[논문]RC 고층 건물에서 계측 결과를 이용한 기둥축소 해석보정의 효과에 대한 변수 연구

송은석; 김재요

doi:10.11112/jksmi.2020.24.4.38

RC 고층 건물에서 계측 결과를 이용한 기둥축소 해석보정의 효과에 대한 변수 연구
A Parametric Study on Effects of Column Shortening Analytical Correction Using Measured Results in RC Tall Buildings 원문보기

한국구조물진단유지관리공학회 논문집 = Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, v.24 no.4, 2020년, pp.38 - 47

송은석 (광운대학교 건축공학과) , 김재요 (광운대학교 건축공학과)

초록
AI-Helper

RC 고층건물에서 발생하는 기둥축소의 예측 오차를 최소화하기 위하여 계측결과를 이용한 해석보정에 대한 변수연구가 수행되었다. 해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치이며, 변수에 따른 해석보정 모델을 41층 규모의 RC 건물의 시공단계해석에서 적용하여 변수에 따른 보정 효과를 비교·분석하였다. 보정 횟수와 전체 보정량에 따른 층별 오차 값의 감소율을 비교하였으며, 해석보정의 시행기준은 일정한 간격을 기준으로 해석보정 할 경우, 해석보정 값은 오차 값만큼 보정할 경우, 계측 위치는 매 층 계측이 될 경우에 오차가 최소화되는 경향을 확인하였다. 이로부터 실제 해석 모델에 대하여 여러 해석보정 모델을 적용함으로써 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

A parametric study for analytical correction using measurement results was performed to minimize errors in the predictions of column shortening in RC tall building. The parameters of the column shortening analytical correction are the execution standard of analytical correction, the value of the analytical correction, and the measurement location, and the analytical correction models with the parameters were applied to the construction sequence analysis of a 41-story RC building to compare and analyze the correction effect according to the parameter. The reduction ratio of the error value for each floor was compared with the number of corrections and the total corrected value, and it was confirmed that the error tended to be minimized when the execution standard of analytical correction was performed based on a regular interval, when the analysis correction value was corrected by the error value, and when the measurement position was measured every floor. From this, it was confirmed that the most appropriate analytical correction model can be derived by applying multiple analytical correction models to the actual analysis model.

주제어

표/그림 (11)

표 Table 1 Analytical correction models
그림 Fig. 1 Sample model
그림 Fig. 2 Analytical correction process of TOL05-TOL-EF model
그림 Fig. 3 Analytical correction process of STG12-ERR-EF model
표 Table 2 Result summary of analytical corrections
그림 Fig. 4 Error reduction ratio according to the number of corrections for each measurement
그림 Fig. 5 Comparison of TOL05-ERR-EF and STG06-ERR-EF analytical correction by measurement at 61 stage
그림 Fig. 6 Comparison of error reduction ratio for each floor according to the criterion for applying analytical correction
그림 Fig. 7 Comparison of error reduction ratio for each floor according to the analytical correction value
그림 Fig. 8 Error reduction ratio according to the total corrected value for each measurement
그림 Fig. 9 Comparison of error reduction ratio for each floor according to the measurement location

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 고층건물의 기둥축소에 대하여 계측과 예측의 오차를 줄이기 위한 해석보정의 연구를 기반으로 계측 결과를 이용한 해석보정 변수를 제시하고, 최적의 해석보정 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 여러 가지 변수에 대한 해석보정 모델을 실제 건물에 적용하여 변수에 대한 적절성을 평가하였다. 대상 건물은 Fig.
이에 본 연구에서는 해석보정에 대해 적용할 수 있는 여러 가지 변수를 제시하고, 이를 철근콘크리트 41층 규모의 해석 모델에 적용하여 각 해석보정 모델에 대하여 비교·분석한 후 최적의 해석보정 방법을 제시하는 연구를 진행하였다.

가설 설정

해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치를 적용하였으며, 철근 콘크리트 41층 건물을 대상으로 3차원 시공단계해석을 수행하였다. 가정한 4가지의 현장계측에 대하여 해석보정을 실시하였다. 해석보정 모델별로 해석보정을 시행 했을 때 보정 횟수에 따른 층 오차 값 감소율과 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치에 따른 효과와 영향을 분석하였다.

제안 방법

72㎜만큼 발생하였다. 그에 따라 최상부층에서 오차 값만큼 보정하여 보정 직후 9층의 오차가 0㎜가 되도록 하였다. 12 Stage 이후 17층이 시공되는 23 Stage에서도 같은 방법으로 최상부층에 오차 값만큼 보정을 적용하였고(Fig.
기둥축소량은 총 61단계의 시공단계로 구성하여 1,000일에 대한 시공단계해석을 수행하였다. 시공단계별로 기둥 C1(Fig.
그에 따라 최상부층에 허용오차 값(5㎜)만큼 보정을 적용하였다. 보정 후 시공 진행에 따라 오차가 증가하여 27층이 시공되는 38 Stage에서 최상부층의 오차가 허용오차 값(5㎜)을 초과하여 같은 방법으로 보정을 적용하였다(Fig. 2b). 이러한 과정이 총 4회 반복되면서 최종단계까지 4회의 해석보정이 이루어졌다(Figs.
본 연구에서 적용한 해석보정 모델은 ‘2.1 해석보정 변수 설정’에서 설정된 해석보정 변수들을 조합하여 구성하였다.
해석보정 시행기준에 따른 분류는 허용오차 값을 설정 한 뒤 허용오차가 초과될 경우 해석보정을 시행하는 방법이 있다. 이는 허용오차 값을 5㎜로 설정하여 이를 초과했을 경우 해석보정을 실시하는 방법으로 적용하였다. 또한 일정한 층이나 시공단계 간격으로 정기적인 해석보정을 실시하는 방법이 있다.
변수에 따른 해석보정 효과 분석과 발생 가능한 다양한 계측 상황과의 비교를 위하여 시공단계해석 결과와의 오차의 분포에 따른 4가지 유형의 현장 계측 가정 값을 적용하였다(Song and Kim, 2019). 저/고층에서 일정한 비율로 오차가 증가하는 경우(계측 A), 저층부에서 오차가 크게 발생하고 고층부에서 오차가 줄어드는 경우(계측 B), 저층부에서 오차가 거의 발생하지 않으나 고층부로 갈수록 오차가 크게 발생하는 경우(계측 C), 저/고층부에서 오차가 복합적으로 크게 발생하는 경우(계측 D)로 나누어 진행하였다. 현장 계측의 가정에 대한 세부사항들은 Song and Kim(2019)에 제시된 내용을 동일하게 적용하였다.
가정한 4가지의 현장계측에 대하여 해석보정을 실시하였다. 해석보정 모델별로 해석보정을 시행 했을 때 보정 횟수에 따른 층 오차 값 감소율과 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치에 따른 효과와 영향을 분석하였다. 주요 분석 사항은 다음과 같다.
해석보정에 의한 예측 값과 계측 값 간의 오차 감소 효과를 정량적으로 분석하기 위하여 층 평균 오차 값, 층 평균 오차 감소 값, 층 평균 오차 값의 감소율 등을 정의하였다.
기둥축소량 예측을 위한 시공단계해석은 ASAP(Ha and Lee, 2012) 프로그램에 의하여 수행되었다. 해석보정은 보정이 시행되는 시공단계에서 수직방향 변형(dz)에 해석보정 값만큼의 강제 변형을 추가하는 방식으로 적용되었다.
해석보정의 변수는 해석보정 시행기준, 해석보정 값, 계측 위치를 적용하였으며, 철근 콘크리트 41층 건물을 대상으로 3차원 시공단계해석을 수행하였다. 가정한 4가지의 현장계측에 대하여 해석보정을 실시하였다.

대상 데이터

12 Stage 이후 17층이 시공되는 23 Stage에서도 같은 방법으로 최상부층에 오차 값만큼 보정을 적용하였고(Fig. 3b), 이러한 과정이 총 5회 반복되면서 최종단계까지 5회의 해석보정이 이루어졌다(Figs. 3c & 3d).
본 연구에서는 여러 가지 변수에 대한 해석보정 모델을 실제 건물에 적용하여 변수에 대한 적절성을 평가하였다. 대상 건물은 Fig. 1과 같이 1층 3m, 2층 5m, 3~41층 3m로 122m 높이의 41층 고층건물이며, RC 및 SRC 기둥을 가진 코어 전단벽 시스템의 구조형식이다(Song and Kim, 2019).

데이터처리

각 모델에 대하여 층 평균 오차 값은 절대적인 값으로 나오게 된다. 따라서 모든 해석보정 모델에 대하여 층 평균 오차 감소 값을 상대적인 값으로 전환하여 평균화하기 위해 백분율 값으로 나타내었다. 층 평균 오차 값의 감소율이 클수록 보정된 해석 값과 계측 값의 오차가 작아 해석보정 효과가 높다고 볼 수 있으며, 작을수록 보정된 해석 값과 계측 값의 오차가 커져 해석보정 효과가 낮다고 볼 수 있다.

이론/모형

기둥 C1의 단면은 800㎜ × 800㎜ 이며, 압축강도는 33MPa으로 PCA모델의 재료모델을 적용하였다(Fintel et al, 1987).
기둥축소량 예측을 위한 시공단계해석은 ASAP(Ha and Lee, 2012) 프로그램에 의하여 수행되었다. 해석보정은 보정이 시행되는 시공단계에서 수직방향 변형(dz)에 해석보정 값만큼의 강제 변형을 추가하는 방식으로 적용되었다.
변수에 따른 해석보정 효과 분석과 발생 가능한 다양한 계측 상황과의 비교를 위하여 시공단계해석 결과와의 오차의 분포에 따른 4가지 유형의 현장 계측 가정 값을 적용하였다(Song and Kim, 2019). 저/고층에서 일정한 비율로 오차가 증가하는 경우(계측 A), 저층부에서 오차가 크게 발생하고 고층부에서 오차가 줄어드는 경우(계측 B), 저층부에서 오차가 거의 발생하지 않으나 고층부로 갈수록 오차가 크게 발생하는 경우(계측 C), 저/고층부에서 오차가 복합적으로 크게 발생하는 경우(계측 D)로 나누어 진행하였다.
저/고층에서 일정한 비율로 오차가 증가하는 경우(계측 A), 저층부에서 오차가 크게 발생하고 고층부에서 오차가 줄어드는 경우(계측 B), 저층부에서 오차가 거의 발생하지 않으나 고층부로 갈수록 오차가 크게 발생하는 경우(계측 C), 저/고층부에서 오차가 복합적으로 크게 발생하는 경우(계측 D)로 나누어 진행하였다. 현장 계측의 가정에 대한 세부사항들은 Song and Kim(2019)에 제시된 내용을 동일하게 적용하였다.

성능/효과

1) 보정 횟수에 따른 층별 오차 값 감소율에서 보정 횟수가 많을수록 감소율이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나, 적은 횟수로 보정이 된다고 하더라도 적절한 층에 보정이 된다면 오차가 보다 감소하였다.
2) 해석보정의 시행기준에 따른 효과는 허용오차 값을 초과 할 때 해석보정 하는 것보다 시공단계별로 좁은 간격으로 일정하게 해석보정 하는 것이 더 효과적인 보정이 되는 것을 확인 할 수 있었다.
3) 해석보정 값에 따른 효과는 허용오차 값 초과 시 보정하는 것보다 오차 값만큼 보정하는 것이 그 값이 미소하지만 효과적인 방법으로 활용될 수 있음을 알수 있었다.
4) 계측 위치에 따른 보정의 영향은 대부분의 경우 임의의 층에 위치하는 것보다 모든 층에 위치하는 것이 효과적일 수 있다고 판단되었다. 그러나 실제 시공 현장에서 모든 층을 계측할 수 없으므로 적절한 층에 계측센서를 위치시키는 것이 중요하다고 판단되었다.
4가지 유형의 계측에서 ‘TOL05’가 ‘STG18’보다 적은 보정 횟수로도 오차율 감소 효과가 증가하는 것을 볼 수 있다.
따라서 매 층 계측되는 ‘EF’의 경우가 임의의 일정한 층에 계측되는 ‘RF’의 경우보다 최종시공단계에서 효과적으로 보정이 적용됨을 확인할 수 있다. 4가지 유형의 계측에서 5회 보정한 STG12-ERR-EF 모델이 7회 보정한 STG9/6-ERR-IF 모델보다 보정 횟수가 적음에도 불구하고 감소율이 더 큰 것을 볼 수 있다. 이는 매 층 계측이 된 ‘EF’의 영향으로 인해 ‘IF’보다 적절한 층에 보정이 적용되어 감소율이 더 큰 값을 가지게 된 것으로 판단된다.
4가지 유형의 그래프 모두 허용오차 초과 시 보정을 적용하는 ‘TOL05’의 경우보다 6 Stage 간격으로 보정을 적용하는 ‘STG06’의 경우 확연하게 계측과의 오차가 감소했음을 확인할 수 있다.
6은 층별 오차 값의 감소율을 계측 유형별로 나타낸 그래프이다. TOL05-ERR-EF 모델과 비교했을 때 각 계측에 대하여 STG06-ERR-EF 모델의 감소율이 높은 것을 확인할 수 있다. 이는 좁은 간격의 일정한 시공단계마다 보정을 적용했을 때 보정 횟수가2배 이상으로 증가하여 보정의 효과가 부각된다고 판단할 수 있다.
따라서 매 층 계측되는 ‘EF’의 경우가 임의의 일정한 층에 계측되는 ‘RF’의 경우보다 최종시공단계에서 효과적으로 보정이 적용됨을 확인할 수 있다.
또한 4가지 계측에 따라서 ‘STG##’의 경우 일정한 시공단계마다 보정이 적용되므로 보정된 해석 결과와 계측 결과의 오차가 감소하는 경향이 일정하지만, ‘TOL05’의 경우에는 그렇지 않음을 확인할 수 있다.
모든 계측의 유형에서 ‘EF’가 일정한 층마다 계측이 되는 ‘RF’의 경우보다 감소율이 더 증가함을 확인할 수 있다.
이와 같이 여러 가지 해석보정 변수를 통한 해석보정 모델을 실제 해석 모델에 적용하였으며, 보정 횟수와 층 평균 오차 값의 감소율로 비교하는 방법을 통해 현장 계측의 형태에 따라 장기적인 예측의 오차를 최소화하는 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다. 향후 추가적인 연구를 통해 건물의 실제 계측결과 적용을 통한 적용성에 대한 추가적인 검증이 요구된다.
그러나, 적은 횟수로 보정이 된다고 하더라도 적절한 층에 보정이 된다면 오차가 보다 감소하였다. 층별 축소량의 변화가 복잡한 경우보다 단조로운 경우에 보정이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
이는 좁은 간격의 일정한 시공단계마다 보정을 적용했을 때 보정 횟수가2배 이상으로 증가하여 보정의 효과가 부각된다고 판단할 수 있다. 한편, TOL05-ERR-RF 모델과 STG18-ERR-RF 모델을 비교 했을 때 전자의 경우에 보정 횟수가 더 적음에도 불구하고 감소율이 높게 나타났다. STG18-ERR-RF 모델의 경우 보정 값이 작더라도 정해진 층에서만 보정하기 때문에 감소율이 감소하게 된다.

후속연구

이러한 오차의 원인을 제거하는 것이 용이하지 않으므로 시공단계해석을 통한 예측과 발생 가능한 현장계측의 오차를 줄이기 위해 해석보정에 관한 연구가 진행되었다(Song and Kim, 2019). 이 연구에서는 해석보정에 의한 해석과 계측 간의 오차 감소 효과를 확인하였지만, 해석보정 단계에서 다양한 변수가 미치는 영향에 대한 연구는 이루어지지 않았다.
이와 같이 여러 가지 해석보정 변수를 통한 해석보정 모델을 실제 해석 모델에 적용하였으며, 보정 횟수와 층 평균 오차 값의 감소율로 비교하는 방법을 통해 현장 계측의 형태에 따라 장기적인 예측의 오차를 최소화하는 가장 적합한 해석보정 모델을 도출할 수 있음을 확인하였다. 향후 추가적인 연구를 통해 건물의 실제 계측결과 적용을 통한 적용성에 대한 추가적인 검증이 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	건축구조물의 구조설계가 확보해야할 것은 무엇인가?	건축구조물의 구조설계는 안전성뿐만 아니라 사용성 및 내구성 등을 확보하여야 한다. 최근 건축물의 고층화가 지속됨에 따라 저층건물에서 크게 문제되지 않았던 건축물의 사용성에 대한 영향이 증대되고 있다.
	기둥축소량 검토 시에 설계적 관점에서 고려해야 할 것은 무엇인가?	기둥축소량 검토 시 고려해야할 사항들은 설계, 재료, 시공 적인 관점으로 분류할 수 있다. 설계적인 관점에서는 수직하중에 편심이 발생하는 경우, 코어와 기둥간의 강성이 차이나는 경우, 건물에서 수직하중이 전이 될 경우 등을 고려해야 한다. 재료적인 관점에서는 콘크리트의 장기적 거동을 결정짓는 크리프(Creep)와 건조수축(Shrinkage)을 고려해야 하며, 콘크리트에 발생하는 장기변형의 구속효과를 가진 RC, SRC, CFT 등의 부재를 고려해야 한다.
	초고층건물이 저층건물과는 달리 발생하는 문제는 무엇인가?	최근 건축물의 고층화가 지속됨에 따라 저층건물에서 크게 문제되지 않았던 건축물의 사용성에 대한 영향이 증대되고 있다. 특히 초고층건물에서는 각 층 수직부재 사이의 축소량의 차이가 누적되어 수평부재에 추가적인 내력이 발생하며, 기존 저층건물에서는 볼 수 없었던 여러 비구조부재의 파손이 야기된다(Kim and Shin, 2012). 따라서 기둥축소량의 영향은 처짐, 변형 등 초고층 건물의 시공단계해석에 있어 반드시 고려되어야 할 사항으로 여겨지고 있으며(Kim, 2011), 기둥의 축소량을 보정하기 위해 사전해석을 수행하여 보정하고 실제 발생한 축소량을 계측하여 해석결과와 비교·분석하여 재보정 및 검증을 해야 할 필요가 있다(Song et al, 2005).

참고문헌 (10)

Fintel M., Ghosh S.K. and Iyengar H. (1987) Column Shortening in Tall Structure-Prediction and Compensation, Portland Cement Association.
Ha, T.H. (2018) Column Shortening of Tall Buildings - Theory and Practices, Magazine of the Korea Concrete Institute, 30(1), 46-52.
Ha, T.H., Lee, S.H. (2012) Advanced Staged Analysis Program for Precise Construction of RC Tall Buildings, Magazine of the Korea Concrete Institute, 24(4), 34-38

원문보기 상세보기
Kim, H.S., Shin, S.H. (2012) Error Analysis for Column Shortening Prediction Model by Field Measurement, J. Archit. Inst. Korea (Struct. & Constr.), 28(6), 19-26.
Kim, H.S., Shin, S.H. (2012) Optimum Distribution of Reinforcement to Reduce Differential Column Shortening, J. Archit. Inst. Korea (Struct. & Constr.), 28(9), 33-40.
Kim, Y.M. (2008) Optimal Compensation of Differential Column Shortening in Tall Buildings for Multi Column Groups, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 21(2), 189-197.
Kim, Y.M. (2011) The Optimal Column Grouping Technique for the Compensation of Column Shortening, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 24(2), 141-148.
Song. E.S., Kim, J.Y. (2019) Analytical Correction Method by Comparison of the Column Shortening Measurement - Prediction in Tall Building, J. Comput. Struct. Eng. Inst. Korea, 32(6), 391-399.

원문보기 상세보기
Song, H.C., Doe, G.Y., Cho, H.H. (2005) Field Measurement and Compensation Method of Column Shortening for SRC Columns in 37-story Residential Building, J. Korea Institute of Building Constr., 5(4), 145-152.
Song, H.C., Kim, H.T. (2018) Probabilistic Analysis and Compensation of Column Shortening for SRC Columns in High-rise Building, J. Archit. Inst. Korea (Struct. & Constr.), 20(2), 95-103.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증