초록 ▼

□ 연구개요
본 연구과제는 자연재해 등의 예기치 못한 하중에 대해 건물의 안전성을 확보하고, 건물 재난으로부터 인명, 재산피해를 방지하며 나아가 건물의 장수명화를 목적으로, 인공신경망 기반 스마트 센싱 기술 개발을 목표로 한다. 구조물에 설치된 센서로부터 구조 반응을 계측할 수 있으며, 계측한 동적 구조 반응에는 구조물의 고유 특성이 포함되어 있다는 가정하에, 대형/고층건물의 재난 예방을 위해 1) 진화-학습 기반 건물 구조 응답 예측 기술을 개발하고, 노후 건물의 재난 예방을 위해 2) 모드 영향 기반 step-wise 건물

□ 연구개요
본 연구과제는 자연재해 등의 예기치 못한 하중에 대해 건물의 안전성을 확보하고, 건물 재난으로부터 인명, 재산피해를 방지하며 나아가 건물의 장수명화를 목적으로, 인공신경망 기반 스마트 센싱 기술 개발을 목표로 한다. 구조물에 설치된 센서로부터 구조 반응을 계측할 수 있으며, 계측한 동적 구조 반응에는 구조물의 고유 특성이 포함되어 있다는 가정하에, 대형/고층건물의 재난 예방을 위해 1) 진화-학습 기반 건물 구조 응답 예측 기술을 개발하고, 노후 건물의 재난 예방을 위해 2) 모드 영향 기반 step-wise 건물 노후도 평가 기술을 개발하고자 한다.

□ 연구 목표대비 연구결과
건물 구조 안전성 확보를 위해 개발되어 온 구조 건전도 모니터링 기술의 현실적인 한계를 극복하기 위해, 구조물 지진 응답, 풍응답 예측 기술을 개발하고 나아가 실시간 구조 반응 예측 기술을 개발하는 것이 첫 번째 연구 주제의 세부 연구목표이다. 이를 위해, 지진 하중과 구조물의 상관관계를 나타내는 지표를 새로이 제시하고 이를 이용하여 구조물 지진 응답을 예측하는 인공신경망 모델을 제시하였다. 또한, 풍하중과 건물 변형에 대한 계측 정보의 시각화와 함께 딥러닝을 도입하여, 건물 풍응답 예측 모델을 제시하였다. 나아가 장기간 계측한 실 구조물의 구조 반응을 이용하여 개발한 실시간 구조 반응 예측 기술의 적용성을 확인하였다.
건물의 노후화로 인한 재난 방지를 위해 모델 기반 상태 평가 기술, 손상 예측 기술을 통해 구조물 노후도를 예측하는 것이 두 번째 연구 주제의 세부 연구목표이다. 이를 위해, 계측한 구조 응답으로부터 추출 가능한 건물의 변형 특성을 나타내는 지표를 새로이 제시하여 구조물의 상태를 평가하는 기술을 개발하였다. 또한, 제시된 지표와 건물 손상 간의 관계를 딥러닝으로 규명하여 구조물에 발생한 손상을 예측하는 기술을 개발하였다. 최종적으로, 구조물에 영향을 미치는 외부 온도 데이터와 구조 반응과의 상관관계 분석을 통해, 구조물의 시간 의존적인 변형 특성을 고려한 장기 거동 예측 모델을 개발하고, 실 구조물에서 계측한 데이터를 이용하여 개발 기술의 유효성을 확인하였다.

□ 연구개발결과의 중요성
본 연구에서, 건물 안전성 보증을 위한 구조 건전도 모니터링 기술의 현실적인 문제를 해결하기 위해 건축 구조, 첨단 센싱, 딥러닝 기술이 융합되어 인공신경망 기반구조 응답 예측 및 노후도 평가 기술이 개발되었다. 구조 건전도 모니터링 연구에 딥러닝의 적용을 통해 기존 인공신경망에 비해 보다 간편하고 정확하게 장기적인 구조 안전성 평가할 수 있게 되었고, 이는 건축 구조 분야의 새로운 연구 방법론으로 평가된다. 또한, 본 연구에서 개발한 건물 노후도 평가 기술은 대규모 지진과 같은 자연재해를 겪은 건물들의 손상 여부의 식별 및 손상을 입은 건물들에 대한 합리적인 보수/보강 근거를 제시할 수 있다. 개발된 연구결과는 지구 기후 변화에 따라 그 빈도가 증가하는 자연재해에 대한 건물 피해를 조기에 방지하고 합리적인 후속 대책을 마련하는데 활용되어 막대한 경제적 피해를 막을 수 있다.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 3
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 3
• 1) 진화-학습 개반 건물 구조 응답 예측 기술 ... 4
• 2) 모드 영향 기반 step-wise 건물 노후도 평가 기술 ... 5
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 7
• 4. 참고문헌 ... 7
• 5. 연구성과 ... 8
• 끝페이지 ... 8