노후 건축물을 위한 광섬유센서 기반 재건축 안전진단 시스템

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dc.contributor.advisor고영배-
dc.contributor.author지용환-
dc.date.accessioned2022-11-29T02:32:55Z-
dc.date.available2022-11-29T02:32:55Z-
dc.date.issued2021-08-
dc.identifier.other31254-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/20459-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :IoT(사물인터넷),2021. 8-
dc.description.abstract수도권 지역을 중심으로 재건축에 대한 열기 고조 및 과도한 재건축 추진 등의 부작용 해결을 위해 지난 2018년 3월 “재건축 안전진단 기준”이 강화되면서 구조적으로 취약하지 않은 공동주택 등 노후 건축물은 사실상 재건축이 불가한 실정이며, 동 안전진단 요소 중 가장 큰 요소를 차지하는 구조안전성 평가(기울기, 처짐, 균열 등)는 재건축 판정 여부를 결정하는 가장 중요한 요소가 되었다. 이에, 기존 타 방식의 센서에 비해 신뢰성 및 내구성이 높은 광섬유 센서를 이용하여 건축물 구조안전성 평가 기준별 주요 지표에 대한 계측 데이터 기준을 정하고 노후 건축물에 적용하여 재건축 안전진단 등급을 예측할 수 있게 함으로써, 평상시 실시간 안전진단은 물론이고 재건축 안전진단 도래 시점 예측 및 유지관리와 무리한 재건축 추진에 따른 불필요한 재진단(불합격) 비용 절감 등이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 공동주택 재건축 안전진단 평가 기준인 ‘주택 재건축사업의 안전진단 매뉴얼’(한국시설안전공단)에서 규정한 구조안전성 관련 주요 3가지 평가 지표와 3가지 종류(기울기, 변형률, 변위)의 광섬유 센서를 사용하여 재건축 안전진단 시스템을 구성하고, 구조안전성 평가 중 건축물의 ‘기울기’, ‘내하력’, ‘내구성’ 등 각 3가지 요소에 대해 광섬유 센서를 이용하여 평가 등급별(A~E)지표에 해당하는 계측 데이터 값을 측정하고, 이를 근거로 빛의 파장 단위로 변환한 평가 등급별 파장 기준표 및 시스템을 구성하였다. 또한, 실제 시스템을 노후 건축물에 적용했을 때 계측 파장의 범위에 따른 재건축 판정 안전진단 등급 예측이 가능한 지를 확인하기 위해 재건축 안전진단 기준 C~E등급 조건에 해당하는 테스트 베드 환경 구성 및 검증 실험을 통해 현장 적용성 가능성을 확인하였다.-
dc.description.tableofcontents제1장 서론 1 제1절 연구 배경 및 목적 1 제2절 연구 내용 및 방법 2 제2장 이론적 배경 4 제1절 국내 제도 4 제2절 연구 동향 7 제3절 광섬유 센서 및 계측 원리 10 제3장 안전진단 시스템 14 제1절 기울기 평가 14 1. 시스템 구성 14 2. 실험 방법 15 3. 실험 결과 및 분석 19 제2절 내하력(처짐) 평가 20 1. 시스템 구성 20 2. 실험 방법 21 3. 실험 결과 및 분석 25 제3절 내구성(균열) 평가 26 1. 시스템 구성 26 2. 실험 방법 27 3. 실험 결과 및 분석 30 제4장 안전진단 시스템 현장 적용성 31 제1절 테스트 구조물 제원 및 안전진단 시스템 적용 31 제2절 검증 실험 방법 33 제3절 검증 실험 결과 및 분석 39 제5장 결론 40 참고문헌 42-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title노후 건축물을 위한 광섬유센서 기반 재건축 안전진단 시스템-
dc.title.alternativeA System of Optical fiber Sensor based Rebuilt Safety Test for deteriorated buildings-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 정보통신대학원-
dc.contributor.department정보통신대학원 IoT(사물인터넷)-
dc.date.awarded2021. 8-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId1228007-
dc.identifier.uciI804:41038-000000031254-
dc.identifier.urlhttps://dcoll.ajou.ac.kr/dcollection/common/orgView/000000031254-
dc.subject.keyword광섬유센서-
dc.subject.keyword노후 건축물-
dc.subject.keyword안전진단-
dc.subject.keyword재건축-
Appears in Collections:
Special Graduate Schools > Graduate School of Information and Communication Technology > IoT (Internet of Things) > 3. Theses(Master)
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