Wireless sensors are more favorable in measuring structural response compared to conventional sensors in terms of them being easier to use with no issues with cables and them being considerably cheaper. Previous tests have been conducted to analyze the performance of MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) sensor in sinusoidal excitation tests. This paper analyzes the performance of in-built MEMS sensors in devices by comparing with an ICP sensor as the reference. Earthquake input amplitude excitation in shaking table tests was done. Results show that MEMS sensors are more accurate in measuring higher input amplitude measurements which range from 100gal to 250gal than at lower input amplitudes which range from 10gal to 50gal. This confirms the results obtained in previous sinusoidal tests. It was also seen that natural frequency results have lower error values which range from 0% to 3.92% in comparison to the response spectra results. This also confirms that in-built MEMS sensors in mobile devices are good at estimating natural frequency of structures. In addition, it was also seen that earthquake input amplitudes with more frequency contents (Gyeongju) had considerably higher error values than Pohang excitation tests which has less frequency contents.

Wireless sensors are more favorable in measuring structural response compared to conventional sensors. This is because they are easier to use with no issues with cables and are considerably cheaper. There are several applications that can be used in recording and analyzing data from MEMS sensor installed on an iPhone. The Vibration App is one of the applications used and there has not been adequate research conducted in analyzing the performance of this App. This paper analyzed the performance of the Vibration App by comparing it with the performance of an ICP sensor. Results show that natural frequency results are more accurate (error less than 5%) in comparison to the amplitude results. This means that built- in MEMS sensor in smartphones are good at estimating natural frequency of structures. In addition, it was seen that the results became more accurate at higher frequencies (5.0Hz and 10.0Hz).

본 연구에서는 초고층건축물의 풍진동 모니터링을 위한 시스템식별기법의 현장적용성을 평가하였다. 실제 아웃리거-벨트월 을 횡력저항 시스템으로 가지는 실제 63층 RC구조물을 대상으로 상시 및 강풍시 응답을 모니터링하였으며, 진동수영역분해(FDD), 랜덤감소(RDT)기법, 부분공간시스템식별(SSI)법을 사용하여 진동특성을 식별하였다. 건물의 평면이 정방형이고, 두 개의 횡방향 모드의 진동수는 매우 유사하였다. 모든 식별기법에서 태풍과 같이 강한 외력이 존재할 경우 뿐만 아니라 상시미진동 에서도 구조물의 모드 특성을 식별할 수 있었다. 현장에서의 적용성 평가결과, 계산속도는 FDD가 가장 빨랐으며, RDT가 가장 간단한 프로그래밍 절차를 가지고 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 진동대 실험을 통하여 건축물의 수평진동에 대한 허용가속도를 평가하고자 한다. 국내에서 준 용하고 있는 사용성 기준인 ISO 6897과 캐나다기준에서는 최대가속도를 정하여 거주자의 거주성을 만족하도록 하고 있다. 수평진동실험은 1차원 수평 진동대를 사용하고, 진동대용 룸은 우리가 생활하고 있는 공간과 유사하게 설계 및 제작하였다. 실험평가방법은 피험자를 40명 모집하여, 8명씩 5개조로 나누어 주파수 0.2Hz~1.2Hz 범위에서 가속도를 증가시켜 허용가속도에 대해 평가하였다. 수평진동 실험으로 얻어진 누적분포를 0~25%, 26~50%, 51~75%, 그리고 76~100%로 나누어 추세선을 작성하였다. 또 국외 사용성 평가기준에 반영된 설문지를 바탕으로 실험에 적합한 설문지를 제작하여 진동에 대한 피험자들의 느낌을 조사하였다. 실험결과, 고유진동수에 따라 피험자가 견딜 수 있는 허용 가속도의 크기가 다른 것으로 평가되었고, 고유진동수가 높을수록 고유진동수가 낮은 경우보다 허용가속도의 크기가 작았다.

이 논문에서는 진동형상의 민감도로 유도한 피셔정보행렬(Fisher Information Matrix)를 이용하는 가속도계의 최적위치 결정 기법 MS-EIDV(modal sensitivity-effective independence distribution vector)을 제안하고, 이를 사용하여 구조물의 동적 거동을 잘 반영하여 가속도계의 최적위치를 결정할 수 있는 합리적인 기준을 제시한다. 실험을 위한 가속도계의 최적위치는 구조물의 변수가 기지값이어야 결정되지만 구조물의 변수값은 실험결과를 사용한 SI(system identification)기법과 같은 역해석을 통해 구해지기 때문에, 본 논문에서는 구조변수의 오차를 감안하여 미지의 구조물의 현 상태를 통계적으로 반영하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법들의 검증을 위해 주파수영역 SI기법을 적용하였으며, 구조변수 추정 결과를 통해 현장에서 계측하고자하는 진동형상의 수에 따른 최소 필요 가속도계의 개수를 제시하였다. 수치예제에서는 진동형상만을 이용한 최적위치 결정법인 EIDV기법과 제안된 MS-EIDV기법에 의해 추정된 구조 변수 결과를 비교하였다.

목적 : 고유수용성 자극의 하나인 진동자극이 뇌졸중 환자들의 시지각 반응 속도 및 지각기능에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구대상은 대전에 소재한 한 대학병원에 입원중인 25명의 뇌졸중 환자로 하였다. MVPT 평가시 환측 손목 폄근에 진동자극을 가했을 경우 MVPT 결과에 미치는 영향을 측정하였다. 결과 : 진동자극은 단기적이기는 하나 뇌졸중 환자의 저하된 시지각 반응 속도를 향상시키지만(P＜0.05), 지각기능 자체를 향상시키지는 못하는 것으로 나타났으며 뇌졸중 환자의 시지각 반응 속도의 저하가 심하면 심할수록 보다 큰 시지각 반응 속도의 향상을 가져오는 것으로 나타났다(P＜0.05). 결론 : 시지각 반응 속도가 저하되어 있는 대상자들에게 진동자극을 적용한 결과 반응 속도가 향상되는 것을 볼 수 있었으므로 뇌졸중 환자의 시지각 치료에 진동자극을 함께 적용한다면 보다 높은 치료 효과를 기대할 수 있을 것이다.

변위응답은 교량구조의 진동특성을 결정하는데 중요한 인자 중의 하나이다. 계측된 가속도 데이타를 진동수 영역에서 적분하여 변위응답을 경제적이고 합리적으로 구할 수 있다. 이를 위해 계측된 가속도 데이타를 이산화하기 위해 적절한 표본추출 진동수가 제시되었다. 캔틸레버 보를 이용한 실내시험에서 직접 계측된 변위와 적분된 변위는 서로 잘 일치하였다. 평가된 변위응답으로부터 구한 모우드 형상도 해석치와 근접하므로 개발된 방법은 실제로 효율적으로 사용될 수 있음을 입증하였다.

본 논문에서는 가속도계로 측정된 교량 데이터를 딥러닝 기법 모델로 분석하여 교량의 케이블 손상 위치를 예측하는 연구를 진행하였다. 먼저 서해대교 1/200 스케일로 제작된 모형에 8개의 가속도계를 부착, 케이블 위치별 손상 시나리오를 5개로 나누어 해당 케이블을 교량에서 해체했다. 그리고 교량 중심에 일정한 충격을 주어 가속도계로 충격 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터 중 70%를 Train set으로 선전하여 딥러닝 모델에 학습시키고, 나머지 30%를 Test set으로 선정하여 모델에 테스트 한 결과 평균 89%의 정확도로 케이블 손상 위치를 예측하였다.

Even though installing measuring device for safe structure became duty because of structures’ becoming larger, the battery replacement of sensor node is difficult when it is hard to approach such as specific bridges. This study was done for the examination of the activating possibility wire accelerometer after converting vibration energy occurred from sine wave (±0.2g) to electric energy with cantilevered piezoelectric energy harvester when it vibrates continuously.