In this study, the reliability of the analysis is evaluated by comparing the average wind pressure coefficient, RMS wind pressure coefficient and wind pressure spectrum with same condition of wind tunnel test which are calculated in the high-Reynolds number range of 1.2 ×1.06, 2.0.×106 each for the typical curved shape dome structure. And it is examined by the reliability of analysis through Improved delayed detached Eddy Simulation(IDDES), which is one of the hybrid RANS/LES techniques that can analyze the realistic calculation range of high Reynolds number. As a result of the study, it was found that IDDES can be predicted very similar to the wind tunnel test. The distribution pattern of the wind pressure coefficient and wind pressure spectrum showed a similar compared with wind tunnel test.

구조물의 감쇠비는 내풍성능을 평가하는 가장 중요한 요소 중의 하나이다. 구조물의 실제 감쇠비는 대부분 계측된 응답을 기반으로 시스템 식별기술에 의하여 이루어진다. 그러나 예측된 감쇠비는 계측조건, 계측시간 및 시스템 식별기술에 따라 오차를 보이는 등 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 가상 동적진동기(Virtual Dynamic shaker)에 주요 개념으로 사용되었던 외부하중 스펙트럼의 전체 평탄성을 국부 평탄성으로 개념을 확대하여 감쇠비 추정을 보다 정교하게 하는 기법을 개발하였다. 국부 평탄성을 개념을 사용하여 감쇠비를 구하고자 하는 대상 모드의 고유진동수 부근에 적용함으로서 보다 정확하게 감쇠비 추정하는 기법을 다루었다. 본 개발된 기법을 검증하기 위하여 고층건물의 상시진동에 대하여 적용하였으며, 기존 시스템 식별법, 자유진동실험에 의한 결과와 비교 평가하였다. 그 결과 전체 평탄성을 가지는 개념에 비하여 국부평탄성을 가지는 VDS가 보다 정확하게 감쇠비를 추정하는 것을 보였다.

현재 사용되고 있는 대부분의 풍진동해석법은 진동수영역의 스펙트럼 해석법에 기초하고 있다. 스펙트럼해석법은 하중 및 응답의 위상각을 무시하게 되며 그에 따라 병진방향 및 비틀림 방향의 모드 응답조합이 어려워질 수 있다. 본 연구에서는 일반화 밑면 모멘트 스펙트럼밀도함수로부터 재생된 풍하중 시간이력을 이용하여 병진, 비틀림 방향이 연계된 구조물의 응답을 해석하는 시간이력 해석법에 대해서 다룬다. 제시된 시간이력 해석법의 적용성을 검토하기 위하여 직사각형 평면을 가지는 40층 규모의 구조물을 대상으 로 해석을 수행하였다. 수치해석결과에 의하면, 시간이력해석법에 의하여 질량중심으로부터 멀리 떨어진 곳의 비틀림 모드에 의한 응답특성을 파악할 수 있었으며, 병진방향과 비틀림방향 모드 응답의 조합에 의하여 보다 정확한 응답예측이 가능한 것을 알 수 있었다. 또한 해석된 응답을 이용하여 사용성능 및 처짐 성능평가를 수행할 수 있기 때문에 예비설계 단계에서 보다 정밀한 내풍 성능평가가 가능한 것을 알 수 있었다.

추적자 SF6 가스농도의 공간분포를 예측하기 위하여 수동형 리모트 센싱 기술과 컴퓨터 단층 측정 기술을 접목시켜 도시모델을 모사한 풍동에서 시나리오에 따라 실험을 수행하였다. 풍동실험의 시나리오는 거리에 따른 스캐닝 방식과 각도에 따른 스캐닝 방식으로 실험을 수행하였고, OP-FTIR 원격 감시장비는 SF6 가스의 광로통합농도를 구하기 위하여 사용되었다. 또한 제안한 SBFM(Smooth Basis Function Minimization) 알고리즘은 SF6 가스농도를 공간정보를 예측하기 위하여 사용되었으며 최적의 Gaussian 함수 개수를 구하기 위하여 1개, 2개 및 3개의 Gaussian 함수를 적용하여 실험하였다. 실험 결과 SBFM 알고리즘에 의한 SF6 농도분포의 예측 결과는 실제 측정 결과와 비교할 때 1개의 Gaussian 함수를 적용한 결과의 상관계수가 0.755로 가장 잘 일치하였다. 아직 컴퓨터 단층 기술과 수동형 리모트 센싱 기술의 결합된 기술이 실험실적 연구단계이지만 SBFM 알고리즘과 기하학적 빔 스캐닝 기술이 보다 향상된다면 대기오염 감시 및 국방 분야에 폭 넓게 응용될 것으로 기대된다.