본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력 층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.

2017년 발생한 포항 지진으로 인하여 천장재, 외장재, 커튼월 등 비구조재의 파괴에 의한 피해가 다수 보고되었으며 비구조재의 내진설계가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 임팩트해머 테스트를 통해 행어볼트 길이에 따른 천장재의 고유진동수와 감쇠비를 식별하였다. 또한 천장재가 벽 또는 다른 구조체에 충돌하는 경우 발생하는 충격효과를 정확히 고려하기 위해 충돌실험을 수행하였다. 식별된 천장재의 동특성과 충격지속시간을 바탕으로 실제로 천장재가 지진하중으로 인하여 주변 구조물과 충돌이 발생하는 경우에 대한 천장재 응답특성을 수치해석을 통하여 분석하였다. 수치해석 시뮬레이션 결과, 충격하중은 이격거리에 따라 선형적으로 증가하는 경향을 보였으며, 달대길이와는 무관한 것으로 나타났다.

구조물의 감쇠비는 내풍성능을 평가하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 구조물의 실제 감쇠비는 대부분 계측된 응답을 기반으로 시스템 식별기술에 의하여 이루어진다. 그러나 예측된 감쇠비는 계측조건, 계측시간 및 시스템 식별기술에 따라 오차를 보이는 등 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 가상 동적진동기(Virtual Dynamic shaker)에 주요 개념으로 사용되었던 외부하중 스펙트럼의 전체 평탄성을 국부 평탄성으로 개념을 확대하여 감쇠비 추정을 보다 정교하게 하는 기법을 개발하였다. 국부 평탄성을 개념을 사용하여 감쇠비를 구하고자 하는 대상 모드의 고유진동수 부근에 적용함으로서 보다 정확하게 감쇠비 추정하는 기법을 다루었다. 본 개발된 기법을 검증하기 위하여 고층건물의 상시진동에 대하여 적용하였으며, 기존 시스템 식별법, 자유진동실험에 의한 결과와 비교 평가하였다. 그 결과 전체 평탄성을 가지는 개념에 비하여 국부평탄성을 가지는 VDS가 보다 정확하게 감쇠비를 추정하는 것을 보였다.

본 연구에서는 5층에 설치된 능동질량감쇠기를 사용하여 5층 철골구조물의 처음 세 개 모드의 모드 특성을 식별하였다. 이 건물은 병진모드와 비틀림모드의 고유진동수가 매우 근접하며, 이 경우 정확한 모드 분리와 모달 파라미터 식별은 매우 어렵다. 사인 하중 가진실험을 수행하여 모드 진동수, 감쇠비, 질량, 모드형상을 식별하였고, 근접한 모드 응답을 분리하였다. 식별된 시스템은 동일 한 입력신호를 사용하여 측정된 구조물의 응답과 매우 근접한 응답을 추정할 수 있다.

진동대를 통한 백색잡음 가진 실험과 모드별 고유진동수의 Sine wave 가진 후 자유진동 실험을 통해 다자유도 구조물의 영상기반 동특성 추정을 수행하고자 하였다. 실제 현장에 적용하기에 앞서, 15 케이스의 모형 구조물을 통한 동특성 식별을 통해 영상 기반 계측 시스템의 적용성을 검증하였다. 캠코더를 통한 계측 및 동특성 추정 결과는 LDS(Laser Displacement Sensor) 및 가속도계 를 통한 결과와 비교하여 유효성을 판단하고자 하였다. 시간 및 진동수 영역에서의 동적계측 결과, 모든 센서를 통한 계측 결과가 높은 유사성을 나타냈다. 또한 캠코더 계측 데이터를 활용한 동특성 추정 결과는 LDS 및 가속도계 계측 데이터를 통한 추정 결과와 전 체적으로 유사하게 나타나므로, 영상기반 계측을 통한 구조물 동특성 추정은 유효성이 있다고 판단된다.

건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.

본 연구에서는 풍응답 제어를 위해 능동질량감쇠기가 설치된 39층 구조물의 시스템식별을 수행하였다. 능동 질량감쇠기를 가진기로 이용하여 입력 조화하중 신호를 생성하여 구조물을 가진하였으며, 가진 결과로 발생한 구조물의 가속도 응답을 계측하여 구조물의 전달함수를 파악하였다. 대상 구조물의 상시진동 계측 결과를 바탕으로 가진 제어 대상이 되는 주요 저차모드의 개략적인 범위를 파악한 후 가진 진동수 대역을 결정하였으며, 3곳의 위치에서 계측된 가속도 응답을 바탕으로 제어대상 3개 모드의 진동수와 감쇠비, 그리고 모드형상을 식별하였다. 모드벡터는 AMD의 설치위치 및 가진방향과 동일한 위치의 응답을 기준으로 정규화하여 구성하였으며, 정규화된 모드벡터에 따른 모드 질량행렬을 도출하였다. 식별된 모드특성을 이용하여 구성된 해석모델을 사용하여 얻어진 가속도 응답이 계측된 결과와 거의 일치한다는 사실로부터 식별된 모델이 적절하게 구조물의 동적거동을 모사하고 있음을 확인하였다.

In this paper, the stiffness and damping matrices are experimentally constructed using the structural modal information on frequencies, damping ratio and modal vectors, which are obtained by shaking table tests. Free vibration, harmonic and white noise vibration tests are performed. The acceleration of the shaking table was used as the input signal, and the resulting accelerations of each floor were measured as output signals. The characteristics and limitations of modal information from the each test are compared. The results of this study would be a basic resource of the analytical and experimental studies on the system identification of structures

본 연구에서는 자유진동, 조화하중, 그리고 백색잡음실험을 통해 얻어지는 진동수, 감쇠비, 모드 벡타와 같은 구조물의 모드정보를 이용하여 강성행렬과 감쇠행렬을 구성하였다. 입력신호로는 지진하중을 모사 하는 바닥판 가속도를 이용하였고, 출력신호는 각층 절대가속도를 사용하였다. 각각의 실험에서 얻어지는 구조물 모드정보의 제한조건과 그에 따른 시스템 식별 모델들의 특성을 비교하였다. 본 연구의 결과는 진동대 실험을 위한 기초적인 동적 실험 및 분석에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

In order to control seismic responses of building structures effectively and stably, it is very important to estimate the dynamic characteristics of target structure exactly based on input-output signal data. In this paper, it is shown that Subspace Identification Method is able to be applied effectively to system identification of building structures. To verify the efficiency of Subspace Identification Method, the vibration experiments were conducted on a specimen structure which is a 5-storied building structure model consisted of H-shaped steel beam, and the simulated seismic responses of the identified structure model were compared with the observed ones under the same excitation. It was observed that the experimental results coincided with the analyzed ones proposed in this paper.

이 연구의 목적은 무리보행하중을 받는 구조물의 주요 지점에 대한 응답을 계측하고 분석하여 하중의 특성을 파악하는 것이다. 이를 위하여 먼저 건축구조물의 동특성을 파악하였으며 이를 바탕으로 무리보행하중의 주파수 특성을 파악할 수 있는 식을 유도하였다. 그리고, 단위보행하중의 주파수 특성을 바탕으로 무리보행하중의 크기를 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 유도된 식은 무리보행하중의 진동수 및 크기를 잘 나타내었으며, 단위보행하중을 기준으로 한 무리보행하중의 크기를 평가하는 경우에는 고차모드형상을 포함하여야 좋은 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

건축구조물의 진동제어 시스템의 안정성과 효율성은 대상 시스템의 수학적 모델의 정확성에 크게 좌우 된다. 본 연구에서는 3층의 축소 건물모델과 소형 AMD(active mass damper)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 OKID(observer/Kalman filter identification)를 대상으로 각각의 상태방정식 모델을 시간영역에서의 시스템 식별 기법인 입력과 AMD의 이동질량체의 설치층에 대한 상대가속도 입력에 대하여 시스템 식별을 개별적으로 수행한 뒤 두 개의 상태방정식을 모델 응축 과정을 통해 통합하였다. AMD의 시스템 식별은 모터제어 신호를 입력으로 AMD 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할 수 있었다 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 이동질량의 설치층에 대한 상대가속도를 출력으로 선정하여 수행하였으며 큰 감쇠비와 위상지연 현상을 확인할수 있었다. 결과적으로 얻어진 건물 모델 및 AMD의 상태방정식 모델로부터 재구성한 전달함수와 시간이력은 실험에서의 측정치와 잘 일치하였다.

As for the recent need for maintenance of aging structures and tall buildings, the traditional structural inspection and management methods are expected to be enhanced with the automated structural health monitoring system. The system identification technique is deem to be a core deem of the structural health monitoring. In this study, a methodology of structural stiffness estimation is proposed to identify the state space model of the target structure from the dynamic behavior measurement data of the structure. Experimental verification of the physical quantity estimation technique is conducted.

Recently, as the awareness of safety has become more important, studies on damage assessment techniques for building structures have been actively conducted. The damage of the building structure is caused by the decrease of the stiffness which is inherent dynamic characteristic of the structural system, and the decrease of stiffness acts as a direct variable connected to the collapse of the structure. there have been developed techniques for estimating the inherent dynamics of a structure to identify and evaluate damage to the structure. In this study, we estimate the layer mass due to the modeling error through the optimization algorithm, Genetic Algorithm, and use the optimization algorithm GA to optimize the error covariance matrix, system noise and measured noise covariance matrix We propose an optimal state estimation algorithm. The objective function of the GA algorithm is obtained by the residual which is the difference between the measured values obtained from the EKF calculation and the values obtained from the system model. We verified the feasibility of the algorithm through a 4-DOF system.

In this paper, it proceed the fascinating experimental study to use the system identification(SI) for a long time measurement. The aim of the study is to identify the dynamic characteristics using the SI based on ambient vibration(AV) tests for monitoring systems at building structures. White noise, which is naturally occurring for harmonic components, and free vibration tests are employed in obtaining output data. A definite answer of the dynamic characteristics manages to extract from the frequency domain decomposition(FDD) method under the condition of the white noise. The singular value of the following test is used by FDD. These results show the validity of AV test and the usability of FDD in comparison with two tests. The result of the study is to design practical criteria for SI for building structures based on AV tests.

In this paper, decentralized data process based system identification(SI) method for building structure is proposed. For verification of the method, an experimental study was performed and the validity of the method was confirmed using unused displacement response in SI.

본 연구에서는 철골 골조 구조물의 안전성 모니터링을 위하여 계측한 변형률을 통해 구조물에 작용한 하중을 식별하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 시스템 식별 연구에서 구조물의 강성 등을 변수화한 것과는 다르게, 본 연구에서는 구조물에 작용한 하중과 이로 인해 구조물에 발생하는 변형률 간의 관계를 행렬로 정의하고, 이 행렬 및 작용한 하중을 변수화 한다. 계측한 변형률과 변수를 통해 추정한 변형률사이의 차이를 오차함수로 설정하고 이를 최소화시키기 위해 최적화 알고리즘 중 하나인 유전자 알고리즘을 적용한다. 구해진 변수와 계측변형률을 통해 작용한 하중을 식별하고 구조물의 하중 변화 시 미계측 지점의 응답을 추정한다. 본 연구에서 제안하는 하중 식별 알고리즘을 검증하기 위해 3차원 철골 골조 구조물의 정적 가력 실험을 수행하였고, 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 낮은 오차 수준으로 식별할 수 있었다. 또한, 하중 조건 변화 시, 계측한 변형률을 통해 모니터링 대상이 되는 미계측 지점의 변형률을 0.17~3.13%의 오차 범위로추정하였다. 본 연구가 제안하는 식별법이 철골 구조물의 보다 현실적인 안전성 모니터링에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.

구조물의 안전성 평가에서 부재에 실제 발생하는 응력을 파악해야 정확한 구조 건전도 모니터링(Structural Health Monitoring)을 할 수 있다. 구조물에 작용하는 하중은 실제 구조물이 갖고 있는 불확실 요소 중 하나이며 이를 식별함으로써 부재에 실제 발생하는 응력을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구는 철골 골조 구조물의 일부 구조 부재에서 계측한 변형률을 통해 가해진 하중을 식별하는 모델을 제안하고 이를 실험을 통해 검증한다. 골조의 하중 식별 모델에서는 계측한 변형률 데이터와 계측점에서의 추정 변형률 간의 오차를 최소화하기 위해 최소제곱법을 적용하였고, 이를 통해 가해진 하중의 크기를 추정하게 된다. 제시한 모델을 검증하기 위해 5층 1경간 3차원 철골 모멘트 골조를 대상으로 정적 가력 실험을 수행하였다. 기 측정한 하중 모듈을 단계별로 정적 가력하며 해당 단계별로 골조의 일부 위치에서 계측한 변형률 데이터를 식별 모델에 적용하여 가력한 하중의 크기를 추정하였다. 추정한 하중은 실험 시 가력한 하중 크기와 비교하여 본 연구에서 제시하는 하중 식별 모델을 검증하였다.