개발한 기술의 손상평가 성능을 검증하고자 하였다. 손상평가 기술의 개발을 위하여 통계적 패턴 인식 기술인 마할라노비스 거리 이론을 활용하였으며, 복잡한 구조체의 손상위치 판별을 위하여 계측 위치별 획득 데이터의 변동성을 손상평가 기술에 반영하였다. 개발한 기술의 손상평가 성능을 확인하기 위하여 모형 사장교를 대상으로 손상 실험을 진행하였다. 그 결과, 개발한 손상평가 기술은 무손상 상태의 응답과 손상 상태의 응답을 활용하여 사장교 케이블 의 손상 위치를 검출할 수 있는 통계적 패턴을 제공하는 성능을 보이는 것을 확인하였다.

This paper concern the performance of tuned mass damper (TMD) and dynamic behaviour of TMD controlled structure considering constitutive material model. A three-storied reinforced concrete frame is modelled using OpenSees for this study. Considering the non-linear materials model, the performance of the TMD not only rely on the mass, stiffness and damping of the system but also on the parameter to be controlled by TMD and the input ground motion types. For this reason in this study some practical, sine sweep and damped sine sweep are considered as input excitation to the evaluate exact dynamic behaviour of TMD controlled structure.

최근 사회기반시설(SOC)의 증가와 노후화에 따라 기존의 인력중심의 육안검사를 기반으로 한 안전점검은 경제성과 안전성, 효율성 면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 육안점검의 한계를 개선하기 위해 딥러닝 모델 기반 물체를 탐지하는 기술을 활용하여 터널 콘크리트 균열을 자동으로 탐지하는 기술을 개발하였으며, 이를 실제 터널 영상에 적용하여 그 성능을 검증하였다.

해상 강교량은 특성상 혹독한 부식환경에 가설되어 있으며 장기간 공용중인 강구조물의 경우 염분에 의한 부식손상과 도막노화로 구조물의 정기적인 보수도장이 필요하다. 또한 부식손상과 도막노화, 온습도, 비래염분등의 다양한 원인에 의하여 발생된다. 하지만 도막표면에 부착되는 염분량은 비래염분량의 영향뿐만 아니라 구조형식 및 강우 유무에 따라 변화하게 되며, 해상강교량에서 12개월간 도막표면에 부착되는 염분량을 측정 하였다. 그리고 구조형식에 따라 누적 부착염분량의 차이로 도막노화 및 부식손상의 속도가 다르게 나타날 수 있으며, 보수도장을 위한 의사결정 과장에 기초자료로 활용할 수 있다.

강교량은 표면에 도장을 실시함으로써 물리적 외부환경으로부터 시설물을 보호하고 노후화 및 열화방지, 미적기능 향상시키고 있다. 하지만 대기환경에 노출된 강교량은 강우, 온도, 습도 등의 기후조건과 비산염분, 동결방지제 등의 환경조건에 의해 부식 손상이 발생하며, 일정주기에 따라 재도장을 실시하고 있다. 최근에 강교량의 재도장시 적용되는 도장계에 대한 실제 교량의 노화조사 데이터가 적어 표면처리방법에 따른 도장수명 예측이 곤란하여 적절한 도장계의 선정이 용이하지 않다. 중방식 및 내후성 중박식 도장으로 적용되는 우례탄계, 불소수지계, 세라믹계, 폴리실록산계를 대상으로 표면처리 방법에 따른 도장노화 거동을 평가하였다.

프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량은 강연선 통해 도입되는 압축력을 이용하는 구조로서 강연선의 긴장력을 당초 의도대로 확보하는 것이 PSC 교량의 안전에 중요한 요소이다. PSC 교량의 긴장력은 시공 당시부터 사용 중에 이르기까지 여러 가지 요인들로 인해 감소하므로 현재 상태에서 긴장력의 크기를 정확히 파악하는 것은 대단히 중요한 일이다. 한국건설기술연구원은 강연선의 강 심선을 FBG 광섬유 센서가 내장된 카본섬유 심선으로 대체시킨 스마트 강연선을 개발하고 검증했으며, 이를 실제의 외부 텐던 교량에 적용하여 약 500일 동안 안정적으로 계측을 실시하고 있다.

이 연구에서는 현실적이고 유의미한 내진보강비용 산정하기 위해 실제 내진보강 사례를 기반으로 통계분석을 수행하여 건축물의 노후도와 연면적을 고려한 보다 현실적인 내진보강 비용을 추정하는 연구를 수행하였다. 데이터 베이스를 기반으로 노후도에 따라 연면적 대한 내진보강비용을 통계적으로 분석하여 이를 정규화하였고, 역으로 연 면적과 준공연도를 가지고 내진보강공사비용을 역추산할 수 있는 방법을 제안하였다.. 지속적인 내진보강 사업 사례의 빅데이터화가 이루어지면 정확성이 높은 내진보강 비용 산정이 실현될 것으로 판단된다.

철도교의 장기변위 정보는 시공 및 유지관리에 있어 매우 유용하지만, 실구조물의 장기간에 걸쳐 발생하는 변위를 정확하게 계측하기 위해서는 많은 실질적인 문제를 해결해야 한다. 본 연구에서는 철도교량의 효과적인 장기변위 계측을 위해, 컴퓨터 비전 기반의 비접촉식 기법을 제안한다. 컴퓨터 비전 기반 기법은 비용적인 측면에서 우수하며 사용이 간편하여 최근 교량변위 계측을 위해 기술개발이 활발하게 되고 있으나, 카메라의 미소변위에 의해 큰 오차가 발생하므로, 장기변위의 계측에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 두 개의 카메라를 이용하여 카메라 변위에 따른 오차를 보정하는 방식으로 장기변위 계측을 가능하게 하였다. 개발된 기법을 시공 중인 철도교량에 적용하여 성능을 검증하였다.

본 연구는 현장에 설치 된 하수관거 내부 상태 평가를 위하여 CCTV 카메라 기반의 자주식 로봇차를 투입하여 촬영 및 녹화를 진행하였고, 장비 차량에 탑재된 TV를 통해 하수관거의 돌출부, 파손, 누수여부 등을 판단 할 수 있었다. 또 한 경사계와 스트레인게이지를 하수관거에 부착하여 관로의 이상침하 및 구배를 분석하고, 변형률 데이터를 취득 할 수 있는 자동화 계측시스템을 구성하여 현장 하수관거 장기 내구성 모니터링 평가 방법을 제시한다.

콘크리트 구조물의 균열은 재료의 성질, 시공방법, 환경 및 외력, 설계 등 많은 요인으로 인해 발생한다. 균열은 구조물에 치명적인 손실을 초래할 수 있다. 따라서 콘크리트 구조물의 균열을 조사하는 것은 검사 과정 중 중요한 평가로 인지되어 지고 있다. 그러나 과거 균열을 측정 및 평가하는 방법에 대해 신뢰성을 가진 측정 방법이 없어 균열 조사에 대해 경험이 있는 특정 조사자가 육안으로 균열을 확인하였다. 이는 비용, 시간, 정확도 및 안전성 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 영상 처리 기법의 라플라시안 필터를 이용하여 구조물의 최대 균열 폭을 평가하는 방법을 제안하고자 하였다.

본 논문에서는 신뢰적인 PSC 교량 내하성능 평가 기법 제안을 위해 PSC 교량 해석 모델을 이용한 구조물의 거동 양상을 분석하고 교량의 실제 변형률 데이터를 반영한 교량의 거더별 긴장력 손실량 유추 및 활용을 위해 PS 텐던의 긴장력 손실에 따른 교량의 응력 이완 패턴을 도출한다. 그리고 실제 교량의 계측 변형률에 큰 비중을 차지하는 온도구 배의 영향을 적절하게 제거해 긴장력에 의한 변형률 데이터를 추출한다.

딥러닝 모델은 주어진 학습용 데이터에서 탐지하고자 하는 물체의 특징을 추출하기 때문에, 딥러닝 모델 학습을 위한 학습용 데이터 구축은 매우 중요하다. 본 연구에서는 균열을 탐지하는 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해, 실제 콘크리트 구조물이나 아스팔트 도로 표면에서 자주 발견될 수 있는 나뭇가지, 거미줄, 전선 등을 학습 데이터에 자동으로 포함시키고, negative 영역으로 분류하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘을 사용하여 학습된 딥러닝 모델을 실제 도로 표면에 발생한 균열 탐지에 적용하여 실제 균열 탐지에 사용될 수 있음을 보였다.

강재 수문은 일반적으로 상대습도가 높고 부식에 대하여 열악한 환경에 설치되므로 다른 강구조물에 비하여 부식열화가 빠르게 진행될 수 있다. 강재 수문의 경우 수문부재의 설치환경에 따라 발생되는 부식환경의 차이가 나타날 수 있으며 이에 따라 발생되는 부식속도가 변화할 수 있다. 따라서 동일 구조물이라도 국부적 부식환경이 구조물 특성에 따라 변화할 수 있으므로 수문구조의 경우 수문의 구조형태와 이에 따른 수문부재의 설치 높이에 따라 변화할 수 있다. 본 연구에서는 강재 수문의 구조형태에 따른 상대적 부식환경차이를 수문부재의 높이에 따라 평가하기 위하여 실제 강재수문을 대상으로 모니터링 시험체를 부착하여 부식손상 모니터링을 실시하여 그 영향을 분석하였다.

데이터 병목현상 등의 이유로 대용량의 동적 데이터를 무선으로 계측하여 구조물 건전도 모니터링을 수행하는 데는 한계가 있다. 이에 선행연구에서는 압축센싱 기술인 CAFB(달팽이관-영감형 인공필터뱅크)를 개발하여 무선 압축센싱 성능을 실험적으로 평가하였다. 본 논문에서는 CAFB를 적용한 무선 계측시스템의 유효성 평가를 목적으로 Kobe 지진파형으로 최적화된 CAFB를 이용해 지진응답 실험을 진행하였다. 결과적으로 Kobe 지진파형으로 최적화한 CAFB로 수신한 무선 데이터는 64~91%의 압축률을 보였으며 99% 이상의 재건율로 무선 데이터를 획득하는데 효과적임을 확인하였다.

본 연구에서는 압축센싱 기술인 CAFB(달팽이관 원리기반의 인공필터뱅크)가 El-Centro 지진 등 지진상황에서 구조물의 동적응답을 포함한 지진응답을 실시간으로 압축하여 획득할 수 있는지 평가하였다. 최적화된 CAFB를 무선 IDAQ 시스템에 임베디드 하였다. 이를 이용하여 대형 Shaking Table에 설치된 2-span 교량구조물의 지진응답을 실시간으로 압축하여 획득 하였다. 연구결과 압축신호는 원시신호 대비 우수한 응답성능 및 데이터 압축효과를 보였으며 이를 통해 CAFB가 지진상황에서도 구조물의 동적응답을 포함한 지진응답을 실시간으로 압축 획득할 수 있음을 확인하였다.

In this study, the changes in compressive strength of steel tubular short columns with local corrosion is investigated using a finite element approach. The dimensions of the local corrosion are defined by its depth (0, 1.5, 3, 4.5 and 6 mm), height (0, 20, 40, 60, 80, 100, 120, 140, 160 and 180 mm), circumference (0, 90, 180, 270 and 360°) and location of damage along the steel tubular short column. There are 42 finite element models executed in this study that are categorized as Type A, Type B and Type C specimens. The results of the finite element models were compared against the previous experimental tests for model validation. Moreover, a parametric study was used to study the effect of the corrosion depth, height and circumference to the compressive strength of a steel tubular short column. Comparing the results of the finite element analysis, experimental and calculated compressive strengths, the percentage error is found to be within 10%.