외부하중을 받는 구조물로부터 계측된 신호의 파워 스펙트럴 밀도함수는 모달 파라미터(고유진동수, 감쇠비)에 대한 상당량 의 정보를 함축하고 있다. 시스템 식별기술은 이러한 신호나 해당 스펙트럼으로부터 모달 파라미터를 추출하는 기법이라고 볼 수 있 다. 파라미터를 추출하는 또 다른 기법으로는 샘플링(신호)을 이용하여한 확률분포의 모수(평균, 분산)를 추정하는 기법이다. 본 연구 에서는 파워 스펙트럼 밀도함수를 확률분포로 치환함으로써 기존 확률통계분야에서 모수를 추출하는 기법(최대우도법)에 의해 모달 파라미터를 추정하는 기법을 제안한다. 모드형상을 추정하는 기법을 개발하고 모드형상에 의해 분해된 모드응답으로부터 고유진동수, 고유감쇠비를 순차적으로 산정하는 기법을 제시한다. 더 나아가, 외부하중이 스펙트럼 해석모델로 치환 가능한 경우에는 이 하중모델 은 통합하여 모델 파라미터까지 산정하는 기법으로 확대한다. 본 연구에서 제시된 기법을 검증하기 위한 수치해석과 실구조물의 응답 에 대한 적용이 이루어졌으며, 검증결과 제안된 모드식별체계가 안정적이며, 신뢰도가 높은 모달파라미터 추정이 가능함을 알 수 있었다.

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 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.

이 연구에서는 RTK-GPS 장비를 사용하여 상시바람하중 및 가진 진동 실험시 계측된 변위 응답을 이용하여 실물크기 5층 철골 프레임에 대한 시스템식별 실험을 수행하였으며, 그 결과를 가속도 응답을 사용하여 얻은 결과와 비교하였다. RTK-GPS는 10Hz의 비교적 낮은 샘플링 속도를 가지고 있어 현장상황을 고려하여 적절한 측정안정도를 확보하는 것이 중요하였다. 변위자료를 사용하여 식별된 모드특성은 가속도 자료를 사용하여 얻은 것과 동일하였으며, 가속도계를 사용하여 측정할 수 없는 변위응답의 평균성분을 관측할 수 있었다.

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.

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.