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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박효선
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
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본 연구는 딥러닝 신경망 아키텍처 중 하나인 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 건축 구조물의 동적 변위 응답을 훈련하여 층별 손상을 식별 하는 시스템을 제안한다. 건강한 상태인 건축 구조물의 동적 변위 응답을 CNN에 훈련하여 손상된 상태의 동적 변위 응답과의 상관관계를 분석한다. 각 데이터는 정규화 및 평균 제곱근 편차 (Root mean square error, RMSE) 과정을 거쳐 산개되어 분포하는 것을 확인할 수 있다. 손상된 층의 데이터는 건강한 층의 데이터보다 RMSE 데이터의 산포도가 높게 형성된다. 이러한 산포도 특성을 정량화하기 위해 본 연구에서는 상관계수 (Correlation Coefficient, CC) 기법과 Convex Hull (CH) 기법을 제안한다. 각 자유도 중 상관계수의 값이 가장 낮을 경우와 각 자유도의 Convex hull 넓이가 가장 클 경우를 손상으로 정의하였다. 본 기법을 검증하기 위해 4 자유도 구조물
의 동적 변위 응답을 활용하였다. Ambient excitation으로 가정한 White gaussian noise에 대한 4 자유도 구조물의 시간 이력 변위 응답을 Newmark beta method를 통해 추출하였다. 해당 변위 응답을 CNN에 훈련하여 건강한 변위와 손상된 변위의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서는 CC기법은 20 %, CH기법은 10 %의 강성 저하까지 식별할 수 있는 것을 확인하였다. 진행된 실험 연구에서 진행 실험 모델은 3 자유도의 철골 가새 골조 모델을 사용하였다. 각 층의 장변 방향 가새를 제거하는 방법으로 손상을 가정하였다. 실험 결과 각 층별 손상을 CC기법과 CH기법 모두 식별할 수 있는 것을 확인하였다.
의 동적 변위 응답을 활용하였다. Ambient excitation으로 가정한 White gaussian noise에 대한 4 자유도 구조물의 시간 이력 변위 응답을 Newmark beta method를 통해 추출하였다. 해당 변위 응답을 CNN에 훈련하여 건강한 변위와 손상된 변위의 상관관계를 확인하였다. 본 연구에서는 CC기법은 20 %, CH기법은 10 %의 강성 저하까지 식별할 수 있는 것을 확인하였다. 진행된 실험 연구에서 진행 실험 모델은 3 자유도의 철골 가새 골조 모델을 사용하였다. 각 층의 장변 방향 가새를 제거하는 방법으로 손상을 가정하였다. 실험 결과 각 층별 손상을 CC기법과 CH기법 모두 식별할 수 있는 것을 확인하였다.
목차
차례ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍi그림 차례 ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍiii표 차례ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍv국문 요약ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍvi제1장 서론ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ11.1. 연구의 배경 및 목적ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ11.2. 기존 연구 및 동향ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ21.3. 연구 범위 및 방법ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ5제2장 구조물 손상 식별 시스템ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ62.1. 개요ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ62.2. Convolutional Neural Networkㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ62.3. 손상 지표ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ72.4. Correlation Coefficientㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ102.5. Convex Hullㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ15제3장 Numerical studyㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ183.1. 다자유도 예제ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ183.2. 손상 지표 분석ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ213.3. CC 기법 적용ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ223.4. CH 기법 적용ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ293.5. 10 자유도 모델과 3차원 수치 모델을 활용한 추가 검증ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ35제4장 Experimental studyㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ424.1. 실험체 상세ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ424.2. 실험 상세ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ434.3. CC 기법 손상 식별 결과ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ454.3. CH 기법 손상 식별 결과ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ48제5장 결론ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ52참고 문헌ㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ53ABSTRACTㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍㆍ58
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