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ISSN : 2234-6937(Print)
ISSN : 2287-6979(Online)
Journal of Korea institue for Structural Maintenance Inspection Vol.16 No.1 pp.35-43
DOI :

광섬유 센서를 이용한 PSC 합성형교의 응답보정계수 영향인자 분석

김호선1), 장화섭2)*, 양동운3)
1) 정회원, (사)한국선급 녹색산업기술원 선임연구원
2) 정회원, (사)한국선급 녹색산업기술원 선임연구원
3) 정회원, (주)한양 소장

Impact Factor Analysis of Response Adjustment Factor of PSC Composite Bridge Using Optical Fiber Sensor

Hwa Sup Jang2)*, Ho Sun Kim1), Dong Woon Yang3)

Abstract

In general, load carrying capacity, one of the load & resistance capacities in bridges, has more margins than the loadcarrying capacity evaluated with theoretical methods, unless there are severe damages, defects or material deteriorationphenomena that can have a great impact on the behavior of bridges. However, errors have been already included in thecurrent processes of loading tests and structural analysis for measuring load carrying capacity, thus devaluing thereliability of response adjustment factor. Therefore, this study found out the problems of existing electric resistancestrain and displacement sensors in sensor suite to solve the problems with sensors and the errors in the appropriatenessof structural analysis model, thereby leading to the changes into an optical fiber smart sensor with excellent performance.Besides, the study attempted to ensure the accuracy of response adjustment factor by selecting the optimal modelsthrough the interpretation of various structural analysis models.

1. 서 론

 일반적으로 교량의 하중저항능력인 내하력은 교량의 거동에 큰 영향을 줄 수 있는 심각한 손상, 결함, 재료적인 열화현상이 존재하지 않는다면 이론적인 방법으로 평가한 내하력보다 여유가 있다. 따라서, 이론적인 방법으로 평가한 교량의 내하력이 관리목표 수준보다 낮은 경우 이러한 교량의 여유 내하력을 교량의 평가에 반영할 수 있다면 보다 경제적인 교량의 안전성 평가 및 유지관리를 할 수 있을 것이다. 이러한 여유 내하력을 정량화시키고 이론적인 방법으로 평가된 교량의 내하력을 보완하기 위하여 재하실험을 실시하게 된다. 내하력 평가에서 재하시험의 세부목적은 첫째, 교량의 구조거동과 사용성 평가를 통한 설계 및 해석방법의 검증, 둘째, 교량의 결함원인과 정도의 분석과 규정 및 실 고유 동특성(진동수 및 진동모드)평가, 셋째, 구조해석에 의하여 얻어진 내하력이 작은 경우 실제거동을 반영한 내하력을 결정하여 교량의 적정한 안전성 평가, 마지막으로 보수, 보강 효과 확인과 설계도서 및 보수, 보강 이력자료가 미비한 교량의 내하력 평가로 정리할 수 있다(한국시설안전기술공단, 2006).

 재하실험은 크게 정적재하실험과 동적재하실험으로 구분할 수 있다. 정적재하실험은 실험 차량을 정적으로 재하하여 구조물의 실제거동을 파악하고 응답비를 구하기 위한 실험이며, 동적재하실험은 실험 차량에 의한 동적응답을 측정하여 활하중에 의한 충격계수 및 진동을 평가하기 위한 실험이다(한국도로공사, 2005). 정적재하시험에서 계측된 결과는 기본적으로 공용내하력 평가를 위한 응답보정계수 산정에 반영된다. 응답보정계수는 구조해석 결과를 재하시험 결과로 보정하는 것으로 식 1에 의해 결정되어 진다.

 

여기서, Km 은 응답보정계수이며 εc 는 구조해석에서 구해진 이론 변형률, εm은 재하시험에서 구해진 실측 변형률, δc는 구조해석에서 구해진 이론 처짐, δm은 재하시험에서 구해진 실측 처짐이다. 또한 ic는 설계기준에 의한 이론 충격계수, im은 재하시험에 의한 실측 충격계수이다. 응답보정계수를 구하기 위하여 수행되는 재하실험 및 구조해석이 신뢰할 수 없을 경우 교량 여유 내하력을 정량화 시키는데 상당한 오차가 존재하게 된다. 그런데 현재 수행되고 있는 안전진단 과정에서는 재하실험 및 구조해석 과정에서 이미 오차가 포함되어 있어 응답보정계수의 신뢰성이 떨어지고 있다. 이러한 오차의 원인으로는 현장에서 교량에 부착되는 센서의 센싱 능력과 구조해석과정에서 발생되는 해석 모델의 부정확성 및 해석에 필요한 가정사항에 의해 발생되는 것으로 판단된다. 이 중 센서에 영향을 미치는 요인은 크게 곡면 부착의 영향, 센서게이지율의 보정, 각도오차, 습도의 영향, 리드와이어의 길이에 의한 영향, 직사광선에 의한 영향 및 잡신호의 영향 등으로 분류할 수 있다(국토해양부, 2002).

 일반적으로 시험차량의 축중량이 직접적으로 재하되는 주형들에 부착된 각종 센서들의 응답량은 안정된 값을 보이나, 재하 된 위치로부터 멀리 떨어진 곳에서 측정된 응답량들은 변동량이 대체로 크게 증가하는 경향을 나타내고 있어 센서의 센싱 능력이 우수해야 한다.

 또한, 교량의 구조해석 방법은 크게 정밀한 구조해석과 간략한 구조해석방법이 있다. 정밀한 구조해석이란 교량의 실제 거동을 가장 정확하게 모사할 수 있는 모델링 방법을 적용하여 교량에 작용하는 하중에 대한 응답을 구조계산을 통해서 구하는 방법이다. 반면에 간략한 구조해석방법이란 교량의 구조계를 1차원적 구조로 단순화하여 모델링하고, 구조계의 단순화과정에서 고려하기 어려운하중분배영향 등은 경험식을 통하여 반영하는 방법이다. 내하력 평가에서는 Table 1과 같이 도로교설계편람-교량편에서 정한 방법에 의해 수행되고 있으나, 모델링 형상 및 해석 조건 등에 따라 차이를 나타내고 있다.

Table 1 Structural Analysis Modelling per upper Structure Type(Ministry of land, 2008)

 이에 본 연구에서는 센서의 센싱 문제와 구조해석 모델의 적정성에 오차를 해결하기 위하여 센서부에서 기존의 전기저항식 변형률, 변위 센서의 문제점을 도출하여 성능이 우수한 스마트 센서인 광섬유 스마트 센서로의 변화를 추진하고자 한다. 또한, 다양한 구조해석 모델 해석을 통하여 최적의 적정 모델을 선정함으로서 응답보정계수의 정확성을 향상시키고자 한다.

2. 기존의 전기저항식 센서의 문제점 분석

2.1 문제점 도출

 재하시험 시 센서와 리드와이어 저항 등의 신호감쇄에 의해 감지된 미약한 신호는 외부노이즈가 실제 신호 값에 혼합되어 정확한 측정값 취득이 불가능하게 되는 경우가 빈번하게 발생된다. 이러한 문제점이 바로 현재에 일반 재하시험에서 사용되고 있는 전기저항식 센서의 문제점이다. 근래에는 상기의 문제점을 극복하기 위해서 광섬유 센서를 사용하여 안전 진단하는 방법들이 개발되고 있다. 광섬유 센서는 부피가 작고, 수명이 반영구적이며, 특히 전자기파 간섭에 무관하고, 미소변형에도 쉽게 센싱할 수 있는 장점 때문에 정밀 측정이 가능하다.

 즉, 정확한 응답보정계수를 산정하기 위해서는 미소변형에 대한 센서의 센싱 능력이 중요한 요소로 작용하게 된다. 재하 차량이 재하되는 위치에서 가장 멀리 떨어진 센서에서 노이즈 등의 잘못된 데이터를 측정한다면 이는 교량 안전성 평가 전체에 영향을 미치게 된다. 실제 교량에서도 이러한 문제점이 발생되는지를 본 장에서 파악하고 기존의 전기저항식 센서의 문제점을 도출하여 새로운 스마트 센서인 광섬유 센서의 당위성을 검증하고자 한다.

2.2 실험방법

 응답보정계수 산정에 사용되는 전기저항식 센서의 문제점을 파악하기 위한 실험으로 정적재하실험을 수행하였다. 실험대상 교량은 일반적으로 중소 지간장에 가장 많이 사용되며 현재 매년 20%정도 시공되고 있는 PSC I형 교(Bridge#1로 명명)로 선정하였다. 강교의 경우 일반적으로 교량에 평균 2~3개 정도의 거더만 존재하여 하중 횡방향 효과를 정확히 파악하기 어렵기 때문에 거더가 많은 PSC 교량을 실험 대상 교량으로 선정하였다. 대상교량은 기 정밀안전진단이 시행된 교량으로서 보고서에 자료를 활용하여 실험을 수행하였다. 대상교량의 측면도를 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1 Bridge#1 Profile of Bridges

 실험은 재하하중 변화 및 하중재하 위치에 따른 전기저항식 센서의 센싱 성능을 파악하기 위하여 다양한 정적재하 실험 조건에서 실험을 수행하였다. 실험대상 교량의 현장 여건 등을 감안하여 첫 번째 경간 중앙지점에서 Fig. 2와 같은 방법으로 실험을 수행하였다.

Fig. 2 Loading Experiment per Case

실험에 사용된 재하 차량의 제원은 Table 2와 같다. 총 3대의 재하차량을 이용하여 재하차량의 하중 증가에 따른 응답보정계수의 변화값을 분석하였다. 

Table 2 Loading Vehicle Specification

 전기저항식 센서들이 정확한 데이터를 수집할 경우 동일한 응답보정계수가 산출되어야 하나, 만약 부정확한 데이터를 수집할 경우 응답보정계수에 영향을 미칠것으로 판단된다.

 다양한 재하위치에 따른 구조응답을 측정하기 위하여 센서는 각 거더 동일지점에 전기저항식 변형률, 변위 센서와 광섬유 변형률, 변위 센서를 부착하여 데이터를 비교, 분석하였다. 본 연구에서 사용한 광섬유 센서는 곽계환 등(2007)의 연구에서 사용된 광섬유 브래그 격자(Fiber Bragg Grating; 이하 FBG) 센서를 이용하여 데이터를 획득하였다. 곽계환 등(2007)은 기존의 매립형 광섬유 센서의 한계를 벗어나기 위하여, 브래그 그레이팅의 원리를 이용하여 데이터 측정 계측기를 개발하였다. 그 원리로서 FBG 계측 센서는 광원으로 광대역 광원(Broadband Source)을 입사해 주어진 브래그 파장을 측정하게 된다. 그리고 격자에 아무런 변화가 없을 때와 비교해 변형률이나 온도변화로 인하여 격자 간격이 변하게 되는데 이때 수광부의 브래그 파장이 그에 비례하여 변하게 되는 원리를 이용한다. 선행연구에서는 FBG LVDT(변위센서)와 FBG STRAIN(변형률센서)을 개발하여 많은 실험을 수행한 결과 온도의 영향에 따른 데이터의 부정확성을 확인할 수 있었다. 이를 보정하기 위하여 FBG TEMP(온도센서)가 개발되었고, 온도센서를 적용한 뒤 많은 실험으로서 데이터 획득의 정확성을 검증하였으며, 이를 본 연구에서 활용하였다.

 본 연구에서 사용된 FBG 센서는 간략하게 Fig. 3에 나타내었고, 재하실험에 사용된 센서의 제원은 Table 3에 나타내었다. 또한 데이터 획득을 위한 센서의 부착위치도는 Fig. 4와 같으며, Fig. 5에 재하실험 광경을 나타내었다. 재하실험 시 센서의 측정구간에 따른 오차를 최소화하기 위하여 센서 부착 부와 4m 내외인 구간에서 데이터 로거를 이용한 센싱을 수행하였으며, 습도와 온도차에 의한 영향을 최소화하기 위하여 날씨(맑음)와 온도(25℃)를 고려하여 실험을 수행하였다.

Fig. 3 FBG Sensor

Table 3 Sensor Standard

Fig. 4 Sensor Attachment Position

Fig. 5 Loading Test

2.3 실험결과

 Case 별 정적재하 실험을 실시한 후 산출한 응답보정계수를 종합적으로 정리하면 Table 4 ~ Table 5와 같다.

Table 4 Response Correction Coefficient Result Value per Case(Strain, Microstrain)

Table 5 Response Correction Coefficient Result Value per Case(Displacement, mm)

 결과 값을 분석해 보면 변형률 값의 경우 Case 별 재하하중의 위치 및 크기에 따른 응답에서 전기저항식 센서의 경우 미소 변형에 대한 응답은 대부분 노이즈가 발생되어 측정을 할 수 없었다. 재하차량 1대를 재하한 Case 1 ~ Case 4의 경우에는 전혀 구조 응답을 계측할 수 없었다. 대부분의 센서에서는 노이즈가 발생되어 신뢰성이 높은 데이터를 수집할 수가 없었다. 또한, 재하시험 시 감지된 미약한 신호는 변형률 게이지와 장비 사이의 리드와이어 저항 등 특성에 따라 신호 감쇄현상과 내외부 노이즈의 침투 등으로 인하여 실제 측정값과 혼합되어 정확한 측정값 취득이 불가능하게 되는 경우가 빈번하게 발생되었다. 그러나, 광섬유 변형률 센서의 경우에는 아무리 미소 변형이라도 대부분이 측정되어 응답보정계수에 활용이 가능하였다. 또한, 각 Case 별 응답보정계수 값이 일정한 값으로 분포되어 그 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

 전기저항식 변위 센서인 LVDT에 의해 계측 된 결과값의 경우 각 Case 별 변위 응답을 모두 측정하였으나, 재하하중 증가에 따른 응답보정계수의 변화 폭이 커서 데이터의 오차가 큰 것으로 조사되었다. 그러나, 광섬유 변위 센서의 경우 응답보정계수의 변화 폭이 LVDT에 비해 상당히 작았으며, 일정하게 수렴하는 것으로 분석되어 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 그래프로 도식하면 Fig. 6 ~ Fig. 15와 같다.

Fig. 6 G1 Section Response Correction Coefficient per Case(δ)

Fig. 7 G2 Section Response Correction Coefficient per Case(δ)

Fig. 8 G3 Section Response Correction Coefficient per Case(δ)

Fig. 9 G4 Section Response Correction Coefficient per Case(δ)

Fig. 10 G5 Section Response Correction Coefficient per Case(δ)

Fig. 11 G1 Section Response Correction Coefficient per Case(ε)

Fig. 12 G2 Section Response Correction Coefficient per Case(ε)

Fig. 13 G3 Section Response Correction Coefficient per Case(ε)

Fig. 14 G4 Section Response Correction Coefficient per Case(ε)

3. 구조해석 모델 선정

3.1 개요

 응답보정계수의 정확성을 향상시키기 위한 또 하나의 변수는 바로 구조해석 모델이다. 구조해석 모델은 구조적인 거동을 가장 잘 표현할 수 있는 결과의 정확성과 함께 모델링의 용이성도 동시에 가지고 있어야 한다. 본 장에서는 선행 연구 자료들을 조사한 후 PSC I형 교량에 가장 많이 사용되고 있는 구조해석 모델을 선정한 후 해석 예제를 통하여 그 정확성을 확인하였다. Table 6에 일반적으로 구조해석에 사용되는 모델의 형식을 정리하였다.

Table 6 Example of Application of Structural Analysis Model (Kim, 2007)

3.2 구조해석 모델의 비교

 구조해석 모델의 수치 해석적 정확성을 분석하기 위하여 김광양(2007) 연구에서 정의한 가장 정밀한 모델을 기준 모델로 결정하였다. 해석에 사용된 모델은 총 3가지로 그 특징을 정리하면 다음과 같다(한국시설안전기술공단, 2006).

3.2.1 격자구조(Model-1)

 Fig. 16(a)에 나타낸 것과 같이 PSC I형교의 경우 상부구조는 교축방향 강성이 큰 여러 개의 I형 주형과 교축직각방향 또는 횡방향 강성이 큰 바닥판 및 가로보로 구성된 합성교 형식이다.

Fig. 16 Structural Analysis Model

 과거에는 거더교의 상부구조 전체를 모델링하지 않고, 경험식 또는 간략한 구조해석 방법을 이용하여 바닥판과 주형를 각각 해석하였으나 최근에는 격자구조해석 방법이 보편적으로 적용되고 있다. 격자구조는 교축방향요소와 교축에 직각 또는 사각을 갖는 횡방향요소로 구성된다. 그림에서 주형(합성단면)은 교축방향요소로 이산화되어 있고 바닥판과 가로보는 교축직각방향 요소로 이산화 되어 있다. 따라서 격자구조해석에서는 상부구조의 교축방향 강성은 주형의 강성이 지배하며, 횡방향 강성은 바닥판과 가로보가 지배하게 된다.

3.2.2 쉘-격자구조(Model-2)

 Fig. 16(b)에 나타낸 것과 같이 바닥판은 플레이트나 쉘 요소를 사용하여 상세하게 모델링하고, 주형은 바닥판과 같은 평면에 배치하여 모델링한 형상이다. 이 경우에 상부구조의 거동을 정확하게 해석하기 위해서는 바닥판, 주형, 가로보, 격벽의 중립축 위치가 상이하므로 각부재의 기하학적 위치를 전체 구조계 모델링에 적합하게 반영하여야 한다.

3.2.3 수정 쉘-격자구조(Model-3)

 Fig. 16(c)에 나타낸 것과 같이 바닥판은 플레이트나 쉘 요소를 사용하여 상세하게 모델링하고, 주형은 바닥판에서 편심을 갖도록 하여 모델링한 형상이다. 또한, 하부구조인 교각부를 좀 더 상세히 모델링하여 해석한 모델이다.

3.3 구조해석 결과

 국토해양부(2008)의 수치해석 예제를 바탕으로 범용구조해석 프로그램인 MIDAS를 이용하여 결과 값을 비교하였다. 해석 예제 교량은 교장 2@30=60.0m, 폭원 10.75m인 1등교로서 하중은 DB 또는 DL 하중을 주형에 가장 불리하게 최대 3차로 재하 하였다. 해석 결과를 그래프로 도식하면 Fig. 17 ~ Fig. 19와 같다. 결과 값은 예제 교량을 구조해석한 후에 얻어진 지간 중앙부 주형 하단의 수직 처짐 값을 정리 한 것이다. 해석결과의 비교를 위해서 처짐 값을 이용한 것은 재하시험에 의한 처짐 값 측정 자료가 많아 수치해석 결과와의 비교가 용이하기 때문이다.

Fig. 17 Lagging Distribution of 1st Loading

Fig. 18 Lagging Distribution of 2st Loading

Fig. 19 Lagging Distribution of 31st Loading

 결과 값을 분석해 보면 비교 대상 기준 처짐 값과 비교할 때 격자모델인 Model-1의 높은 결과 값을 나타내고 있으며, 이는 격자구조 해석 시 이용되는 횡강성의 적절한 분배정도의 차이에 의해 발생된 것으로 판단된다. 쉘-격자구조인 Model-2의 경우 기준 값과 비교할 때 근접한 값을 나타내고 있으며, 수정 쉘-격자구조인 Model-3 구조가 가장 정확한 값을 나타내었다. 그러나 Model-2와 Model-3과의 오차가 1%미만인 점을 고려할 때 Model-3의 경우 하부구조까지 모델링해야 하며, 강성관계를 입력해야 하는 시간의 번거로움이 있으므로 모델링 시간 등을 고려하여 Model-2로 해석해도 무방할 것으로 판단된다.

4. 결 론

 이상의 실험 결과들을 종합적으로 정리하면 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다.

 (1) 기존의 전기저항식 센서의 경우 미소 변형에 대한 응답은 대부분 노이즈가 발생되어 측정을 할 수 없었으며, 재하차량 1대를 재하한 Case 1 ~ Case 4의 경우에는 전혀 구조 응답을 계측할 수 없었다. 센서의 부착에도 영향은 있을 수도 있으나, 전기저항식 센서와 광섬유 센서를 동일하게 부착했음에도 불구하고 이렇게 평가된 이유로서는 대부분의 센서에서 발생된 노이즈가 원인이라 사료된다. 또한, 재하시험 시 감지된 미약한 신호는 변형률 게이지와 장비 사이의 리드와이어 저항 등 특성에 따라 신호 감쇄현상과 내외부 노이즈의 침투 등으로 인하여 실제 측정값과 혼합되어 정확한 측정값 취득이 불가능하게 되는 경우가 빈번하게 발생되는 것을 확인할 수 있었다.

 (2) 광섬유 변형률 센서의 경우에는 아무리 미소 변형이라도 대부분이 측정되어 응답보정계수에 활용이 가능하였으며, 각 Case 별 응답보정계수 값이 일정한 값으로 분포되어 그 사용 가능성을 확인할 수 있었다.

 (3) 전기저항식 변위 센서인 LVDT에 의해 계측 된 결과 값의 경우 각 Case 별 변위 응답을 모두 측정하였으나, 재하하중 증가에 따른 응답보정계수의 변화 폭이 커서 데이터의 오차가 큰 것으로 조사되었으나, 광섬유 변위 센서의 경우 응답보정계수의 변화 폭이 LVDT에 비해 상당히 작았으며, 일정하게 수렴하는 것으로 분석되어 신뢰성을 확인할 수 있었다.

 (4) 구조해석 모델링 결과 쉘-격자구조인 Model-2의 경우 기준 값과 비교할 때 비교적 정확한 값을 나타내고 있으며, 수정 쉘-격자구조인 Model-3 구조가 가장 정확한 값을 나타내었으나, Model-2와 Model-3과의 오차가 1%미만인 점을 고려할 때 모델링 시간 등을 고려하여 Model-2로 해석해도 무방할 것으로 판단된다.

Reference

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