본 연구에서는 무인항공기인 드론을 활용한 VDMS(Vision-based Displacement Measurement System)를 통해 동적변위계측 정 확도와 동특성 추정 신뢰성 검증을 위한 동적실험을 실시하였다. 비행하는 드론의 이동 및 회전진동을 보정하기 위해 영상 내부의 변 위가 발생하지 않는 고정점을 활용한 보정밥법을 사용하였으며, 검증을 위해 설치한 범용 센서인 LVDT와 LDS의 변위계측 결과와 비 교하여 그 오차를 시간영역과 진동수영역에서 분석하였다. 3가지 타입의 장비 모두 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어서 대체 적으로 유사한 결과를 나타내었다. LDS 기준의 오차 분석 결과, 드론과 LVDT는 가진 진동수 변화에 의한 오차 값은 미비하나, 최대 발생 변위가 작을수록 오차 값은 증가하였다.

본 논문에서는 이단계 칼만필터를 활용한 구조물의 3 자유도 동적변위 계측 시스템을 소개한다. 개발 시스템은 센서 모듈, 베이스 모듈, 컴퓨테이션 모듈로 구성되어 있다. 센서 모듈은 100Hz 샘플주파수의 고정밀 가속도를 계측하는 포스피드백 가 속도계와 10Hz의 샘플주파수의 저정밀도의 속도, 변위를 계측하는 저가의 RTK-GNSS로 구성되어 있다. 계측된 데이터는 LAN 케이블을 통하여 컴퓨테이션 모듈로 전송되고, 컴퓨테이션 모듈에서 이단계 칼만필터를 활용하여 100Hz 샘플주파수의 고정밀 변위를 실시간으로 산정한다. 개발 시스템의 변위 계측 정밀도를 검증하기 위해 미국, 캘리포니아에 위치한 San Francisco-Oaklmand Bay bridge 에서 현장 실험을 수행하였으며, 실험 결과 1.68mm RMS 오차를 보임을 확인하였다.

본 연구에서는 보다 넓은 범위에서 영상기반 변위계측 시스템의 동특성 추정 신뢰성을 확보하기 위해 Shaking Table을 이용해 넓은 대역의 진동수와 진동수별 다양한 진폭에 대한 Sine Wave 동적실험을 실시하였다. 영상기반 변위계측을 위해 DDVS(Dynamic Displacement Vision System) 기법을 활용하였으며, DDVS 기법을 통해 구한 동적변위는 기존의 접촉·비접촉식 센서인 LVDT(Wire Type, Pole Type)과 LDS의 변위계측 결과와 비교하여 그 오차를 분석하였다. 구해진 동적변위를 FFT하여 진동수 영역에서의 정확도 비교도 함께 수행하였다. 4가지 타입의 계측센서 모두 동적변위계측 결과 최대 변위 도달 및 주기 운동 계측에 있어 대체적으로 유사한 결과를 나타냈으며, 특히 영상기반의 DDVS 기법과 LDS를 통한 계측 결과는 높은 상호 일치성을 보였다. LDS와의 비교를 통한 오차분석 결과, DDVS 기법에 의한 동적변위 계측의 정확도는 계측 대상의 진동수에 영향을 받는다고 판단되었다. 동일 가진 진동수 내에서 가해준 변위 변화에 의한 오차는 미미하였으나, 동일 발생 변위에서는 가진 진동수가 커질수록 오차 값이 증가하였다. 기존 센서인 LVDT 경우, 발생 변위가 작을 때 상대적으로 큰 오차를 나타냈으며, 이를 통해 진동계측과 같은 작은 동적변위의 계측에 한계가 존재한다고 판단된다.

본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식 과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌 표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계 산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐 만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.

본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.

In this study, the static and dynamic displacement responses due to vehicle loadings were measured by Video Gauge System(VGS) technique. The displacement response data were compared with data obtained from laser displacement sensors(PSM)&electronic distance measurement device(EDM) so that the static and dynamic behavior of the bridge under vehicle loadings was examined. The static and dynamic loading test for an earth-anchored suspension bridge, Nam-hae Bridge&Gwang-an Bridge, was performed using vehicles. The accuracy of the deflection measurement using the VGS in the load of the actual bridge was verified.

Measurement of dynamic displacement of large structure is one of the most challenging issues in structural health monitoring. With a Kalman filter based technique, the proposed displacement measurement system which consists of GPS-RTK, accelerometer, DAQ, and computer shows the huge potential for precise measurement of dynamic displacement of large structure. The performance of the system has been verified by modal shaker test. This paper presents a new system for dynamic and pseudostatic displacement measurement for a large-scale civil infrastructure. Even though dynamic displacement measurement on a large-scale structure is one of the most challenging issues in structural health monitoring, traditional displacement sensors as well as cutting edge noncontact sensors suffers from the lack of accuracy and precision due to field conditions such as measurement distance and requirement for a fixed support. With a Kalman filter based technique, the proposed displacement measurement system, which consists of a GPS-RTK, accelerometer, DAQ and computer, efficiently estimates bias contained in the acceleration record by fusing the acceleration with intermittently recorded GPS-RTK data, and estimate high precision and high accuracy displacement by removing the bias from the acceleration record and conducting double integration. Through a series of lab-scale tests using a vibration exiciter, the performance of the system has been verified and shows the potential for accurate and precise measurement of dynamic displacement of a large-scale structure.