본 연구에서는 횡강성 영향행렬을 이용한 최적설계의 효율성을 높이기 위해 각 층에서 층별 영향행렬을 구하는 계산모듈을 개발하고 가상하중법에 의한 민감도 해석을 수행한다. 아울러 최적설계결과를 실무에 직접 적용할 수 있도록 층별 횡강성 증대계수에 근거하여 횡하중 저항시스템의 부재단면크기를 재산정하는 방안을 강구한다. 이를 위해 단면 재산정 방안은 연속형과 이산형 단면설계법으로 나누어 고려되며, 단면특성과 단면치수와의 관계가 설정된다. 특히 강도구속조건에 대한 초기설계가 먼저 수행된 후 횡변위 구속조건을 초과하는 횡변위를 제어하는데 있어서 횡하중 저항 시스템만이 저항하도록 설계한다. 본 연구에서 제안된 고층건물의 횡변위 제어 및 단면 재산정 방안을 검토하기 위해 두 가지 형태의 45층 삼차원 구조물이 고려된다.

건물의 진동에너지 소산능력을 향상하기 위하여 점탄성감쇠를 설치하게 되면 이른바 비비례 감쇠시스템이 되어 구조물은 복소수형태의 고유모드와 고유치를 가진다. 복소모드중첩법은 이러한 복소모드를 이용하여 중첩함으로써 비비례 감쇠시스템 구조물의 정확한 동적 거동을 얻을 수 있는 방법이다. 그러나 건물이 고층화되면 많은 자유도로 인하여 고유치해석 및 모드중첩과정에서 많은 시간과 노력이 필요하게 된다. 본 논문에서는 효율적인 구조물의 모형화를 위하여 강막가정과 행렬응축기법을 적용하였다. 또한 몇 개의 주요 모드만을 선택하여 중첩하는 방법에 대하여 연구하였으며 구조물의 진동에 영향을 주는 모드의 선택을 위한 복소모드 응답참여계수를 제안하였다. 제안된 해석방법의 정확성과 효율성을 검토하기 위하여 예제 구조물을 대상으로 해석한 결과, 응답의 정확성을 유지하면서 해석에 필요한 시간을 대폭 절감할 수 있었다.

본 논문은 점탄성 감쇠기가 설치된 고층건물의 효율적인 동적 해석방법에 대한 연구이다. 점탄성 감소기가 건물의 진동을 적절히 제어하기 위하여 사용되고 있으며 이러한 점타성 감쇠기가 설치된 건물의 동적거동을 예측하기 위하여 적절한 해석방법이 필요하다. 해석의 효율성을 높이기 위해서 강막가정과 행렬의 응축기법을 적용할 수 있는데, 점탄성 감쇠가가 설치된 건물은 강막가정을 고려한 행렬의 응축기법을 쉽게 적용할 수 없다. 따라서 제안된 해석방법에 감쇠행렬의 새로운 응축방법을 사용하였다. 그리고 예제 건물의 해석을 통하여 해석방법의 정확한 효율성에 대하여 살펴 보았다.

고층건물의 설계에 있어서 지진보다 바람에 의한 영향이 더욱 크므로 바람에 의한 건물의 안전성과 거주성등을 검토하는 것이 중요하다. 이러한 내풍해석은 모형 실험을 통하여 그 결과를 예측할 수 있으나 본 연구에서는 수치해석의 모형 개발에 중점을 두어 변동 풍하중의 3차원 모델과 건물 평면의 비대칭성을 고려하여 동조질량감쇠기를 설치하였을 때의 건물의 진동 성능을 분석하고 있다. 건물의 질량과 강성중심이 일치하지 않아 횡변위와 비틀림이 연계되는 102층의 건물을 예로 들어 내풍해석 및 동조질량감쇠기를 설치하였을 때 진동제어 해석을 수행하여 건물의 변위와 가속도의 평균응답을 구하여 결과를 비교하였다.

기둥축소량을 발생시키는 원인과 현재까지 연구되어온 코드에 대하여 고찰하였다. 코드에서 언급하고 있는 내용들은공시체의 건조수축, 크리프, 압축강도 및 탄성계수 그리고 구조해석에서 산출되는 탄성변형을 다루고 있으나, 장기간의 모니터링에 의해 나타나는 온도에 의한 변형은 기존의 연구에 의해 발생되는 요소들에 의한 것보다 축소량이 적게 발생하는 것을 알 수 있었다. 하지만 기존의 연구에서는 온도에 의한 변형에 대해서는 고려하지 않고 건조수축, 크리프 및 탄성변형에 대하여 다루고 있는 것을 확인 할 수 있고, 공시체의 실험에 대해서는 온 도에 대한 항목은 습도에 대한 항으로 대체하여 다루고 있음을 알 수 있다. 이에 대해 제안식에 의한 보정수치는 축소량 산정시 상부방향 4.9 mm 와 하부방향 1.0 mm의 오차를 나타내어 측정에 의한 수치와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 기존의 기둥축소량 산정에 있어서 누락 될 수 있는 온도에 대하여 추가적으로 더 연구하여 그 영향계수를(수직온도보정계수,) 고려하고, 공시체의 시험뿐만 아니라 구조체의 온도 보정에 관한 기준 보완이 필요한 것으로 파악되었다.

The study was conducted for the purpose of determining the size of the floor area of super-tall building by use. So, considering the urban capacity in the region around the super-tall buildings, it has been developed for the prediction methodology of the size. Through the information of the buildings and the cadastral, the correlation and regression analysis were performed by 18 super-tall buildings located in Korea As a result, the residential floor capacity was under the influence of land use of residential and green space, and the business floor capacity was under the influence of land use of green space. Hotel and commercial area, where as the land use and has shown significant results that do not. of a building the size of the surrounding areas for residential and green space and commercial floor area size of the impact of land use for was larger. Hotel and commercial floor capacity, where as the land use and has shown significant results that do not. After this study, it is need to the consideration of the urban capacity around region and supertall buildings to enhance the role of public of supertall buildings. And it will be need to improve the accuracy of prediction with applications to the information of buildings around the region of supertall buildings.

최근 대형화, 비정형화 되어가고 있는 건축 구조물에서 안전성, 사용성, 그리고 시공 품질의 확보를 위해 시공 단계에서부터 구조물의 변위 이력을 관리하고 있다. 하지만 건축 구조물은 매우 높은 자유도, 하중의 불확실성, 해석과 실제와의 큰 차이 등 다양한 원인으로 인해 변위를 계측하는 부분을 제외한 나머지 부분에 대한 변위는 현실적으로 알아내기 힘든 상황이다. 이에 본 연구에서는 부분적으로 계측한 횡 변위 데이터를 이용하여 구조물 전체의 횡 변위 분포를 예측하는 알고리즘을 다룬다. 예측된 구조물 전체의 횡 변위는 변위 이력 관리의 소기 목적 달성에 효과적으로 이용될 수 있을 것이다. 본 예측 알고리즘은 1) 고층 건물의 몇 개의 층에서 계측한 상대 횡 변위, 2) GPS 시스템을 이용하여 계측한 최상층 절대 횡 변위의 두 가지 형태의 데이터와 대상 구조물의 ‘대표 구조 모델’을 이용한다. 여기서 ‘대표 구조 모델’의 수많은 파라미터와 하중은 실제 조건과 상이하기 때문에 확률이론을 통해 ‘대표 구조 모델’로부터 여러 개의 ‘가능 구조 모델’들을 생성하는 것이 본 기법의 핵심이다. 전체 횡 변위 분포는 몇 개의 ‘가능 구조 모델’들을 적당한 가중치와 함께 중첩시켜 횡 변위 데이터와 가장 잘 일치하도록, ‘가능 구조 모델’들과 가중치의 크기를 결정함으로 얻을 수 있다. 개발된 알고리즘은 유한 요소 프로그램(OpenSees)를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 계측 데이터의 개수, ‘가능 구조 모델’의 개수, 확률적으로 결정할 파라미터의 개수와 적용한 확률분포 등에 따라서 예측의 정밀도가 좌우 되는 것을 확인하였다.