최근 고층 건축물의 설계 시 풍향 변화에 따른 내풍 안전성 평가는 필수적이나, 유한요소해석은 막대한 시간과 비용이 소요 된다. 본 연구에서는 풍공학 표준 모형인 CAARC 건축물을 대상으로 해석 속도를 혁신적으로 단축하면서 물리적 타당성을 확보한 물 리정보 신경망을 포함한 다양한 대체모델 체계를 제안한다. 이 연구에서는 해석 자동화 파이프라인을 구축하여 0°-360° 풍향별 구조 응답 데이터를 생성하였으며, 3차 스플라인 보간, 다항회귀, 가우시안 프로세스 회귀, 다층 퍼셉트론과 물리정보 신경망의 성능을 정량 적으로 비교하였다. 분석 결과, 물리정보 신경망 모델은 결정계수 0.9991, 평균 절대 오차 5.848×10-10으로 가장 우수한 성능을 기록하 였다. 특히 물리정보 신경망은 학습 데이터가 없는 외삽 구간에서도 물리적 제약 조건을 통해 실제 유한요소해석 결과와 일치하는 응 답을 성공적으로 재구성하였다. 또한 단일 케이스 유한요소해석 대비 약 31배 이상의 연산 속도 향상을 보여 실시간 구조 응답 평가의 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 정적 등가 풍하중에 대한 풍향별 최대 변위 예측에 한정되며, 가스트·와류 진동 등 동적 거동 의 직접 예측은 향후 연구 과제이다.

본 연구에서는 풍하중을 받는 건물에 설치된 다중거동 복합 감쇠장치(MHD)의 성능을 평가하고, MHD 예비설계 절차를 제안하였다. MHD에 의해 증가된 등가감쇠비와 그에 따른 건축구조기준에 근거한 응답저감계수를 예상한 후, 풍하중 스펙트럼에 의해 생성된 풍하중을 사용하여 20층 철골구조물에 대한 시간이력 해석을 수행하였다. 해석결과를 통해 얻어진 층변위 및 층간변위 평균 응답 감소율은 각각 0.585 및 0.525로, 이는 제안한 예비설계과정에서 추정된 응답감소계수 0.6과 거의 동일한 수치임을 확인하였다. 이로부터 제안된 방법을 사용하여 MHD의 제어효과를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다.

최근 기후변화로 인해 태풍과 같은 자연 재해의 강도와 연간 최대 순간 풍속이 증가됨에 따라 산간 지역에 건설되는 높은 교각을 가진 교량의 경우, 풍하중에 대한 구조 안전성이 저하될 우려가 높아지고 있다. 또한, 최근 소음민원에 따른 교량상 방음벽 설치로 인해 풍하중이 교량에 미치는 영향이 더욱 더 크게 작용함에 따라 지진하중이 교축직각방향에 미치는 영향보다 풍하중에 의한 영향이 더 지배적인 경우도 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 그러므로 풍하중을 받는 교량의 명확한 거동 특성을 고려한 구조 해석 및 설계가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 풍하중에 대한 교량 구조해석의 기존 방법인 상부구조 해석 후 계산된 반력을 하부구조에 직접 재하한 구조해석과 상부와 하부 구조의 상호작용을 고려한 전체계 구조해석을 수행하였으며, 이에 대한 교량의 구조적 거동을 비교 및 분석하였다.