This study proposes an improved method for updating finite element models (FEM) by incorporating the random field characteristics of concrete material properties in reinforced concrete structures. Traditional FEM often assumes homogeneous material properties, which can lead to significant discrepancies between predicted and actual dynamic responses, especially in structures where the Young’s modulus (E) of concrete varies due to factors like curing conditions, material composition, and construction methods. We employed a Gaussian random field model and a system identification (SI) technique to address this limitation to optimize sensor placement. We developed an FEM updating method that incorporates the spatial variability of concrete elasticity. This optimization allowed for a more accurate capture of dynamic properties across various structural locations, resulting in FEM updates that reflect concrete’s inherent heterogeneity. The proposed method was validated through numerical examples, comparing dynamic response accuracy in models before and after updating. Results demonstrated that error values, measured in terms of maximum value error and normalized root mean squared Error (NRMSE), were significantly reduced in the updated models compared to the pre-update model. This approach effectively addresses the limitations of homogeneous assumptions in FEM.

본 논문에서는 진동대 실험 데이터를 활용하여 기존 지진취약도 곡선을 업데이트하기 위해 파티클 필터링(Particle Filtering, PF)의 적용 타당성을 분석하였다. PF는 비선형적이며, 비가우시안적인 문제를 다루는 데 적합하며, 기존 베이지안 업데이트 기법인 분산점 변환(Unscented Transformation, UT)과 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)에 비해 지진취약도 곡선 업데 이트 과정에서 더 높은 정확성과 안정성을 제공하였다. 연구 결과, PF는 HAZUS, HRC, 변형률 기반(Strain-based) 손상 상태에서 기존 기법보다 더 보수적인 지진취약도 곡선을 도출하였으며, 불확실성이 큰 상황에서도 안정적인 결과를 제공하였다. 특히, PF는 재추출 (Resampling) 과정을 통해 불확실성을 효과적으로 감소시켜 더 신뢰할 수 있는 지진취약도 평가 결과를 제공하였다. 본 연구는 PF가 지진공학 분야에서 지진취약도의 정확성과 안정성을 높이는 데 유용한 도구임을 시사한다.

KAERI has planned to carry out a series of dynamic tests using a shaking table and time-history analyses for a channel-type concrete shear wall to investigate its seismic performance because of the recently frequent occurrence of earthquakes in the south-eastern parts of Korea. The overall size of a test specimen is ×× 2500 mm×3500 mm×4500 mm, and it consists of three stories having slabs and walls with thicknesses of 140 mm and 150 mm, respectively. The system identification, FE model updating, and time-history analysis results for a test shear wall are presented herein. By applying the advanced system identification, so-called pLSCF, the improved modal parameters are extracted in the lower modes. Using three FE in-house packages, such as FEMtools, Ruaumoko, and VecTor4, the eigenanalyses are made for an initial FE model, resulting in consistency in eigenvalues. However, they exhibit relatively stiffer behavior, as much as 30 to 50% compared with those extracted from the test in the 1st and 2nd modes. The FE model updating is carried out to consider the 6-dofs spring stiffnesses at the wall base as major parameters by adopting a Bayesian type automatic updating algorithm to minimize the residuals in modal parameters. The updating results indicate that the highest sensitivity is apparent in the vertical translational springs at few locations ranging from 300 to 500% in variation. However, their changes seem to have no physical meaning because of the numerical values. Finally, using the updated FE model, the time-history responses are predicted by Ruaumoko at each floor where accelerometers are located. The accelerograms between test and analysis show an acceptable match in terms of maximum and minimum values. However, the magnitudes and patterns of floor response spectra seem somewhat different because of the slightly different input accelerograms and damping ratios involved.

이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.

일반적으로 피로수명은 예측모델과 외부하중 및 기타 환경조건에서의 불확실성으로 인해 정확한 예측이 어렵다. 정확하고 신뢰성 있는 피로균열 예측을 바탕으로 강구조물의 수명관리가 효율적으로 수행될 수 있는데, 이를 위해서는 피로균열 성장 예측과 관련된 정보의 효과적이고 지속적인 업데이트가 필수적이다. 피로균열 예측 업데이트는 기존 예측모델의 변수들을 가용한 현재의 정보와 통합하는 과정을 의미하는데, 업데이트되는 변수들에 따라 예측모델의 결과가 달라진다. 본 연구에서는 피로균열 예측 업데이트에 필요한 가장 적절한 변수들을 결정하는 기법을 제시한다. 이를 위해 피로균열 예측 모델의 모든 변수들의 조합을 고려하여, 발견된 균열의 크기와 업데이트된 변수들의 차이를 평가한다. 피로균열 예측모델의 변수 업데이트를 위해 Markov chain Monte Carlo 시뮬레이션 기반 Bayesian 업데이트 기법을 적용하며, 발견된 균열의 크기와 업데이트된 예측균열의 크기 비교를 위해 평균절대오차(Mean absolute error) 기법과 Kullback-Leibler(KL) divergency 기법을 적용한다.

The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. this study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map though the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.

본 논문에서는 반응표면법과 다목적최적화 기법을 이용한 유한요소모델개선기법의 절차를 제안하고 이를 저층의 철근콘 크리트건물의 모델개선에 적용하였다. 대상건물은 전단벽 신설 및 댐퍼부착을 위한 부재의 강재보강을 통해 내진보강이 이 루어진 건물로서 보강전후에 소형 가진기를 이용한 진동실험을 실시하여 동특성을 구하였다. 대상건물의 개선에 사용된 변 수는 기존콘크리트, 신규타설된 콘크리트, 조적의 탄성계수, 신축줄눈부의 스프링계수, 강재보강된 부재의 유효강성비이다. 보강전후 건물의 초기모델을 구축한 후 중심합성법에 따라 개선변수의 값을 변화시키면서 얻은 해석결과를 통해 고유진동 수의 오차와 모드형상의 오차를 나타내는 2개의 반응함수를 구하고, 이를 다목적최적화의 목적함수로 사용하였다

기존 건축물의 구조 안전성평가와 보수 보강 시에는 해당 건축물의 상태를 정확히 알기 위해 현장 또는 실험실에서의 실험을 수행하는 경우가 많고 최초설계 단계와 다르게 시공된 건축물의 실제 상태 등을 구조해석 모델에 반영하게 된다. 이 경우, 각종 실험값을 전통적인 통계학적 방법은 구조기술자가 지닌 경험과 지식은 구조모델링 및 해석에서 아무런 가치를 더할 수가 없다. 본 논문은 현장 및 실험실에서 얻은 단순한 실험값을 구조기술자의 축적된 경험과 지식을 변수로 활용하여 보다 유효하게 구조해석 모델에 필요한 데이터로 개선하는 방법으로서 통계학적인 베이스 경신법을 이용한 안전성평가 방법에 대해 살펴보았다. 구조기술자의 적절한 판단이 변수로서 포함되면 적은 개수의 샘플 수로도 비교적 정확한 값의 최종 예측값을 산정할 수 있어 전통적인 통계학적 접근에 비해 보다 실제값에 근접한 예측값을 구할 수 있는 것을 확인하였다.

기존 구조물의 모델 업데이팅 기법은 주로 진동 계측을 통해 얻은 전역적 구조 응답-모달 파라미터-를 이용한다. 모달 파라미터를 이용하여 업데이트된 모델은 전역적 구조 응답을 잘 추정할 수 있지만, 부재 레벨의 안전성 평가를 위한 국부적 응답 예측에는 어려움이 있다. 구조물 내 구조 부재들의 변형률 계측을 통해 응력을 추정하고, 안전성 평가가 이루어진다. 따라서, 본 연구는 모달 파라미터 이외에 로컬 구조 부재들에 가하는 해머 가력을 통해 계측한 변형률을 추가적으로 모델 업데이팅에 이용한다. 본 연구가 제안하는 모델 업데이팅에서 목적함수는 전역적/국부적 계측 응답과 모델의 응답간의 차로 설정되며 NSGA-II를 이용하여 이를 최소화된다. 업데이트 모델에서 예측하는 변형률 응답은 철골조의 안전성 평가에 활용된다. 제안한 기법은 철골 프레임에 대한 시뮬레이션과 해머 가력 실험을 통해 검증된다.

본 논문에서는 페러데이 법칙을 이용한 진동발전 장치를 지하철의 자갈도상과 콘크리트 도상의 분류에 따른 기전력 량을 분석 하였다. 지하철 2호선 서초～방배 구간의 자갈도상에서 콘크리트 도상 변경으로 동일한 전동차 운행속도로 동일 구간에서 차량운행에 의한 동특성을 분석하고 진동력발전 장치를 이용해 얻어질 수 있는 기전력 량을 분석하였다. 또한 페러데이의 법칙에 의한 유도 기전력 식에 의한 계산 기전력 량과 발전 장치에 의한 관측 기전력 량을 베이지안 회귀 분석 및 상관분석을 통하여 철도에 적용되는 모델에 대한 신뢰구간과 모델식을 각 도상별로 업데이팅하였다. 수정된 식을 이용한 기전력은 한 개의 진동발전 장치 당 콘크리트 도상에서 4mV, 자갈도상에서는 40mV의 전력을 얻을 수 있다.

본 논문에서는 거더교 형식을 갖는 교량구조물의 격자 유한요소모델에 대한 모델개선을 위해 하이브리드 유전자 알고리즘에 기초한 유한요소 모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘과 심플렉스 최적화방법에 기초한 직접탐색기법으로 구성하였다. 제안된 기법에 적용할 수 있도록 고유진동수, 모드형상 및 정적 처짐에 대한 계측값과 유한요소해석 결과를 사용한 적합함수를 제시하고, 강성과 질량을 동시에 개선할 수 있도록 이들 세 가지 적합함수의 선형 조합 형태를 갖는 다중목적함수를 제시하였다. 제안된 방법은 2경간 연속 격자 유한요소모델의 수치예제와 단경간 플레이트 거더교에 대하여 검증하였다. 수치예제의 경우, 랜덤 노이즈를 고려한 계측오차의 영향을 수치해석적으로 평가하였다. 수치해석과 실험적 검증을 통해, 제안된 방법이 거더교 형식의 교량에 대한 유한요소 모델개선에 적합하고 효과적임을 검증하였다.

This paper focused on the application of finite element model updating technique to evaluate the structural properties of the reinforced concrete specimen using the data collected from shaking table tests. The specimen was subjected to six El Centro(NS, 1942) ground motion histories with different Peak Ground Acceleration(PGA) ranging from 0.06g to 0.50g. For model updating, flexural stiffness values of structural members(walls and slabs) were chosen as the updating parameters so that the converged results have direct physical interpretations. Initial values for finite element model were determined from the member dimensions and material properties. Frequency response functions(i.e. transfer functions), natural frequencies and mode shapes were obtained using the acceleration measurement at each floor and given ground acceleration history. The weighting factors were used to account for the relative confidence in different types of inputs for updating(i.e. transfer function and natural frequencies). The constraints based on upper/lower bound of parameters and sensitivity-based constraints were implemented to the updating procedure in this study using standard bounded variable least-squares(BVLS) method. The veracity of the updated finite element model was investigated by comparing the predicted and measured responses. The results indicated that the updated model replicates the dynamic behavior of the specimens reasonably well. At each stage of shaking, severity of damage that results from cracking of the reinforced concrete member was quantified from the updated parameters(i.e. flexural stiffness values).

구조물에 고유한 진동수,모드형태 및 감쇠비 등과 같은 동적성능치를 추출하기 위하여 25층 및 42층 건물에 대하여 자연진동에 의한 동적계측실험을 수행하였다. 고려된 건물은 주요 횡하중 지지기구로서 코아벽체 혹은 전단벽체가 추가된 철근콘크리트건물이며, 입면 혹은 평면상으로 골조가 혼합된 구조형식을 나타낸다. 특히, 25층 건물은 측면에 위치한 코아벽체 이외에 상부로부터 내려오는 전단벽 구조가 4층 바닥이하에서 골조형식으로 전환되는 복잡한 구조이다. 이와 같은 이유 및 건물 주방향의 유사한 강성배치로 매우 근접하고 혼합된 모드형태가 예상되어 시스템판별 시 어려움이 예상된다. 현재까지 개발된 다양한 시스템판별법을 대상건물의 자연진동 실측기록에 적용하여 모달계수를 유도하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다. 3개의 주파수영역 및 4개의 시간영역에 근거한 응답의존 시스템판별법이 고려되었다. 서로 다른 시스템판별법에 의하여 추출된 고유진동수 및 감쇠비는 대체로 상당한 일치를 보였으나, 모드형태는 사용된 방법에 따라 정도가 다르게 불일치를 나타냈다. 실험으로부터 추출한 성능치와 초기 유한요소해석 값을 비교해 본 결과 대상건물 모두 적어도 저차 3개의 고유진동수에서 2배 정도의 차이를 나타냈다. 실험과 해석결과의 일치를 위하여 몇몇 수동모델향상이 시도되었으며, 허용할 만한 결과를 획득하였다. 사용된 시스템판별법에 대하여 각자의 장, 단점에 대하여 기술하였으며, 본 연구와 같은 실제 대형구조물에 대하여 자동모델향상기법을 적용할 시 예상되는 문제점에 대하여 토의하였다.

기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.

콘크리트의 크리프와 건조수축에 의한 시간에 따른 프리스트레스 장기예측의 정확성은 프리스트레스트 큰크리트 교량과 같은 사회 기반 시설의 유지 관리 및 보수 결정 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 교량의 프리스트레스 장기예측의 불확실성 감소, 즉 예측의 정확성 향상을 위하여 현장 계측치를 이용하여 베이시안(Bayesian)통계기법을 도입하는 예측기법을 제안하였다. 베이시안 해석시 사전 확률분포는 콘크리트의 크리프와 건조수축의 확률 특성을 고려하여 나타내며, 우도 함수(likelihood function)는 현장에서의 계측치를 사용하여 나타내었다. 시간에 따른 구조적 거동 시스템으로부터의 지속적인 계측 기록은 베이시안 지식 기반에서의 확률분포를 업데이팅 하기 위하여 사용되며, 사후 확률분포는 사전확률분포와 우도 함수를 조합하여 획득한다. 실제로 가설되고 있는 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더 교량으로부터 계측된 프리스트레스 힘의 수치 예제해석을 통하여 제안 기법의 적용성을 제시하였다.

We propose an efficient algorithm to find and update sequential patterns when new transactions are added to an existing database. This method reduces time for scanning the existing and new databases since it uses only transactions that influence the length of sequence. This algorithm outperforms existing algorithm when updated sequential pattern found in the whole database are longer than the patterns in the existing database. Experimental results show the reduction in total execution time.