구조물은 시공 단계에서의 작업환경과 시공품질 그리고 자연환경과 불확실한 하중 등 수많은 변수들에 의해 해석 모델과 큰 차이를 보인다. 따라서, 구조물에 센서들을 설치하여 계측된 값으로 Structural Health Monitoring (SHM)을 실시하여 구조물의 안전성을 진단하고 있다. 하지만 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 부분적으로 계측한 데이터로 전체 안전성에 대한 평가는 현실적으로 힘든 상황이다. 정확한 구조물 평가를 위해서는 보다 많은 센서의 개수가 필요하며, 장기간의 계측 기간이 요구된다. 그러나 재정적 문제 및 현장 여건 등으로 인해 설치되는 센서의 수 및 계측 기간은 제한이 될 수밖에 없다. 따라서 요구되는 구조물 진단의 정확성을 확보하면서 소요되는 비용을 최소화할 필요가 있다. 이를 위해서는 먼저 구조물 진단의 정확성과 비용과의 관계를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 부분적으로 계측한 변위 값을 이용하여 구조물 전체의 변위를 예측하는 알고리즘을 제시하고, 계측 기간에 따른 알고리즘의 정확도를 평가한다. 이를 통해 요구되는 신뢰도를 가지면서 최소의 계측 기간을 파악할 수 있다. 이는 유지관리 비용을 절감하는 비용효과를 가진다.

최근 비정형 구조물이 증가하면서 구조부재가 경량화, 세장화 되는 추세이다. 하지만 이러한 변화는 구조물의 비틀림 변형 및 좌굴 위험을 증가시킬 수 있으므로, 안전성과 사용성에 대한 적절한 대책이 필요하다. 그 대책으로 다양한 계측 장비를 이용한 구조물 모니터링 연구가 이루어지고 있으나, 종래의 변형기반 모니터링에 사용되어온 변위계, 레이저센서, 가속도센서 등은 보통 구조물의 1축변위를 측정하므로, 비틀림 변형과 같은 3차원 변위 계측에 대한 한계를 가지고 있다. 반면 새로운 모니터링 장비로 제안되어 온 모션캡쳐 시스템은 3차원 영상기반 모니터링 시스템으로서, 구조물에 다수의 마커를 부착, 계측하여 높은 정확도의 3차원 위치정보를 획득할 수 있고, 설치가 간편하며, 변위는 물론 가속도 데이터까지 실시간으로 측정 가능하다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 모션 캡쳐 시스템을 이용한 철골보의 비틀림 변형 측정 기법을 제시하고, 모션캡쳐 시스템을 이용한 철골보의 비틀림 변형 계측값을 종래의 계측 장비를 이용한 계측값과 비교함으로써, 모션캡쳐 시스템의 비틀림 변형 계측 적용성을 평가하였다.

In this study, the optimal performance based seismic retrofit method for fiber-reinforced polymer (FRP) jackets in existing reinforced concrete (RC) frames is presented. This optimal method minimizes the amount of FRP material while satisfying the constraints on the maximum inter-story drift, maximum strain of concrete, and shear failure prevention of columns. Both of shear reinforcement for preventing shear failure of columns and flexural reinforcement for improving the flexural capacity of columns are simultaneously considered. This method is applied to 3-story RC frame and the reinforced locations and the numbers of FRP reinforcement plies are obtained.

Structure health monitoring(SHM) has the potential to provide quantitative and reliable data on the real condition of structures, observe the evolution of their behaviour and detect degradation. However, measurement data is not stable due to the various reasons such as power supply problem, electric wave interrupt or other unpredictable situations. Therefore, in this study, the management technique of historical displacement data is presented to deal with the situation when missing data is detected. Continuous monitoring is enabled by imputation algorithm presented in this study. Finally the presented technique is tested through the simulation which is based on finite element program.