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도심지 아파트 L형 옹벽의 장기 경사거동 예측모델 (Long-term Tilt Prediction Model for the L-type Retaining Wall Adjacent to Urban Apartments)

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최초등록일 2025.04.13 최종저작일 2012.11
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도심지 아파트 L형 옹벽의 장기 경사거동 예측모델
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국구조물진단유지관리공학회
    · 수록지 정보 : 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 / 16권 / 6호 / 134 ~ 142페이지
    · 저자명 : 구기영, 성주현

    초록

    본 연구는 탄현 에이스 11차 아파트에 위치한 14m 높이의 L형 옹벽의 장기 경사 계측치에 대한 System Identification연구로써, 옹벽구조물이 운용 중에 어떤 하중상태에서 어떻게 거동하는지를 이해하고, 이를 바탕으로 최적 모델을 규명하고, 최종적으로 옹벽의 이상상태를 판단할 수 있는 기준치를 제시하고자 하였다. 본 옹벽은 도심에 위치한 옹벽으로써는 보기 드물게 높고(14m), 인접한 건물과의 거리가 짧아서 붕괴 발생 시 큰 피해 가능성이 있다. 3개의 경사계로와 9개의 대기, 표면, 내부온도계로구성된 경사 모니터링 시스템이 2004년 10월에 설치되어 2007년 7월까지 운용되었다. 모든 12 채널의 센서가 정상적으로 계측된 5개월 간의 연속된 데이터를 사용하여 두 가지 모델 1) 선형모델과 2) 상태방정식모델에 대하여 system identification을 수행하였다. 가용한 입력온도는 총 9이고, 이로부터 조합 가능한 총 511개의 입력온도 경우의 수에 대하여 규명데이터를 사용하여시스템규명을 수행하고, 검증데이터에 대한 Fitness를 사용하여 최적모델을 선정하였다. 선형모델은 모델구조가 간단하지만thermal dynamics를 표현하지 못하고, 약 68%의 Fitness를 얻을 수 있었고, 상태방정식 모델은 모델구조가 상대적으로 복잡하지만 thermal dynamics를 표현할 수 있고, 약 90%의 Fitness를 얻었다.

    영어초록

    This paper presents a study of system identification on the tilt response of the L-type retaining wall located at Tanhyun 11th ACE Apartment, Ilsan in order to understand mechanism how the structure behaves in operational conditions and to provide a reference tilt values for assessing structural abnormality. The retaining wall was extraordinarily tall (14m) in urban area so the long-term monitoring system had been installed with 3 tilts-meters and 9temperature sensors operational from Oct 2004 upto Nov 2007. By using 5-months continuous data in which all the 12channels were up and running, the two prediction models, 1) the linear model, and 2) the state-space equation (SSE)model, have been identified by finding the best fitness model among all possible 511 combinations of input temperatures out of the 9 temperatures. The linear model which was simple in the model structure achieved the validation fittness of 68% due to the fact that the static model wasn’t able to represent thermal dynamics. The SSE model achieved the validation fitness of 90% which was quite accurate considering various unexpected noises happening in field measurements.

    참고자료

    · 없음
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