본 논문에서는 무도상 철도판형교에 열차하중이 재하되었을 때 변위를 최소화시키는 하부 수평브레이싱의 보강 형상 및 설치 위치를 검토하였다. 우선 거더와 수평 브레이싱으로 연결된 2거더 구조계의 전체 횡좌굴모멘트에 영향을 주는 요소를 검토하였다. 다음 으로는 무도상 철도판형교의 하부를 설치 위치를 달리하여 수평브레이싱으로 보강하였다. 보강된 무도상 철도판형교에 열차하중 및 거 더의 중심과 열차하중의 재하위치간의 편심거리(e)에 따라 발생하는 축방향의 비틀림모멘트를 고려하여 구조해석을 수행하였다. 보강모 델별로 지간 중앙에서의 단면의 중심에서 발생하는 변위를 검토하여 변위를 최소화시키는 모델을 선정하였다. 본 연구를 통하여 무도상 철도판형교에 열차하중 재하시 변위를 최소화시키는 하부 수평브레이싱의 보강 형상 및 설치 위치를 제안하였다.

교량은 국가의 사회경제 발전과 국민 안전에 중대한 영향을 미치는 중요한 인프라이다. 하지만 다수 의 국내 교량이 1970년대와 1980년대의 고도의 경제성장기에 완공되었으며, 현재 교량의 노후화 비중 은 전체 교량의 30%에 달하고 있다. 현재 노후화 교량에 대한 유지 보수 시스템의 부족으로 인해 교 량 붕괴 사고가 발생한 사례들이 발생하고 있다. 따라서 노후화가 진행되는 교량에 대해 효율적으로 관리하기 위한 우선순위 평가 모델 개발은 중요시된다. 본 연구에서는 개발한 유지관리 우선순위 모델 을 개발하였고, 이를 실제 교량에 대해 적용하여 평가하였다. 제안된 모델의 활용을 통해 위험에 노출 된 교량의 유지 보수 및 관리를 효율적이고 신뢰할 수 있게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조 건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선 적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요 소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제 안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사 용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추 정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결 정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.

최근 건설기술발전은 시공순서 세분화와 단면강성증진과 같은 기술변화로 선형조건 및 시공여건에 따라 요구되고 있는 다양한 교량 상부거더 형식이 개발되고 있다. 즉, 교량하부 형하공간이 부족한 곳에 설치하여야 하는 저형고 또는 장경간 거더와 같이 각각의 교량 설치 위치 상황에 따라 다른 형식을 요구되고 있다. 이러한 요구로 기존의 하로판형교를 개선한 아치 엣지보로 보강된 U형 강합성 교량을 연구대상 교량으로 선정하게 되었다. 따라서 본 연구는 아치 형태로 변화는 I형 강재의 상부 압축부에 고강도 콘크리트를 충전시켜 각각의 주거더를 구성시킨 하로교형식의 강합성 U형거더를 실물제작하여 구조거동을 분석하였다. 실험하중은 2단계로 구분하여 적용하였다. 1단계는 설계하중 1,200kN의 2.5배인 1차 실험하중 3,000kN을 재하하여 실험오차와 재료비선형성을 확인하였다. 2단계 실험하중 2,000kN에서는 선형분포를 나타냈고 하중제거상태에서 잔류변형이 발생하지 않았다. 분석결과, 아치단면으로 변하는 주거더와 주거더 상단의 충전콘크리트의 합성은 단부의 압축력 집중현상과 같은 아칭효과를 나타냈다.

해상교량 하부의 직선항로 길이 확보는 선박 통항 안전을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 항만 및 어항 설계기준에 따르면 해상교량 하부 직선항로 길이는 선박길이의 8배로 획일적인 가이드라인을 적용하고 있다. 본 연구는 적정 해상교량 하부 직선길이를 도출하기 위해 ES 모델을 이용하여 항로폭, 통항량, 항로의 곡률, 직선항로길이에 따른 위험도 비율을 확인했다. 확인 결과 항로의 곡률이 45°의 경우 항로길이가 3L에서 10L로 길어짐에 따라 위험도 비율이 2.27 % 감소했다. 곡률에 따른 위험도는 직선항 로의 길이가 3L의 경우 곡률이 45°에서 0°로 변하면서 위험도 비율이 4.83 % 감소하는 것을 확인했다. 또한 항로폭 400 m, 시간당 발 생선박이 20척의 조건에서 항로의 곡률별, 직선항로에 따른 위험도 비율은 최대 1.45 % 감소하는 것을 확인했다. 이를 통해 해상 교량 건설 시 항로의 혼잡도 및 곡률에 따라 일정 길이 이상의 직선항로가 필요함을 검증했다.

Bridge construction cost estimates have generally been conducted by using historial unit-price(per meter or square meter). The traditional estimating method based on unit-price references can never completely reflect the specialty of cable supported bridge. In this paper, we have developed the system for supporting the approximate construction cost and the quantity estimation based on 3D model information in the pre-project planning phase of 3-span continuous suspension bridge with 2-pylons. First of all, we’d analyzed the design information (such as structural design report, blueprint and quantity) and the real cost data from the existing suspension bridges and derived the design variables of the bridges. We developed the BIM wizard that generates a suspension bridge model parametrically based on derived design variables. The principle material quantities of suspension bridge are calculated directly from 3-dimensional bridge model built by using the BIM wizard. We have established the system that the construction cost can be estimated more specific than the traditional estimating method.

본 연구는 기획단계, 설계단계 및 시공단계에서 사용가능한, 모듈러 강교량 상부구조 정보모델 생성의 효율성을 향상하기 위하여, 파라메트릭 모델링(parametric modeling)을 통해 상부모듈을 생성하고 이들을 조합할 수 있는 방안을 제시하였다. 파라메트릭 모델링을 적용하기 위한 요소 도출을 위하여 상부구조 구성요소 분류를 수행하였고, 분류된 요소를 결합 조건에 따라 13개의 종으로 구분하였다. 또한 모듈러 강교량 공장 제작 단위인 상부모듈의 조합을 통해 안정적인 상부구조 생성을 위한 세 가지 조합조건을 도출하였다. 파라메트릭 모델링을 통한 상부모듈 생성 시 구성요소 형상에 조합조건을 반영하는 변수를 도출하였다. 이를 본 연구에서 개발한 Building Information Model(BIM) 소프트웨어기반의 생성 인터페이스를 활용하여 타입과 변수에 따른 상부모듈 구성요소들을 생성하였다. 이때 생성된 상부모듈에는 상부구조로 조합하기 위한 정보를 반영하였으며, 이를 검증하기 위하여 Industry Foundation Classes(IFC) 기반의 정보모델을 생성하고, 반영한 속성정보를 확인함으로써 상부구조 생성에 활용할 수 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 3차원 직선교 모델의 객체인식을 통해 각 객체별 고유 명칭을 부여하는 알고리즘을 제시한다. 3차원 객체의 수치적 인식을 위해 국부 좌표계 상의 솔리드 객체 도심 좌표를 활용하였으며, 객체의 분류, 부재의 구분, 교량 방향 인식 등을 수행하여 객체특성집합을 정의하였다. 이를 통해 경간정보, 부재정보, 객체의 순서정보를 포함한 객체별 고유 명칭을 부여하였고, 트러스 교량 모델 및 서로 다른 좌표계를 갖는 교량모델에 적용하여 각 부재별 객체특성집합을 이용한 명칭의 부여의 적합성을 검토하였다. 또한 실제 교량의 3차원 모델을 대상으로 제안된 방법론을 통해 객체특성집합 정의 및 객체별 명칭을 부여하였고, 이를 매개로 모바일 장치용 모듈과 로컬 서버용 모듈에 적용하였다. 객체인식을 통한 명칭부여 알고리즘을 활용한 방법과 기존 현장점검 방식의 비교를 통해 기존 유지관리 현장점검 업무를 효과적으로 개선할 수 있음을 확인하였다.

이 논문에서는 곡선 프리스트레스트 콘크리트 사장교의 풍하중에 의한 정적 횡방향 휨거동 해석에 비선형 해석 모델 특성들이 미치는 영향을 검토하여 곡선 프리스트레스트 콘크리트 사장교의 풍하중에 의한 정적 휨거동을 정당하게 예측할 수 있는 해석방법을 제시하였다. 곡선 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 사장교의 시공단계별 풍하중에 의한 횡방향 휨거동 해석 시 재료의 비선형성은 물론 기하학적 비선형성을 모두 고려하였고 재료의 시간의존적 특성의 영향으로 콘크리트의 크리프, 건조수축, 강도증가와 프리스트레싱(PS) 강재와 케이블의 이완을 고려하였다. 곡선 PSC 사장교의 풍하중에 의한 휨거동을 다양한 비선형 해석 모델 특성들을 조합해서 고려하여 해석을 수행한 결과, 교량 상판의 인장균열 및 이에 따른 처짐의 증가를 정확히 예측하기 위해서는 재료의 비선형 응력-변형률 관계는 물론 콘크리트의 인장균열을 모두 포함한 재료 비선형성과 기하강성도 매트릭스는 물론 대변위에 의한 변형률의 비선형항 및 부재의 위상변화를 모두 포함하는 기하학적 비선형성을 고려한 해석이 반드시 필요함을 확인하였다. 부가적으로, 콘크리트의 인장증강효과 및 뼈대요소의 축력에 의한 기하강성도 매트릭스의 고려여부는 교량의 풍하중에 의한 정적 휨거동을 예측하는 데 영향을 크게 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 풍하중에 의한 곡선 PSC 사장교의 횡방향 휨거동은 상판의 횡방향 변위의 상당한 증가 및 거더 단면의 인장균열로 인해 상판이 폐합되기 직전단계가 폐합된 이후 단계보다 크게 불리함을 확인하였다.

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.

IAI의 IFC를 기반으로 강 교량을 구성하는 부재의 상세 설계 정보를 표현하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 먼저 강교 부재 상세 설계와 관련한 설계기준, 구조계산서, 상세설계도면을 분석하여 실무에서 다루어지는 설계 데이터 항목과 이들의 표현방식을 분류하였다. 설계 항목을 기존 IFC 모델로 표현 가능한 것, 추가 모델이 필요한 것으로 나누었고, 보강재, 격벽, 현장 연결부, 그리고 전단연결재를 보다 체계적으로 표현하기 위한 속성 및 위상관계를 정립하였다. 마지막으로 본 연구를 통해 제시된 데이터모델을 기반으로 설계 정보 입력을 위한 프로그램을 구현하였다. 테스트용 교량에 적용하여 물리적 STEP 파일 생성함으로써 제시한 데이터 모델의 논리성을 확인하였다.

교량의 손상추정을 위한 구조계 규명기법은 신호취득시스템 및 정보처리기술의 발전과 함께 최근에 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 신경망기법이나 유전자 알고리즘과 같은 소프트컴퓨팅 기법은 뛰어난 패턴인식성능 때문에 손상추정 문제에 활발히 활용되고 있다. 본 연구에서는 모드계수를 활용한 신경망기법기반 손상추정을 수행하였으며, 신경망을 훈련시키기 위한 훈련패턴을 생성하는 해석모델에서의 불확실성을 효과적으로 고려할 수 있는 방법을 제시하였다. 해석모델의 불확실성 대하여 민감하지 않은 입력자료인 손상 전 후의 모드형상의 차 또는 모드형상의 비를 신경망의 입력자료로 활용하였다. 단 순보와 다주형교량에 대한 수치예제를 통하여 본 연구에서 제시한 기법의 타당성 및 적용성을 검증하였다.

형상비가 상대적으로 작은 철근콘크리트 교각에 지진작용으로 인한 반복 횡하중이 작용하면 초기단계와 중간단계의 변위에서는 휨 거동을 보이다가 최종변위단계에서는 전단에 의해 파괴되는 휨-전단 거동을 보인다. 휨-전단 파괴거동을 보이는 교각은 휨 파괴거동을 보이는 교각에 비하여 연성능력이 저하되므로, 내진설계 또는 내진성능평가에서 극한변위를 해석적으로 결정하기 위해서는 휨성능곡선과 함께 전단성능곡선 모델을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 원형교각에 대한 기존 모델을 수정한 전단성능곡선 모델을 제안하였고, CALTRANS 모델, Aschheim등의 모델, Priestley 등의 모델, 제안모델의 특징을 비교하였다. 또 국내에서 수행된 실물크기 기둥 실험체를 대상으로 전단성능곡선 모델을 평가하였다. 제한된 범위의 소수 실험결과에 대한 적용으로서 일반화하기는 어려울 것이지만, 실험결과와 비교 검토한 결과 제안모델이 파괴형태의 예측과 변위성능 예측의 정확도에서 매우 우수한 것으로 평가되었다.

본 연구에서는 고속철도차량(TGV)이 교량 상을 통과할 경우 교량의 동적 거동을 해석하기 위한 단순화된 3차원 차량-교량 상호작용해석 모델을 제시한다. 축하중 편심 모델링 방법을 도입하여 교량에 작용하는 축하중에 의한 비틀림력과 교량의 비틀림 회전변위의 영향을 고려하여 보다 정확한 교량의 거동에 대한 해석 결과를 얻는다. 앞기관차, 뒷기관차, 객차들에 대해서 운동에너지, 포텐셜에너지, 감쇠에너지를 차량과 교량의 자유도로 각각 나타내고, Lagrange의 운동방정식을 적용하여 차량과 교량의 운동방정식을 유도한다. 또한, 차량-교량 사이에 상호작용을 고려하여 교량에 작용하게 되는 하중에 관한 식을 유도하며, 이러한 하중을 받는 교량의 운동 방정식이 구성된다. 시간경과에 따라 차량의 위치를 결정하면서 그 위치에 따른 차량-교량 시스템의 질량행렬, 강성행렬, 감쇠행렬, 그리고 하중벡터를 구성할 수 있고, Newmark의 방법(평균가속도법)을 이용하여 전체 차량-교량 시스템의 거동을 해석한다.

진동수 기반 내하력 평가모델을 실교량에 접목시켜 실시간으로 그 결과를 추정하기 위해 모니터링 및 평가 시스템 프레임 웍을 제시하고자한다. 실시간 내하력 평가 시스템은 무선 IOT가속도계를 부착하여 유효 상시진동데이터를 원격으로 획득하고 이를 통해 진동수 및 점성비를 분석하여 모델에서 요구하는 성능계수를 결정하고 이 결과들을 종합하여 이전 내하력 결과 대비 현재의 내하력을 추정하는 방법이다.

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.

In this paper, we developed a predictive model of maintenance and repair cost based on the element-level condition state by using information collected through the inspection/diagnosis of individual bridges for use in maintenance strategy analysis. The reliability of the prediction model can be improved through of big data analysis using various factors and additional data.