Recently, buildings tend to be large size, complex shape and functional. As the size of buildings is becoming massive, the need for structural health monitoring(SHM) technique is ever-increasing. Various SHM techniques have been studied for buildings which have different dynamic characteristics and are influenced by various external loads. Generally, the visual inspection and non-destructive test for an accessible point of structures are performed by experts. But nowadays, the system is required which is online measurement and detect risk elements automatically without blind spots on structures. In this study, in order to consider the response of non-linear structures, proposed a signal feature extraction and the adaptive threshold setting algorithm utilized to determine the abnormal behavior by using statistical methods such as control chart, root mean square deviation, generalized extremely distribution. And the performance of that was validated by using the acceleration response of structures during earthquakes measuring system of forced vibration tests and actual operation.

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.

본 연구에서는 불특정 분포하중에 대한 다경간 연속 보 구조물의 변형률 분포를 추정하는 기법을 제시하였다. 본 추정 기법은 해석적 방법이 아닌 계측한 변형률 데이터로부터 최소제곱법을 이용한 커브 피팅을 통해 변형률 분포를 추정하였다. 제시한 다경간 보 연속 구조물의 변형률 추정 기법은 멀티플렉싱이 가능한 FBG센서를 이용하여 다경간 연속 강재 보 정적 가력 실험을 통해 검증하였다. 실험을 통해서 분포 하중과 집중하중에 의한 변형률 분포의 추정 정확성 및 변형률 추정에 사용되는 계측점 수에 따른 추정 오차에 대한 검토를 수행하였다. 5.89 (하중 step1), 6.26% (하중 step2) 오차로 최대 변형률 지점에서의 변형률을 추정할 수 있었다. 추정을 위한 변형률 계측 센서 수를 감소시킨 경우 오차가 증가 (0.26~0.37%)하는 것 또한, 확인할 수 있었다. 회귀분석적 기법을 통해 다경간 보의 변형률 분포를추정함으로써 특정 형상의 분포 하중에 대해서만 적용이 가능한 해석적 변형률 추정 기법의 한계를 넘어 불특정 분포 하중에 대한 변형률분포 추정이 가능해졌고 추정 변형률 분포를 통해 최대변형률 발생 위치까지 확인할 수 있게 되었다.