케이블 교량에서 케이블은 가장 중요한 구조부재의 하나이며, 케이블의 내부 장력을 모니터링하는 것은 케이블 교량 유지 관리에서 필수적이다. 본 연구에서는 케이블 장력을 효율적으로 모니터링하기 위한 무선센서 기반의 장력추정 자동화 시스템을 개발하였다. 무선센서에 포함된 가속도계를 통해 케이블의 진동을 계측하고, 진동기반 장력추정법을 통해 케이블의 장력을 추정하였다. 장력추정 절차를 자동화하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 기계학습법의 하나인 합성곱 신경망을 도입하였다. 개발된 자동화 기법은 싱글보드 컴퓨터의 하나인 라즈베리파이3 모델B+에 구현하였으며, 실험실에서 모형 케이블을 이용하여 성능을 검증하였다. 케이블의 장력이 바뀌는 경우에도 개발된 시스템은 자동으로 변화된 장력의 크기를 잘 계측할 수 있는 것을 확인하였다.

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.

This research presents a uniaxial static stress estimation method for concrete structures by using digital image correlation (DIC) and finite element method. DIC is employed to measure the displacement field, which is induced by drilling a small hole on the concrete surface. The initial static stress level can be estimated by comparing the measured displacement field to that from the corresponding finite element model. A series of experiments in the laboratory environment is conducted to validate the proposed method.

The camera movement can cause considerable error in the computer vision-based displacement measurement because the camera is generally placed far from the region of interest. The camera movement, which is difficult to avoid particularly in the long-term measurement, hinders real-world applications of the computer vision-based displacement method. This research proposes a practical means of long-term displacement measurement by using a novel camera system. In addition to the conventional camera-based measurement, an auxiliary camera is used to compensate the camera motion-induced error. Experimental validation is conducted in the laboratory environment.

This paper presents a convolutional neural network to automatically conduct the peak picking in frequency domain of structural responses. The peaks in frequency domain have a high potential to be the natural frequencies, which are one of the important indicator to be used for structural health monitoring purposes, such as damage detection, cable tension estimation, and finite element model updating. In general, the peaks with the corresponding natural frequencies are manually selected by the users from the frequency domain. Although this previous approach is possible to simply extract the candidate of natural frequencies, it is inappropriate in the practical applications of the long-term monitoring and the implementation for wireless smart sensor. To overcome the drawbacks, this study proposes the convolutional neural network that can automatically identify the peaks with the corresponding natural frequencies from the frequency domain of structural responses.

사회기반시설물의 안전성을 효과적으로 평가하고 모니터링하기 위해 무선 스마트 센서가 개발되어 전 세계적으로 연구가 진행되 고 있다. 무선 스마트 센서는 통상 계측 및 임베디드 데이터 연산, 무선 통신이 가능한 공통점을 갖고 있어 기존의 유선 기반 센서가 가진 단점을 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 구조물의 장기 모니터링의 경우 내구성이 충분하지 못해 발생하는 센서 고장이나, 환경적 이유 로 인한 무선 통신이 불안정할 경우 계측 데이터를 가져올 수 없는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 무선 스마트 센서 기반의 네트워크에 서 이와 같은 문제로 센서 노드에 무선 통신으로 접근할 수 없는 경우를 대처하기 위해, 칼만 필터 기반의 데이터 복구를 수행하여 무선 스마트 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 무선 스마트 센서의 연산 기능을 활용하여 네트워크 내에서 계측된 가 속도 데이터를 바탕으로 유실된 센서의 가속도 계측 데이터를 추정한다. 개발된 무선 스마트 센서 네트워크 시스템의 성능을 확인하기 위해 단 순보 구조에서 실험을 수행하여 추정된 가속도 응답과 계측 값을 비교하였다.

This study proposes a flood fragility analysis of bridges for considering debris impacts. The reliability analysis is conducted using the first-order reliability method (FORM) with an finite element model of a bridge column built in ABAQUS. A fragility curve of the bridge column is obtained based on the procedure described in this study.

In countries that suffer from heavy rain such as Korea, bridges have to be prepared for a sudden water level increase. However, research on the flood risk assessment for bridges has gained less attention than earthquakes, even though one of the major causes of bridge failures has been reported to be flood. In addition, various sources of uncertainty make it challenging to evaluate the flood fragility of a bridge, and there have been few studies on the flood fragility curve derivation for bridges. The present study proposes a new methodology employing finite element reliability analysis to derive flood fragility curve. In the proposed method, two software packages, ABAQUS and FERUM, are connected so that reliability analysis can be performed in conjunction with sophisticated finite element analysis flood fragility assessment. The method is applied a real bridge in Korea, and flood fragility curves are derived for multiple damage states.

Recently, an indirect displacement estimation method using data fusion of acceleration and strain (i.e., acceleration-strain-based method) has been developed. This paper proposes an improved displacement estimation method that can be applied to more general types of bridges by building the mapping using the finite element model of the structure. An experimental validation of the proposed method was carried out on a prestressed concrete girder bridge, and the method provides the best estimate for dynamic displacements.

Computer vision-based displacement measurement is regarded as an excellent alternative to conventional displacement measurement devices due to its convenient installation process with high accuracy. Based on the strong potential, this study proposes a computer vision approach for displacement measurement with enhanced field applicability. Main features of the proposed method are (1) robustness against adverse light conditions and (2) convenient camera installation that allows the camera to be arbitrarily placed. An adaptive image processing procedure is developed to overcome false identification of target markers that can be induced by strong lights. Location information of the identified markers are used to obtain displacement using the homography transformation, which allows the camera to be installed in any place as long as the target markers are in the line of sight. With these features, the computer vision approach is experimentally proven to be practical in field testing for measuring structural displacement.

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.

This study proposes a FE model updating strategy based on data fusion of acceleration and angular velocity. The use of acceleration and angular velocity gives richer information than the sole use of acceleration, allowing the enhanced performance particularly in determining the boundary conditions. A numerical simulation is presented to demonstrate the proposed FE model updating approach using the data fusion.

Scouring of bridge foundation is one of the major cause of bridge failure. Scour can be defined as the excavation of foundation or other material from the bed and banks of streams, due to water flow. Scour monitoring is one of the major requirements to ensure bridge safety. There are some underwater instruments such as float-out devices which are used in scour monitoring. The available conventional underwater instruments are expensive and difficulties in maintenance. Thus vibration based monitoring techniques are emerging, this paper is one of such effort. This paper develops a vibration-based scour monitoring technique. The effect of sour on the vibration characteristics of pier is not significant at the early stages of scouring but significant changes in vibration characteristic can be identified during moderate level of scour. Thus this method can be used to identify and alert the safety of bridge prior its failure. An Extended Kalman filter is employed in this process. This paper numerically validates the monitoring capability of developed method over other vibrations based methods.

The finite element (FE) model updating is a commonly used approach in civil engineering, enabling damage detection, design verification, and load capacity identification. In the FE model updating, acceleration responses are generally employed to determine modal properties of a structure, which are subsequently used to update the initial FE model. While the acceleration-based model updating has been successful in finding better approximations of the physical systems including material and sectional properties, the boundary conditions have been considered yet to be difficult to accurately estimate as the acceleration responses only correspond to translational degree-of-freedoms (DOF). Recent advancement in the sensor technology has enabled low-cost, high-precision gyroscopes that can be adopted in the FE model updating to provide angular information of a structure. This study proposes a FE model updating strategy based on data fusion of acceleration and angular velocity. The usage of both acceleration and angular velocity gives richer information than the sole use of acceleration, allowing the enhanced performance particularly in determining the boundary conditions. A numerical simulation on a simply supported beam is presented to demonstrate the proposed FE model updating approach.

본 연구에서는 카메라의 위치에 상관없이 정확하게 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상 기반 변위 계측 시스템을 제안하였다. 기존의 영상 기반 변위 계측 시스템은 카메라의 각도에 따라 오차를 유발하며, 그에 따라 대형 구조물에서 적용성에 제한되는 단점이 존재하였다.본 시스템은 네 개의 점이 그려진 측정판을 변위를 측정하고자 하는 구조물의 위치에 부착하여 카메라로 촬영한 뒤 영상을 해석하여 변위를 얻는다. 측정판과 카메라의 각도에 무관하게 구조물의 변위를 얻기 위하여, 이미지 좌표계와 세계 좌표계 상의 두 평면간의 대응관계를 표현하는 평면 호모그래피 기법을 활용하였다. 성능 검증을 위하여 소형 구조물을 이용한 실내실험을 수행하였으며, 어떠한 각도에서 촬영하더라도 실제 변위를 정확하게 측정할 수 있음을 보였다.

Assessment of surface cracks is important to ensuring the health of concrete structures. Traditional visual inspection processes are time-consuming and their performance depends heavily on the inspector’s skill and experience. In this paper, digital image processing techniques are employed to monitor the surface cracks in concrete. The automated processing method is proposed for further implementation to an flight drone.

SHM에서 변위는 구조물의 동적 특성을 파악하는 핵심정보다. 이를 구조물과 직접 접촉하여 자기장 변화를 전기적신호(LVDT), 직접적으로 측정하는 방안으로 LVDT, GPS, LDV Displacement is one of the most fundamental responses, containing useful information regarding dynamic behavior of a structure. Traditional displacement measurement devices such as LVDT have disadvantages in its high-cost and few options on installation place. For the sake of economic reason, vision-based displacement measurement systems using low-cost cameras have been developed, yet these approaches still have difficulties in finding appropriate camera positions; camera should be placed perpendicular to targets. This study presents a new vision-based displacement measurement system using the planar homography method that gives accurate displacement, allowing the camera to have an arbitrary angle toward target. The vision-based system is experimentally verified using a low-cost camera and a target with four circles.

일반적으로 토목 구조물의 피로분석 결과를 향상시키기 위해서는 교량 각 절점에서의 정교한 수치모델 또는 변형률 측정값이 필요하지만 실재하는 토목 구조물의 정교한 수치모델을 만드는 것은 쉽지 않으므로 두가지 모두 쉬운일은 아니다. 또한 구조물의 전 지점에서 시간에 따른 측정 데이터를 계측하는 것 또한 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 칼만필터를 이용하여 측정되지 않은 위치에서의 변형률 계측값을 추정하고자 한다. 해양 토목구조물의 인풋을 평균이 0인 BLWN(band limited white noise)으로 가정할 수 없으므로 평균이 0이 아닌 인풋을 사용하였고, 변형률 추정에 데이터 융합의 효과를 확인하기 위해 멀티센서 데이터 융합 기법을 사용하였다.