건물의 경우, 용도 변경에 따른 중력하중 변화, 시공 단계에 따라 중력하중 변화 등이 구조물 시스템에 영향을 미친다. 따라서, 본 연구에서는 시스템 식별 변수 설정에 있어 기존에 강성만을 변수로 설정한 방법에 추가적으로 질량을 변수로 설정하여 시스템을 식별하는 기법을 제안한다. 계측한 동특성과 FE모델에서 추출한 동특성 간의 차이를 최소화하여 변수를 탐색하게 된다. 최소화 기법으로 변형 유전 알고리즘을 적용하였다. 보다 전역적 해탐색을 위해 변형 유전 알고리즘은 더 넓은해 탐색 공간에서 해를 찾는다. 철골 보 구조물의 시뮬레이션을 통해 본 연구가 제시한 기법을 검증하였고 변형 유전 알고리즘과 기존의 단순 유전 알고리즘의 성능을 비교하였다. 또한, 강성 식별만을 수행한 기존 연구의 방법과 본 연구가 제시한 기법간의 차이를 비교하였다.

Genetic algorithm is one of the best ways to solve a discrete variable optimization problem. Genetic algorithm tends to thrive in an environment in which the search space is uneven and has many hills and valleys. In this study, genetic algorithm is used for solving the design problem of gable structure. The design problem of frame structure has some special features(complicate design space, many nonlinear constrants, integer design variables, termination conditions, special information for frame members, etc.), and these features must be considered in the formulation of optimization problem and the application of genetic algorithm. So, 'FRAME operator', a new genetic operator for solving the frame optimization problem effectively, is developed and applied to the design problem of gable structure. This example shows that the new opreator has the possibility to be an effective frame design operator and genetic algorithm is suitable for the frame optimization problem.