Dynamic Response-based Identification of Wind-induced Signatures

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확장요약문

본 연구는 바람의 영향을 받는 물체의 운동을 영상으로 관측하고, 관측 데이터로부터 동역학 모델을 식별하여 미지의 풍속을 역추정하는 방법을 제안한다. 풍속계의 설치나 접근이 어려운 환경에서는 영상으로 관측한 물체의 움직임을 이용하여 풍속을 간접적으로 추정하는 방법이 대안이 될 수 있다. 기존 연구에서는 물체의 평균 변형량이나 운동의 변동 크기와 풍속 사이의 관계를 이용하거나, 항력 모델을 가정하여 영상 기반 풍속 추정의 가능성을 제시하였다. 그러나 항력 모델을 이용한 추정에서는 높은 풍속에서 측정값과 추정값의 차이가 증가하였으며, 유동의 불균일성, 난류 및 후류 상호작용 등의 미모델링 효과가 가능한 원인으로 논의되었다. 또한, 추가적인 힘 항을 포함하는 모델 확장이 추정 오차를 줄이기 위한 방안으로 논의되었다. 이에 본 연구는 무풍 조건에서 기준 동역학 모델을 식별하고, 여러 풍속 조건에서 관측한 응답과 기준 모델의 차이를 설명하는 공통 상호작용 모델을 SINDy(Sparse Identification of Nonlinear Dynamics)로 식별하여 새롭게 관측한 운동으로부터 미지의 풍속을 역추정한다. 제안 방법의 적용 가능성을 확인하기 위해 최소 검증 물리계로 물리진자를 사용하였다. 서로 다른 초기 조건에서 역추정한 풍속을 풍속계로 측정한 값과 비교한 결과, 영상으로 관측한 운동과 식별된 공통 모델을 활용한 풍속 역추정의 가능성을 확인하였다.