[논문]보 구조물에서 변형률 계측 데이터를 활용한 디지털트윈 모델 구현

한만석; 신수봉; 문태욱; 김다운; 이종한

doi:10.13161/kibim.2019.9.3.001

보 구조물에서 변형률 계측 데이터를 활용한 디지털트윈 모델 구현
Digital Twin Model of a Beam Structure Using Strain Measurement Data 원문보기

Journal of KIBIM = 한국BIM학회논문집, v.9 no.3, 2019년, pp.1 - 7

한만석 (인하대학교 토목공학과) , 신수봉 (인하대학교 사회인프라공학과) , 문태욱 (인하대학교 토목공학과) , 김다운 (인하대학교 토목공학과) , 이종한 (인하대학교 사회인프라공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Digital twin technology has been actively developed to monitor and assess the current state of actual structures. The digital twin changes the traditional observation method performed in the field to the real-time observation and detection system using virtual online model. Thus, this study designed a digital twin model for a beam and examined the feasibility of the digital twin for bridges. To reflect the current state of the bridge, model updating was performed according to the field test data to construct an analysis model. Based on the constructed bridge analysis model, the relationship between strain and displacement was used to represent a virtual model that behaves in the same way as the actual structure. The strain and displacement relationship was expressed as a matrix derived using an approximate analytical theory. Then, displacements can be obtained using the measured data obtained from strain sensors installed on the bridge. The coordinates of the obtained displacements are used to construct a virtual digital model for the bridge. For verification, a beam was fabricated and tested to evaluate the digital twin model constructed in this study. The displacements obtained from the strain and displacement relationship agrees well with the actual displacements of the beam. In addition, the displacements obtained from the virtual model was visualized at the locations of the strain sensor.

주제어

표/그림 (16)

그림 Figure 1. Research flow chart
그림 Figure 2. Singapore with digital twin (LG CNS, 2018)
그림 Figure 3. Digitalization trends of major construction companies(BCG, 2017)
그림 Figure 4. Flow chart of constructing a digital twin model
그림 Figure 5. Process of deriving the relationship between strain and displacement
그림 Figure 6. Algorithm for implementing the visualization of digital twin model
그림 Figure 7. Beam model
그림 Figure 8. Truck load: KL-510(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2015)
표 Table 1. Material and sectional properties of beam model
표 Table 2. Mean displacement error rates for concentrated and distributed loads
그림 Figure 9. Experimental model for digital twin:(a) 2-span beam, (b) sensors installed
그림 Figure 10. Displacement of the beam:(a) deflection, (b) camber
표 Table 3. Mean displacement error rates for truck load
표 Table 4. Materials and models for experiment
그림 Figure 11. Visualization of digital twin of the beam model
그림 Figure 12. Online visualization of digital twin

AI 본문요약
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문제 정의

변형률과 변위 관계를 이용한 디지털트윈의 시각화(Visualization)도 실시하여 실험 모형의 거동과 실시간으로 비교 검토할 수 있게 하였다. 보 구조물에 기반한 본 연구의 결과로 교량에 대한 디지털트윈 구현 가능성을 확인하고, 향후 추진 연구 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 교량에 대한 디지털트윈 구현을 위한 초기연구를 수행하였다. 교량에 대한 디지털트윈을 구현하기 위해 모델업데이팅을 통해 해당 교량에 대한 해석 모델을 구축하였다.
본 논문은 Han(2019)의 학위논문 연구로써 토목건설 분야에서 주요한 구조물의 하나인 교량의 초기단계 디지털트윈 모델을 구축하였다. 모델 구현을 위한 변형률과 변위에 대한 관계를 해석적으로 유도하고, 그 관계성을 검증하였다.

제안 방법

Python 언어 기반 프로그램을 통해 각 변형률 센서 위치에서 출력된 변위는 좌표화하여 Prototype 형태로 시각화하였다. 시각화된 영상은 보 구조물에 설치된 변형률 센서 위치를 기준으로 점과 선의 형태로 표현하였다.
[B]행렬을 구축하기 위해 본 연구에서는 단위변위법 및 단위하중법을 사용하여 변위를 계산하고 실제 변위와 오차율이 가장 적은 방법을 사용하였다. 변위 오차율은 다음 식에 의해 계산되어질 수 있다.
본 논문에서는 교량에 대한 디지털트윈 구현을 위한 초기연구를 수행하였다. 교량에 대한 디지털트윈을 구현하기 위해 모델업데이팅을 통해 해당 교량에 대한 해석 모델을 구축하였다. 설정된 해석 모델을 바탕으로 실제 구조물과 동일한 거동을 나타낼 수 있는 변형률과 변위의 관계식인 행렬을 구축하였다.
Figure 6의 알고리즘을 구현하기 위해서는 먼저 디지털트윈 프로그램 내에 [B]행렬 기반의 변형률-변위 환산 함수(식 (1) 참조)를 구축해야 한다. 그다음 디지털트윈 프로그램에 대상교량를 표현하는 가상의 모델을 제작한다. 가상의 모델이 제작되면 대상교량에 설치한 각 변형률 센서와 동일한 위치에 노드를 설정하고 좌표를 부여한다.
우선, 보 구조물에 대한 해석 모델을 설계한 다음, 변형률과 변위 관계성을 나타내는 행렬을 단위변위법과 단위하중법을 이용하여 유도하였다. 그리고 검증을 위해 하중 종류에 따른 변위 오차율을 계산하였다. 집중하중과 분포하중, 트럭하중을 각각 작용시켜 변위 오차율을 구한 결과, 단위변위법과 단위하중법의 결과가 거의 비슷하게 나타났다.
2절에서 설명한 단위변위법과 단위하중법에 의해 [B]행렬을 각각 구하였다. 단위변위 기법과 단위하중 기법으로 설계한 2 가지 [B]행렬에 대하여 다양한 하중종류와 위치를 무작위로 작용시켰다. 하중은 집중하중, 분포하중, 트럭하중의 경우를 고려하였다.
디지털트윈 시각화 구현을 위하여 실험 모형을 제작하고 가상 모델의 거동을 실험 모형의 거동과 비교하였다. 실험 모형의 변형률 센서값은 행렬을 통해 변위로 출력되고 좌표화하여 가상 모델의 거동을 시각화하였다.
디지털트윈의 시각화를 위하여 실제 구조물과 모니터를 통한 가상 모델의 거동을 비교하기 위하여 3.1절에서 제시한 보 구조물과 동일한 실험 모형을 제작하였다. Figure 9는 제작된 실험 보와 변형률 센서가 부착된 모습이다.
본 논문은 Han(2019)의 학위논문 연구로써 토목건설 분야에서 주요한 구조물의 하나인 교량의 초기단계 디지털트윈 모델을 구축하였다. 모델 구현을 위한 변형률과 변위에 대한 관계를 해석적으로 유도하고, 그 관계성을 검증하였다. 변형률과 변위 관계를 이용한 디지털트윈의 시각화(Visualization)도 실시하여 실험 모형의 거동과 실시간으로 비교 검토할 수 있게 하였다.
모델 구현을 위한 변형률과 변위에 대한 관계를 해석적으로 유도하고, 그 관계성을 검증하였다. 변형률과 변위 관계를 이용한 디지털트윈의 시각화(Visualization)도 실시하여 실험 모형의 거동과 실시간으로 비교 검토할 수 있게 하였다. 보 구조물에 기반한 본 연구의 결과로 교량에 대한 디지털트윈 구현 가능성을 확인하고, 향후 추진 연구 방향을 제시하였다.
보(Beam) 구조물을 대상으로 [B]행렬을 설계하고 검증하였다. 모델은 2경간 부정정보(Statically Indeterminate Beam)로 정의하고 경간당 길이는 30 cm로 총 60 cm로 설계하였다.
그래서 디지털트윈의 시각화 프로세스가 빠르게 작동될수록 실시간 구현도 가능하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 디지털트윈의 전 과정이 이루어지는 시간을 5Hz(0.2초)로 설정하였다. 시각화된 화면에 출력되는 변위는 cm, 처짐량은 (+)단위, 솟음량은 (-)단위로 표시하였다.
KL-510 트럭하중의 하중비율은 Figure 8에 보인 바와 같이 비례상수 A로, 하중 간의 거리비율은 비례상수 B로 표현하였다. 사용부재 재료특성에 맞게 A와 B의 값을 조절하여 트럭하중을 적용하였다.
교량에 대한 디지털트윈을 구현하기 위해 모델업데이팅을 통해 해당 교량에 대한 해석 모델을 구축하였다. 설정된 해석 모델을 바탕으로 실제 구조물과 동일한 거동을 나타낼 수 있는 변형률과 변위의 관계식인 행렬을 구축하였다. 행렬을 통해 교량에 설치된 변형률 센서 계측된 값을 변위를 변환하고, 이를 좌표화함으로써 가상 모델을 통한 시각화를 구현하였다.
디지털트윈 시각화 구현을 위하여 실험 모형을 제작하고 가상 모델의 거동을 실험 모형의 거동과 비교하였다. 실험 모형의 변형률 센서값은 행렬을 통해 변위로 출력되고 좌표화하여 가상 모델의 거동을 시각화하였다. 정적하중에 대해서 가상 모델의 거동은 실험 모형의 거동과 유사하게 나타났다.
실험 모형에 설치한 6개의 변형률 센서는 아두이노(Arduino) 프로그램을 통해 측정하였다. 아두이노를 통해 측정된 값을 물리적 값으로 변환하기 위하여 아두이노 프로그램과 연동 가능한 Python 언어 기반의 프로그램을 작성하였다. 측정된 변형률은 식 (3)을 의해 구축된 행렬을 사용하여 각 센서 위치에서의 변위를 출력한다.
우선, 보 구조물에 대한 해석 모델을 설계한 다음, 변형률과 변위 관계성을 나타내는 행렬을 단위변위법과 단위하중법을 이용하여 유도하였다. 그리고 검증을 위해 하중 종류에 따른 변위 오차율을 계산하였다.
행렬을 통해 교량에 설치된 변형률 센서 계측된 값을 변위를 변환하고, 이를 좌표화함으로써 가상 모델을 통한 시각화를 구현하였다. 이를 검증하기 위해 보 구조물에 대한 실험을 수행하고 디지털트윈을 구현하였다.
총 8 가지의 하중 Case를 설계하고 결과를 비교하였다. 비교 결과 각 경우마다 2 가지 기법의 오차율이 거의 비슷하게 나타났다.
설정된 해석 모델을 바탕으로 실제 구조물과 동일한 거동을 나타낼 수 있는 변형률과 변위의 관계식인 행렬을 구축하였다. 행렬을 통해 교량에 설치된 변형률 센서 계측된 값을 변위를 변환하고, 이를 좌표화함으로써 가상 모델을 통한 시각화를 구현하였다. 이를 검증하기 위해 보 구조물에 대한 실험을 수행하고 디지털트윈을 구현하였다.

대상 데이터

보(Beam) 구조물을 대상으로 [B]행렬을 설계하고 검증하였다. 모델은 2경간 부정정보(Statically Indeterminate Beam)로 정의하고 경간당 길이는 30 cm로 총 60 cm로 설계하였다. 각 지점부는 양 끝단은 힌지(Hinge)와 롤러(Roller), 중앙부는 롤러로 설계하였다.
본 연구에서는 대상교량에 설치된 변형률 센서 계측값을 이용할 수 있는 디지털트윈 모델을 구성하였다. 즉, 대상교량과 흡사한 가상 해석모델을 설정한 다음 각 센서 위치에서 측정한 변형률값을 변위 좌표로 변환, 인식시켜 대상교량과 같은 거동을 컴퓨터에서 디지털트윈으로 구현하는 것이다.

데이터처리

비교분석은 위해 정적재하 실험을 수행하였다. Figure 10과 11은 실험 모형에 100g 추를 올렸을 때 최대 처짐량과 최대 솟음량을 측정한 모습이다.
Table 4는 실험 모형에 사용된 재료와 설명이다. 실험 모형에 설치한 6개의 변형률 센서는 아두이노(Arduino) 프로그램을 통해 측정하였다. 아두이노를 통해 측정된 값을 물리적 값으로 변환하기 위하여 아두이노 프로그램과 연동 가능한 Python 언어 기반의 프로그램을 작성하였다.

이론/모형

Figure 5와 같이 모델업데이팅을 통한 교량 해석 모델을 이용하여 변형률과 변위의 관계식을 유도한다. 본 연구에서는 변형률과 변위의 관계성을 유도하기 위해 전산 해석 모델을 사용하였다.
하중은 집중하중, 분포하중, 트럭하중의 경우를 고려하였다. 트럭하중은 한계상태설계법(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2015)에 제시된 KL-510 하중을 사용하되 부재 특성과 경간 길이를 고려하여 적용하였다. KL-510 트럭하중의 하중비율은 Figure 8에 보인 바와 같이 비례상수 A로, 하중 간의 거리비율은 비례상수 B로 표현하였다.

성능/효과

결론적으로 변위 오차율을 비교해본 결과, 2 가지 방법에 의한 행렬 중 어떠한 것을 사용하여도 무방할 것으로 판단되었다.
변형률 센서를 빠르게 읽을수록, Python 매크로의 계산과정이 빨라지게 되어 변위로 출력한 좌표를 빠르게 업데이트 할 수 있다. 그래서 디지털트윈의 시각화 프로세스가 빠르게 작동될수록 실시간 구현도 가능하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구에서는 디지털트윈의 전 과정이 이루어지는 시간을 5Hz(0.
이로써 실시간 모니터링도 가능할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 정적하중에 대한 변형률과 변위의 관계성을 설계하여 디지털트윈을 구현하였지만, 동적하중에서도 지속적인 데이터 계측을 통해 실시간 시각화가 가능함을 보였다.
비교 결과, 변형 형상은 실험 모형과 시각화된 화면이 매우 유사하였다. 변위는 실제 모형의 경우 하중을 올렸을 때 왼쪽 경간의 최대 처짐이 약 6mm, 오른쪽 경간의 최대 솟음은 약 2mm로 나타났다.
1절에서 검증하였듯이 각 센서 위치에서의 변위 오차율이 서로 매우 다르게 나타나는 것이 아니라 비슷하게 나타나는 것을 알 수 있다. 원인분석을 위해 추가적으로 다른 위치에 하중을 올려 변위를 비교해본 결과, 처짐이 발생하는 경간에서의 변위는 오차율이 적게 발생하는 반면 솟음이 발생하는 경간에서 실제와 많은 변위 차이가 났다. 아두이노 변형률 센서의 특성상의 문제로 판단되므로 실제 실교량에서 사용되는 변형률 센서를 사용할 경우는 오차가 많이 줄어들 것으로 예상한다.
그리고 검증을 위해 하중 종류에 따른 변위 오차율을 계산하였다. 집중하중과 분포하중, 트럭하중을 각각 작용시켜 변위 오차율을 구한 결과, 단위변위법과 단위하중법의 결과가 거의 비슷하게 나타났다. 집중하중의 경우는 오차율이 거의 0%에 가까웠고, 분포하중과 트럭하중은 유사한 오차율을 보였다.

후속연구

따라서 향후 연구에서는 다양한 형태의 하중을 포함하여 정적재하뿐만 아닌 동적재하에 대한 변형률과 변위 관계를 평가할 예정이다. 이러한 연구 성과를 통해 교량에서 실시간 모니터링이 가능한 디지털트윈을 개발한다면 실시간으로 교량의 구조적 상태 파악도 가능할 것으로 판단된다.
따라서 향후 연구에서는 다양한 형태의 하중을 포함하여 정적재하뿐만 아닌 동적재하에 대한 변형률과 변위 관계를 평가할 예정이다. 이러한 연구 성과를 통해 교량에서 실시간 모니터링이 가능한 디지털트윈을 개발한다면 실시간으로 교량의 구조적 상태 파악도 가능할 것으로 판단된다.
동적하중을 가했을 경우도 지속적인 변형률 센서 계측을 통해 실시간으로 거동이 유사하게 나타났다. 이로써 실시간 모니터링도 가능할 것으로 판단된다. 본 논문에서는 정적하중에 대한 변형률과 변위의 관계성을 설계하여 디지털트윈을 구현하였지만, 동적하중에서도 지속적인 데이터 계측을 통해 실시간 시각화가 가능함을 보였다.
변형률 센서에서 변형률을 측정하고 변위로 환산되어 모니터로 출력되는 과정이 매우 빠르게 진행되어 실시간 표현이 가능한 것으로 판단된다. 이를 통해 추후에는 동적거동에 대한 실시간 디지털트윈 구현에 대한 연구를 진행할 예정이다.
이는 단위변위법과 단위하중법에 의한 행렬을 통해 구한 결과로 집중하중의 개념은 포함되어 있어 오차율이 적은 반면 분포하중에 대한 수치적 해석이 포함되어 있지 않아 오차율이 크게 나타나는 것으로 판단된다. 향후에는 실 교량에 작용하는 다양한 하중을 적용시킬 수 있는 변형률과 변위 관계성에 대한 연구가 필요할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	디지털트윈은 몇 단계 사이버 기술에 해당하는가?	디지털트윈은 CPS와의 연계선상에서 데이터와 정보를 연결하여 잠재적 문제를 예측하는 2 단계와 자가 평가 결과를 인포그래픽(Infographics) 기반으로 사용자에게 제공하는 인지수준의 4단계 사이에 해당하는 기술, 즉 3 단계의 사이버 기술 수준에 해당한다 (Wikipedia, 2018).
	디지털트윈을 구현하기 위해 실시되는 일은?	대상교량과 흡사한 거동을 나타내는 디지털트윈을 구현하기 위해서는 모델업데이팅(Model updating)을 통한 해석 모델 설정이 매우 중요하다. 이를 위해서 일반적으로 대상교량에 대한 현장재하시험을 실시하여 거동 특성을 파악하고, 계측값을 기반으로 모델업데이팅을 실시하여 교량 해석 모델을 설정한다. 따라서, 현장에서 계측되는 데이터는 디지털트윈의 정확도에 영향을 주기 때문에 최대한 신뢰도가 높은 데이터를 얻는 것이 중요하다.
	디지털트윈이란?	디지털트윈(Digital Twin)은 CPS(Cyber Physical System)와 함께 복잡하고 동적인 물리시스템을 쉽게 제어할 수 있도록 하는 기술이다. CPS는 사이버 물리시스템으로 사이버수준을 Figure 1에 보인 바와 같이 1 단계에서 5 단계로 표현할 수 있으며, 5 단계가 인간의 제어 없이 스스로 판단하고 제어할 수 있는 능력을 의미한다.

참고문헌 (16)

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