특수교 계측 데이터 자동 통계 분석 툴 개발 = Development of Automated Statistical Analysis Tool using Measurement Data in Cable-Supported Bridges

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cable-supported bridges, as important large infrastructures, require a long-term and systematic maintenance strategy. In particular,various methods have been proposed to secure safety for the bridges, such as installing various types of sensor on members in the bridges,and setting management thresholds. It is evidently necessary to propose a strategic plan to efficiently manage increasing number ofcable-supported bridges and data collected from a number of sensors. This study aims to develop an analysis tool that can automaticallyremove abnormal signals and calculate statistical results for the purpose of efficiently analyzing a wide range of data collected from a longspan bridge measurement system. To develop the tool, basic information such as the types and quantity of sensors installed in long spanbridges and signal characteristics of the collected data were analyzed. Thereafter, the Humpel filtering method was used to determine thepresence or absence of an abnormality in the signal and then filtered. The statistical results with filtered data were shown. Finally, onecable-stayed bridge and one suspension bridge currently in use were chosen as the target bridges to verify the performance of thedeveloped tool. Signal processing and statistical analysis with the tool were performed. The results are similar to the results reported in theexisting work.

국문 초록 (Abstract)

특수교는 중요한 대형 시설물로 장기적이고 체계적인 유지관리 전략을 필요로 한다. 특히, 시설물 부재별 및 위치별로 다양한 센서를 설치하고 계측 항목별 관리 기준치 설정과 같은 시설물의 안전 확보를 위해 여러 방안들이 제시되고 있다. 이 중 지속적으로 증가하는 특수교의 수와 여러 센서에서 수집되는 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 전략적인 방안을 제시해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 특수교 계측 시스템에서 수집되는 광범위한 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 목적으로 자동적으로 이상신호를 처리하고통계 결과를 산출할 수 있는 분석 툴을 개발하고자 한다. 분석 툴 개발을 위해 우선 특수교에 설치된 주요 센서 종류 및 수량과 같은기본적인 정보와 수집된 데이터에 대한 신호 특성을 분석하였다. 이후 험펠 필터 기법을 활용 신호의 이상 유무를 판별하고 필터링하여 통계 결과를 산출하였다. 마지막으로 개발된 분석 툴의 성능 검증을 위해 현재 공용 중인 사장교와 현수교 형식의 교량을 각 1개소씩 성능검증 대상 교량으로 선정하여 신호처리 및 자동 통계 분석 성능을 실시하였고, 기존의 통계 작업 결과와 유사한 결과를 산출할 수 있었다.

참고문헌 (Reference)

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8 KISTEC, "Development of AI-based Dynamic Response Evaluation Model using Big Data to Secure the Reliability of Accelerometer Frequency Analysis" KISTEC 2019