사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

The paper presents a new short-term dynamic displacement estimation method based on an acceleration and a geophone sensor. The proposed method combines acceleration and velocity measurements through a real time data fusion algorithm based on Kalman filter. The proposed method can estimate the displacement of a structure without displacement sensors, which is typically difficult to be applied to earthquake or fire sites due to their requirement of a fixed rigid support. The proposed method double-integrates the acceleration measurement recursively, and corrects an accumulated integration error based on the velocity measurement, The performance of the proposed method was verified by a lab-scale test, in which displacement estimated by the proposed method are compared to a reference displacement measured by laser doppler vibrometer (LDV).

Displacement response of structure is valuable information for monitoring an structure integrity. However, measuring the displacement response is difficult than other structure responses, such as acceleration, strain, and angle. So, previous researches have focused on displacement estimation technique using measured acceleration. The displacement estimation methods also have weakness that filtering noise of measured data is so complicate. The estimated displacement might be diverged because of the measuring noise. Because of these reasons, this study focused on rotation angle. This study developed a algorithm for estimating displacement and structure deformed shape using rotation angle.

There has been an increasing demand for introducing a base isolation system to secure the seismic safety of a nuclear power plant. However, the design criteria and the safety assessment methodology of a base isolated nuclear facility are still being developed. A performance based design concept for the base isolation system needs to be added to the general seismic design procedures. For the base isolation system, the displacement responses of isolators excited by the extended design basis earthquake are important as well as the design displacement. The possible displacement response by the extended design basis earthquake should be limited less than the failure displacement of the isolator. The failure of isolators were investigated by an experimental test to define the ultimate strain level of rubber bearings. The uncertainty analysis, considering the variations of the mechanical properties of isolators and input ground motions, was performed to estimate the probabilistic distribution of the isolator displacement. The relationship of the displacement response by each ground motion level was compared in view of a period elongation and a reduction of damping. Finally, several examples of isolator parameters are calculated and the considerations for an acceptable isolation design is discussed.

고층 건축물의 내풍설계 시 다차모드 해석의 수행이 필요하다. 고층건축물의 다차모드 해석을 위해서 풍압적분법과 1차모드 해석을 수행하였으며, 풍압적분법을 활용하여 층별 시간이력 전도모멘트를 산출하였다. 층별 전도모멘트를 산출하기 위해 풍압적분법을 활용하였고, 그 방법으로 임의의 층까지의 누적 풍력데이터로부터 층별 시간이력의 전도모멘트를 산출하였다. 풍응답변위는 각 층별 전도모멘트로부터 1차 모드 해석을 수행하여 평가하였다. 본 연구 결과의 그 유효성을 높이기 위해, 건축물 전체에 작용하는 풍력데이터에 의해 얻어진 풍응답 결과와 비교하였다. 두 연구 결과는 유사한 것으로 나타났다.

탄성계수와 함께 포아송비는 구조의 거동을 결정하는 중요 구조인수중의 하나이다. 따라서 구조응답의 불확실성에 미치는 포아송비의 독립적 영향에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 포아송비의 불확실성이 복합적층판의 거동 에 미치는 영향을 산정하기 위한 정식화를 제안한다. 포아송비의 영향은 동일 차수인 임의인수의 영향을 포함하는 부행렬을 통하여 얻을 수 있으며, 이는 대상 인수의 평균을 중심으로 한 Taylor전개를 통하여 구할 수 있다. 제안 방법의 검증을 위하여 예제 평판을 해석하였고, 그 결과를 몬테카를로 해석에 의한 결과와 비교하였다. 두 방법을 통하여 얻은 결과는 상화 잘 일치하는 결과를 나타내어, 제안한 방법이 적절함을 제시하였다.

본 연구는 철근콘크리트 연성 모멘트골조의 선형.비선형 정적해석을 통한 반응수정계수와 비선형 변위량을 평가하여 합리적인 내진설계의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 먼저 국내 내진설계 규준에 따라 각 모델을 설계한 후, 철근콘크리트 연성 모멘트골조의 반응수정계수와 비선형 변위량을 평가하였으며, 해석에 사용된 모델은 층수(10, 20, 30), 평면비(1:1, 1:2), 해석방법(2D, 3D)을 변수로 한 27개의 모델이다. 반응수정계수와 비선형 변위량의 평가는 각 모델별 선형.비선형 정적해석을 수행하여 그 결과를 비교 분석하여 산정하였다. 반응수정계수는 강도계수, 연성계수, 잉여도계수, 감쇠계수의 곱으로 산정하였고, 그 결과 해석방향의 저항골조의 수에 따라 2 스팬인 경우 3.5, 3 스팬인 경우 4.3, 4 스팬 이상인 경우에는 평면비나 층수와 상관없이 5.0에 근접한 결과를 나타내었다. 비선형 변위량은 층간변위각비(비선형 변위각/선형 변위각)에 의해 평가되었으며, 층간변위각비는 5.85에서 9.34로 나타났다.

본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

To verify the displacement estimation method which is based on the relation between displacement and strain, static and dynamic field test are performed on the real bridge structures. Static and dynamic displacements estimated by using strain signal are well agreed with measured one by LVDT. This study demonstrates that the displacement estimation method using strain signal can be effectively applied to the displacement measurement of bridge structures, which are crossing the river/road/railway or have high clearance.

The purpose of this study is model development of displacement estimation of simple beam receiving the concentrated load using terrestrial LiDAR. Using the terrestrial LiDAR it is possible to supplement touch sensor’s disadvantages which have the limit to the displacement measurement. The data which is obtained by terrestrial LiDAR goes through coordinate transformation and dividing elements. And then, applying the Cubic Smoothing Spline Interpolation(CSSI) we will find the optimal value for displacement estimation. Also, based on the assumed displacement it is possible to estimate the stress distribution shape of the experiment model.

A dynamic displacement estimation system is developed by integrating laser Doppler vibromter (LDV) and light detection and ranging (LiDAR). The system includes hardware level integration for simultaneous measurement of two devices and data fusion of two measurement signals based on Kalman filter smoothing algorithms. For hardware integration of two devices, the laser beam directions and the triggering of measurement of LDV and LiDAR are controlled on the level of built-in commands of the devices. The distance data sequentially measured by LiDAR is converted to dynamic displacement of high noise and low sampling rate, and fused with the velocity measured by LDV which has high sampling rate and low noise but accumulated bias error when integrated. Using the Kalman filter based data fusion algorithm, it is able to estimate dynamic displacement in which the drawbacks of two devices are effectively removed. The proposed system is applied to a dynamic loading test on a highway bridge and the performance is verified.

수중 방파제 피복작업은 사석의 유실을 방지하기 위해 방파제 겉면에 2-3ton의 돌을 쌓는 작업으로 현재 잠수부에 의해 수작업으로 시공을 하고 있다. 수중에서의 사야문제와 작업의 특성상 잠수부의 육감에 의해 공사가 시행되며 작업 과정에서 산업재해가 빈번히 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 수중 방파제 피복작업을 위한 수중항만공사 로봇을 개발하였다. 로봇의 유압 실린더 제어를 위해 위치 센서가 필요한데 기존 센서는 구동축에 부착되어 방수가 어렵고 건설현장에서 사용하기에는 내구성이 좋지 못하다. 하지만 압력센서는 유압라인상의 임의의 위치에 부착이 가능하므로 방수박스 내부에 설치할 수 있어 방수가 용이하고 내구성을 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 압력센서를 이용하여 수중항만공사 로봇의 유압 실린더 변위를 간접적으로 측정하는 관측기를 설명한다.

Common feature of displacement-based sensing is that the high-frequency resolution is limited, and often relatively low sampling rates are used. Another problem is that integration of accelerometer data that causes low-frequency noise amplification, and potentially more problematic differentiation of displacement measurements which amplify high-frequency noise. A multi-rate Kalman filtering approach is proposed to solve these problems. This method yields highly accurate motion data.

Common feature of displacement-based sensing is that the high-frequency resolution is limited, and often relatively low sampling rates are used. Another problem is that integration of accelerometer data that causes low-frequency noise amplification, and potentially more problematic differentiation of displacement measurements which amplify high-frequency noise. A multi-rate Kalman filtering approach is proposed to solve these problems. This method yields highly accurate motion data.