본 논문에서는 주파수 응답함수에서의 고유진동수를 나타내는 피크와 추가적 정보를 제공하는 제로를 이용하여 구조물의 손상탐지와 손상도를 추정할 수 있는 기법을 개발하였다. 주파수 응답함수의 이론적 고찰을 통하여 주파수 응답함수 내의 피크와 제로를 정의하고, 강성 및 질량행렬, 주파수 응답행렬의 상관관계로부터 고유치 해석을 통하여 피크와 제로를 구하는 방법을 상세히 설명하였다. 부재 강성의 고유치(피크 및 제로)에 대한 민감도 분석을 이용한 구조계 추정기법의 이론을 정립하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 고유 진동수 및 제로진동수를 이용하여 구조부재의 강성을 역으로 추정하여 실제 구조물과 가장 근접한 수치해석 모델을 만드는 것으로 이 과정에서 손상의 위치와 손상도를 추정할 수 있다. 제안한 이론의 정확성과 타당성은 스프링-매스 시스템과 보구조물의 수치해석 모델에 적용하여 입증하였다.

구조물의 진동 자료를 이용하는 유전알고리즘(GA) 기반 손상검색기법에 있어, 사용되는 모드 특징의 선택은 손상검색 결과의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구의 목적은 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하여 손상검색의 정확도를 높이는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 모드 변형에너지를 유도하고 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하는 새로운 GA 기반 손상검색기법을 제안하였다. 다음으로 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 양단 자유보의 손상시나리오를 제시하고, 손상시나리오에 따른 진동모드 실험을 실시하였다. 마지막으로 실험 자료를 바탕으로 제안된 기법과 기존의 고유진동수와 모드형상을 이용하는 기법으로 손상검색을 실시하여 결과를 비교하였다.

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 연구에서는 1979년부터 2013년까지 소방방재청 재해연보에 기록된 690건의 기상재해를 대상으로 재해의 원인이 된 기상현상을 분류하고, 그에 따른 피해액을 조사하여 기상재해가 우리나라의 경제에 미치는 영향을 평가하였다. 그 결과 35년간 기상재해로 인한 총 피해액은 28조원에 이르며, 매년 평균적으로 19.7건의 재해로 인해 8,039억 원의 피해가 발생한 것을 확인하였다. 기상재해의 발생빈도는 1980년대가 41.9%, 2000년대가 19.3%이었으나, 피해액은 1980년대 10.6%, 2000년대 56.8%으로 기상재해가 대형화되고 있는 것을 알 수 있었다. 재해연보에 나타난 기상재해의 발생원인은 총 31가지로 나타났으며, 두 가지 이상의 기상현상이 나타난 복합현상(5.1%) 보다는 대부분 단일현상(94.9%)에 의해 발생하였다. 기상재해의 발생원인은 호우가 37.8%, 태풍이 8.7%를 차지하였으나, 피해액은 태풍이 45.6%, 호우가 35.4%로 두 개의 현상으로 인한 피해액이 전체의 81%를 차지하였다. 따라서 이에 대한 집중적인 방재대책이 필요한 것으로 보인다. 태풍의 경우 복합적으로 사회, 경제 전반에 걸쳐 파급효과가 가장 크므로 기상정보와 수문, 방재 등을 통합하는 국가적 정보전달 체계가 필요하며, 호우는 도심의 상수 침수 지역에 대한 예측 역량 강화를 통해 맞춤형 집중호우 예측정보에 대한 제공이 필요하다.

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.