The damage detection method using the extended Kalman filter(EKF) technique has been continuously used since EKF can estimation the responses of the damaged building structure and the stiffness of the structure. However, in the use of EKF, the requirement of setting the initial paramters P, Q, and R has caused the divergence and instability of the state vector, and various researches have been conducted to determine theses parameters. In this paper, adaptive extended Kalman filter(AEKF) method is proposed to solve the problem of setting the values of P, Q, and R, which are important parameters determining the convergence performance of the EKF state vector. By using the AEKF method proposed in this study, the P, Q, and R parameters are updated every k steps. The proposed algorithm is applied for the estimation of stiffness and the damage detection of 3-DOF problem. Based of the verification, it can be found that the selection process for the values of P, Q, and R can improve the convergence performance of EKF.

최근 환경오염 문제에 대한 심각성이 대두되며 전 세계적으로 환경부하 저감을 위해 다양한 노력을 쏟고 있다. 특히 환경 저해 산업의 하나인 건설분야에서는 CO2배출량과 에너지 소비량을 줄이기 위해 활발한 연구를 진행해 왔다. 그러나 건설분야의 기존 연구들은 대부분 CO2배출량이 가장 큰 사용 및 유지관리 단계에만 집중하고 있으며, 설계단계에 대한 연구는 2D의 철근콘크리트 부재 및 구조물에 대해서만 실행되었을 정도로 초기단계이다. 사실, LCA적 관점에서 친환경적 건설산업을 이루기 위해서는 건물의 초기설계 단계에서부터 CO2배출량을 저감시키기 위한 방향으로 설계를 유도할 수 있어야 하며, 구조 엔지니어로서 환경성을 고려한 설계안을 제시할 수 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 매입형 합성기둥(SRC)을 대상으로 CO2최적화 기법을 제시하였으며, 이를 통해 얻은 여러 설계단면을 이용하여 SRC기둥의 CO2배출량에 영향을 미치는 3가지 요소(① 강재 크기, ② 콘크리트 압축강도, ③ 작용 하중 크기)에 대한 영향관계를 분석하였다.

본 논문에서는 유전알고리즘을 사용하여 철근콘크리트 구조물의 최적 지진설계를 효율적으로 수행하기 위해 클러스터를 사용하는 경우 확장성을 확인하였다. 클러스터를 구성하는 코어프로세서의 개수를 증가시키면서 유전알고리즘의 각 세대에 소요되는 시간의 감소를 관찰하였다. 단일 퍼스널 컴퓨터의 구성을 분류한 후, wall-clock time과 암달의 법칙으로 예상된 값을 비교하여 예상되었던 병목현상을 확인하였다. 이에 클러스터의 확장성에서 복합적인 요인에 의한 경향을 확인할 수 있었다. 병목현상의 물리적인 요인과 알고리즘 측면에서의 요인을 구분하기 위해 유전알고리즘의 개채수를 나누어 실험을 수행하여 결과를 확인하였다.

경사계 센서는 여러분야에서 널리 적용되고 있는 센서 중의 하나이다. 특히 건축분야에서는 초고층 건물의 수직도와 수평도를 계측하고 모니터링하는데 적용되어 왔다. 최근 미소전기기계 시스템(MEMS: Micro Electro-Mechanical System)기술의 발달로 인해 많은 센서들이 개발되었다. 본 논문에서 논하고자 하는 MEMS형 경사계는 MEMS형 가속도계를 기반으로 한다. 정지한 상태에서 가속도계로 계측되는 정적 가속도와 중력가속도 사이의 관계를 이용하면 센서에 발생하는 경사를 계측할 수 있기 때문이다. 이러한 원리 때문에 좀 더 정확하고 이점을 갖는 경사계가 개발되었다. 보 실험을 통하여서 레이저 변위계와의 차이를 검증하였다. 실험결과 무선 MEMS형 경사계 센서 시스템은 높은 정확도, 안정성, 장기모니터링에 대한 경제성을 갖는 유용한 시스템임을 확인할 수 있었다. 결론적으로 무선 MEMS형 경사계 센서 시스템은 건축분야에서 그리고 다른 여러 산업분야에서 정확하고 편리한 모니터링 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

본 논문에서는 건물의 횡방향 구조반응을 평가하기 위한 변형률 기반의 모니터링 기법이 제시되고, 이에 대한 기초 연구로써, 구조해석을 통해 제안된 기법을 검증한다. 광섬유 격자 센서(fiber Bragg grating, FBG)는 일반 변형률 센서와 비교하여 내구성이 뛰어날 뿐 아니라 높은 샘플링 수와 여러 지점을 동시에 계측할 수 있는 장점이 있다. 이러한 특성 때문에 FBG 센서는 구조 모니터링을 위해 많은 센서가 요구되는 건물의 모니터링에 적합하다. 본 연구에서 FBG 센서는 수직 부재의 변형률을 계측하며, 이는 해당 부재의 곡률을 평가한다. 이러한 곡률은 횡변위와 횡가속도를 평가하는데 사용된다. 추가적으로 횡방향 가속도는 frequency domain decomposition(FDD) 기법을 이용하여 구조물의 고유진동수와 모드형상을 추정하는데 사용된다. 9층 철골모멘트 골조 예제의 적용을 통해, 제시된 기법이 건물의 다양한 횡방향 구조 반응과 동적 특성을 평가하는데 적절함을 확인하였다.

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.