철근 콘크리트 구조물에서 발생하는 균열에 의한 손상은 과도한 하중이나 사용성에 의해 발생한다. 이러한 손상을 검사하는 방법으로 육안으로 확인하거나 비파괴 시험법을 주로 이용하고 있다. 후자의 경우, 콘크리트 내부 철근의 배근 방향성에 의해 균열에 의한 손상인지 판별하기 어려운 문제가 발생하게 되며, 비파괴시험(Non-destructive Test)에 사용되는 대부분의 센서(Sensor)는 1축 가속도 센서이기 때문에 중첩된 전달파를 분석하기에는 어렵다. 따라서, 이를 해결하기 위해 중공 유리관을 이용하였고 콘크리트 보 내부에 매입하여 철근이 매입되어 있는 경우에 대하여 3축 가속도계를 이용하여 탄성파로 가진 하였을 경우에 발생하는 파(Wave)를 비교 분석하였다.

본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.

부재의 내력비, 강성비에 영향을 받는 다층 강구조 골조의 내진성능을 평가하기 위하여 내력비 및 강성비를 설계 파라메타로 하여 동적 비탄성 응답해석을 수행하였다. 해석 결과에 대한 분석을 통하여 내력비와 강성비의 변화폭이 큰 다층골조의 손상분포 예측식을 제안하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 1) 보기둥 내력비 및 강성비가 작아질수록 1층의 기둥 주각부에서의 손상집중 현상이 크게 나타났다. 2) 보기둥 내력비 및 강성비를 고려하여 보붕괴형 강구조 다층골조의 손상분포를 예측할 수 있는 식을 제안하였으며, 예측식은 응답해석 결과와 좋은 대응을 보였다. 3) 본 연구에서 제안한 손상분포 예측식은 강접 및 반강접 보붕괴형 강구조 다층골조의 손상분포를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

본 논문에서는 강도를 향상시키기 위하여 탄소섬유쉬트를 압축하여 제작된 탄소섬유 판재을 이용하여 철근 콘크리트 보의 휨내력 향상과 이력거동에 미치는 영향을 규명하기 위하여 실험을 수행하였다. 실험의 주된 변수는 탄소섬유판재의 단면의 크기, 보강전에 철근콘크리트 보의 손상정도이다. 특히 보의 손상정도는 보가 과하중에 의해 손상을 받은 경우를 대상으로 하고 있으며 손상정도는 보의 최대 휨 내력의 30%, 60%, 100%로 하고 있으며 비교를 위하여 손상받지 않은 보도 실험하였다. 얻어진 결론은 탄소섬유판으로 보강한 경우는 보강하지 않은 보에 비해 강도는 상승하나 최대하중점에서의 변형은 감소하고 있으며, 연성에 있어서는 대등한 값을 나타내고 있다.

PSC 보의 비파괴 손상검색을 위한 고유진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정법을 제시하였다. 먼저, 고유진동수의 변화를 사용하여 손상의 위치를 예측하는 알고리즘과 고유진동수 1차 섭동 이론에 근거하여 균열크기를 예측하는 알고리즘을 요약하였다 다음으로, 모드형상의 변화로부터 모드민감도의 변화를 감지하고 이를 통해 손상의 위치와 크기를 추정하는 손상지수 알고리즘을 요약하였다. PSC 보의 유한요소모델을 사용하는 수치실험을 통해 고유 진동수 이용 손상추정법과 모드형상 이용 손상추정 법의 정확성을 검증하였다. 분석결과 두 방법 모두 실험 대상 구조에 도입된 균열의 위치를 정확하게 예측하였으며 균열의 크기를 비교적 근사하게 예측하였다.

본 연구는 적충복합보에 있어서의 층간분리현상을 추적하는 기법을 소개하고 있다. 이 기볍에서는 충간분 리된 보와 층간분리되지 않은 보와의 응답차이를 최대화하도록 조화운동의 가력올 보위별로 최적화한다.2개 층의 알루미늄 보에 대하여 수치해석을 수행하였으며， 계측 및 보의 형태에 따른 노이즈를 고려하였다. 층간 분리를 모텔링하기 위하여 스웹함수를 사용하였으며 층별복합판 이론에 기본한 유한요소법을 이용하여 해석 하였다.

This paper carried out experiments on reinforced concrete beams strengthened with prestressed NSM CFRP tendons. One of test objectives is to find out strengthening effect with concrete damage rate 0%, 30%, and 60%. Test revealed that strengthening performance of specimens with 30% and 60% presented similar to 0% strengthening specimen.

The artificial neural network (ANN) based damage detection method is prposed for the steel moment frames with beam-hinge collapse mechanism. The natural frequencies, modeshapes, flexural moment of columns are employed as the values for the input layer while the raios of rotational stiffness of connections before and after damage are employed as the values for the output layer. The 5-story steel moment frame with beam-hinge collapse mechanism is used as the example structure.

Externally post-tensioning steel rods led to a 25~66% increase of load-carrying shear capacity in damaged reinforced concrete beams when compared to a control beam. And the shear strength of a beam with two deviators was larger than that of a beam with one deviator. That shows how important a deviator location is for strengthening effect.

The shear strength of damaged reinforced concrete beams using externally post-tensioning steel rods increased by 25∼57% compared to control beam. ACI 318-14 (simpled and detailed approaches) specifications for prestressed concrete beams conservatively predicted the nominal shear strength

The shear strength of damaged reinforced concrete beams using externally post-tensioning steel rods increased by 25∼57% compared to control beam. ACI 318-14 (simpled and detailed approaches) specifications for prestressed concrete beams conservatively predicted the nominal shear strength.

GFRP 보강근의 역학적 성능은 고온과 콘크리트의 알칼리 환경에서 크게 감소된다. 본 연구에서는 GFRP 보강근이 열손상 뒤, 알칼리 환경에 추가로 노출되었을 때의 계면전단강도변화를 고찰하는데 집중하였다. 이를 위하여 GFRP 보강근 시편은 270도의 열에 1시간동안 노출된 후 알칼리 용액에 장기간 노출되었으며, 전단시험에 의하여 파괴되었다. 비교를 위하여 열손상이 없는 시편도 같은 기간 동안 알칼리 용액에 노출된 후 전단에 의하여 파괴되었다. 결과에서, 열손상을 받은 GFRP보강근의 계면전단강도의 감소가 열손상이 없는 보강근 보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 본 실험을 근거로 하여, 열손상을 미리 받은 GFRP 보강근이 알칼리에 노출되었을 때, 장기 잔존계면전단강도의 예측을 위한 2차식을 제시하였다.

외부강선으로 보강된 철근콘크리트 보에 대한 기존 연구 대상은 과보강 철근콘크리트 보가 대부분이다. 그러나 이러한 저보강 철근콘크리트 보에 대한 외부 강선 보강은 보강 텐던의 양이 아주 적어서 외부 강선의 보강 효과를 명확하게 분석할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 손상된 저보강 철근콘크리트 보를 외부강선으로 보강한 경우를 선택하여 연구를 수행하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 실험을 통하여 보강 효과를 평가하고 적절한 보강방법을 찾기 위해서 7개의 실험 부재를 제작하여 휨거동 실험을 실시하였다. 실험 결과에 의하면, 강선량이 증가할수록 보강효과는 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 에폭시 레진으로 균열을 보수하면 그 효과는 더욱 커지는 것으로 나타났다. 또한 외부 강선의 극한응력에 대한 AASHTO 1994와 ACI-318 설계식은 실험결과와 잘 일치하지 않는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 향후 손상된 철근콘크리트 보의 적정 보강 방법을 제시하는 데 효과적일 것으로 예상된다.

In this paper, the utilization of PZT’s dual piezoelectric effects (i.e., dynamic strain and electro-mechanical (E/M) impedance responses) for damage detection in beam-type structures are presented. In order to achieve the objective, the following approaches are implemented. First, global vibration-based and local impedance-based methods to detect the location of damage are presented. Then, the vibration-based and impedance-based damage detection methods using the dual piezoelectric responses are evaluated from experiments on a lab-scaled beam.

CFRP 보강공법은 구조물에 내하력을 증가시키기 위해 사용되고 있는데 실제 교량에 적합하고 연구 활용성이 좋다. 하지만, CFRP로 보강된 콘크리트 보에서 휨파괴와 전단파괴 뿐만 아니라 부착파괴 또한 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 CFRP 부착파괴는 취성파괴를 유발하게 된다. 따라서 이러한 CFRP로 보강된 콘크리트보 박리에 대한 모니터링은 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 국부적인 손상 파악에 유리한 PZT센서를 이용한 임피던스 기반 손상검색 방법을 사용하여 CFRP로 보강된 콘크리트보에서 박리 모니터링에 대한 적용가능성을 검증해 보았다.

본 연구는 균열이 발생한 R/C보를 탄소섬유시트(Carbon fiber sheet)로 보수했을 경우 시트의 박락과 균열의 확대 및 성장 메커니즘을 조사한 것이다. 실험변수는 하중형식, 재하속도, 사전균열 유무 등이다. 실험에서, 보의 파괴는 전단력 급변에 의한 재하점 직하부의 단차박리의 발전과 전파로 시작됨이 확인되었지만, 파괴기구는 하중형식, 재하속도, 사전균열 유무 등에 영향을 받지 않았다. 특히, 사전균열을 갖는 보의 경우, 균열의 성장은 재하점 직하의 특정한 균열에 집중되고, 이 균열의 확장에 의한 탈착이 보의 파괴를 이끌었다.

구조물이 손상을 받으면 그 구조물의 동적특성인 고유진동수, 감쇠비, 모드형상 등이 변한다. 본 논문에서는 구조물이 손상을 받을 때 고유진동수의 감소율에 대한 특성을 알아보고 그 감소율을 이용한 구조물의 손상평가를 다룬다. 손상의 유무뿐만 아니라 손상의 위치와 정도까지도 고유진동수의 감소율만으로 파악하고자 하였으며 인공신경망을 이용하였다. 신경망에 사용되는 자료는 다른 연구와 달리 해석 자료로부터 얻어지는 오차 없는 자료뿐만 아니라 실측자료를 가상하여 오차를 포함하는 자료를 대상으로 하였으며, 고유진동수의 감소율로 훈련된 인공신경망을 활용하여 구조물의 손상 위치와 정도를 파악할 수 있었다.