• 한국지반공학회논문집
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• 제25권11호
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• pp.17-26
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• 2009

마이크로파일이 직접기초시스템으로 활용되는 경우 말뚝 캡이 설치되어 말뚝지지 전면기초의 래프트와 같은 역할을 수행하지만 마이크로파일 기초시스템의 하중분담 거동에 관한 연구는 미미한 실정이다 이에 본 연구에서는 말뚝캡이 씌워진 실물 크기의 마이크로파일 재하시험 자료를 바탕으로 3차원 비선형 유한요소해석을 실시하여 마이크로 파일과 래프트의 하중분담 거동을 분석하고 각각의 변수들이 하중분담 거동에 미치는 영향을 파악하였다. 해석 결과 $2{\times}1$ 마이크로파일 기초시스템의 경우 최종하중단계에서 약 50%의 하중을, 그리고 $2{\times}2$ 마이크로파일 기초시스템의 경우 약 30%의 하중을 캡이 분담하고 있는 것으로 나타났다. 또한 마이크로파일의 간격 및 경사각이 증가할수록 캡의 하중분담이 커지는 것을 알 수 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제46권1호
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• pp.75-92
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• 2023

The novel composite cold-formed steel (CFS)/engineered cementitious composites (ECC) beams have been recently presented. The new composite section exhibited superior structural performance as a flexural member, benefiting from the lightweight thin-walled CFS sections with improved buckling and torsional properties due to the restraints provided by thinlayered ECC. This paper investigated the shear performance of the new composite CFS/ECC section. Twenty-eight simply supported beams, with a shear span-to-depth ratio of 1.0, were assembled back-to-back and tested under a 3-point loading scheme. Bare CFS, composite CFS/ECC utilising ECC with Polyethylene fibres (PE-ECC), composite CFS/MOR, and CFS/HSC utilising high-strength mortar (MOR) and high-strength concrete (HSC) as replacements for PE-ECC were compared. Different failure modes were observed in tests: shear buckling modes in bare CFS sections, contact shear buckling modes in composite CFS/MOR and CFS/HSC sections, and shear yielding or block shear rupture in composite CFS/ECC sections. As a result, composite CFS/ECC sections showed up to 96.0% improvement in shear capacities over bare CFS, 28.0% improvement over composite CFS/MOR and 13.0% over composite CFS/HSC sections, although MOR and HSC were with higher compressive strength than PE-ECC. Finally, shear strength prediction formulae are proposed for the new composite sections after considering the contributions from the CFS and ECC components.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제85권4호
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• pp.469-484
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• 2023

A deep recursive bidirectional Cuda Deep Neural Network Long Short Term Memory (Bi-CuDNNLSTM) layer is recruited in this paper to predict the entire force time histories, and the corresponding hysteresis and backbone curves of reinforced concrete (RC) bridge piers using experimental fast and slow cyclic tests. The proposed stacked Bi-CuDNNLSTM layers involve multiple uncertain input variables, including horizontal actuator displacements, vertical actuators axial loads, the effective height of the bridge pier, the moment of inertia, and mass. The functional application programming interface in the Keras Python library is utilized to develop a deep learning model considering all the above various input attributes. To have a robust and reliable prediction, the dataset for both the fast and slow cyclic tests is split into three mutually exclusive subsets of training, validation, and testing (unseen). The whole datasets include 17 RC bridge piers tested experimentally ten for fast and seven for slow cyclic tests. The results bring to light that the mean absolute error, as a loss function, is monotonically decreased to zero for both the training and validation datasets after 5000 epochs, and a high level of correlation is observed between the predicted and the experimentally measured values of the force time histories for all the datasets, more than 90%. It can be concluded that the maximum mean of the normalized error, obtained through Box-Whisker plot and Gaussian distribution of normalized error, associated with unseen data is about 10% and 3% for the fast and slow cyclic tests, respectively. In recapitulation, it brings to an end that the stacked Bi-CuDNNLSTM layer implemented in this study has a myriad of benefits in reducing the time and experimental costs for conducting new fast and slow cyclic tests in the future and results in a fast and accurate insight into hysteretic behavior of bridge piers.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4A호
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• pp.581-590
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• 2008

프리캐스트 패널은 교량바닥판의 합성 구조부재로서 사용된다. 프리캐스트 패널의 횡방향 철근은 교량바닥판의 주철근 역할을 하며, 또한 패널 상부의 현장타설 콘크리트 시공시 거푸집 대용으로도 적용된다. 이 논문에서 3가지 이음부 형상을 적용한 합성보 시험체에 대해서 정적실험을 수행하여 강도 및 균열폭을 검토하였다. 실험결과, 루프이음을 적용한 반단면 프리캐스트 부재의 연속성이 우수함을 확인하였고, 루프이음의 겹이음 길이와 횡방향 보강철근의 영향도 검토하였다. 루프이음의 겹이음 길이가 증가할수록 루프이음 반단면 프리캐스트 부재의 휨강도가 증가하였다. 또한, 루프이음부에 횡방향 보강철근은 균열제어에 매우 효율적임을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.659-675
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• 2006

근래에 비선형 정적해석법에 기초를 둔 성능-기반 방법이 각광을 받으면서 개선되고 있다. 역량스펙트럼 방법과 변위계수법이 비선형 정적해석법 중에서 대표적이라고 할 수 있다. 새로 건설되거나 기존의 구조물에 대하여 내진설계와 내진성능 평가에 대한 비선형 정적해석법의 적용성을 평가하기 위해서는 우선적으로 역량스펙트럼 방법과 변위계수법의 정확성이 평가되어야 한다. 비선형 정적해석법의 정확성은 근거리 및 원거리 지진하중에 대한 철근 콘크리트 벽체 구조물의 진동대 실험결과와 비교하여 평가하였다. 또한, 단자유도계, 등가단자유도계와 다자유도계에 대한 비선형 동적해석기법에 의해 평가된 지진응답도 진동대 실험결과와 비교하여 평가하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.223-237
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• 2010

본 연구에서는 화재에 의한 콘크리트의 단면손실과 역학적 특성을 저하하는 주요 요인 가운데 온도증가율, 즉 초기가열구배를 변화시키면서 모의화재실험을 수행하였다. 그리고 수행된 모의화재실험에서 관찰된 단면손실을 모사하기 위하여 요소제거모델을 활용한 유한요소해석법에 의해 열전달해석을 수행하였다. 이때 모의화재실험결과와 수치해석결과가 가장 일치하는 대류열전달계수를 반복적인 해석과정을 통해 도출하였다 이상의 과정으로부터 얻어진 초기가열구배에 따른 대류열전달계수의 변화를 조사한 결과, 각 초기가열구배별 대류열전달계수의 변화는 분수함수 형태로 근사시킬 수 있었다. 최종적으로 모의화재실험으로부터 도출된 초기가열구배별 대류열전달계수의 변화 결과를 내삽하여 다양한 초기가열구배에 따른 화재경과시간별 대류열전달계수의 변화를 추정할 수 있는 수식을 함께 제시하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.451-461
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• 2010

장기 부식 등 일반적인 건설재료의 문제점을 보완할 수 있는 대체재료로서, 섬유강화 복합재료의 활용이 증대되고 있다. 하지만 일반적으로 선형의 섬유강화 복합재료를 아치형인 터널구조물의 부재로서 활용하는 데는 많은 문제점이 대두된다. 따라서, 본 연구에서는 섬유강화 복합부재를 일정곡률로 인발성형 할 수 있는 신개념의 곡면 FRP 부재 성형장비를 개발하고 시제품을 생산하였으며, 시제품에 대한 물리적 특성 시험을 수행하였다. 이어, 곡면 FRP 시제품과 합체되어 제작된 콘크리트 복합부재에 대한 수치해석 검토 및 분석을 통하여 시제품의 터널 구조체로써의 적용성을 평가하였다. 수치해석적 적용성 검토 결과, 곡면 FRP 부재를 터널 구조물로 적용함에 있어서 터널 안정성을 충분히 확보할 수 있는 것으로 파악되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권1A호
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• pp.35-43
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• 2010

프리캐스트 패널은 교량바닥판의 합성 구조부재로서 사용된다. 프리캐스트 패널의 횡방향 강재는 교량바닥판의 주철근 역할을 하며, 또한, 패널 상부의 현장타설 콘크리트 시공시 거푸집 대용으로 적용된다. 그러나 프리캐스트 패널의 장점을 살리기 위해서는 필연적으로 갖게 되는 구조적 특징이자 취약점이 될 수 있는 이음부 부분에 대한 이해와 지식이 필요하다. 특히, 교량바닥판은 차량하중과 같은 반복하중을 받는 구조물이므로 피로하중에 대한 이음부의 거동 및 성능 평가가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 전단철근과 루프이음부를 갖는 프리캐스트 패널 합성바닥판의 피로실험을 수행하였다. 피로실험은 고정점 반복하중과 윤하중을 적용하여 수행되었다. 피로에 대한 현행 설계기준을 고려하고 이음부의 피로파괴 특성과 반복하중하에서의 사용성 평가를 위해 결과 분석을 수행하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권3호
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• pp.345-360
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• 2022

In this paper, the impact on seismic performance of an economical effective technique for retrofitting reinforced concrete (RC) columns using high-strength steel strips under high axial compression ratios was presented. The experimental program included a series of cyclic loading tests on one nonretrofitted control specimen and three retrofitted specimens. The effects of the axial compression ratio and spacing of the steel strips on the cyclic behavior of the specimens were studied. Based on the test results, the failure modes, hysteretic characteristics, strength and stiffness degradation, displacement ductility, and energy dissipation capacity of the specimens were analyzed in-depth. The analysis showed that the transverse confinement provided by the high-strength steel strips could effectively delay and restrain diagonal crack development and improve the failure mode, which was flexural-shear failure controlled by flexural failure with better ductility. The specimens retrofitted using high-strength steel strips showed more satisfactory seismic performance than the control specimen. The seismic performance and deformation capacity of the retrofitted RC columns increased with decreasing axial compression ratio and steel strip spacing. Based on the test results, a hysteretic model for RC columns that considers the transverse confinement of high-strength steel strips was then established. The hysteretic model showed good agreement with the experimental results, which verified the effectiveness of the proposed hysteretic model. Therefore, the aforementioned analysis can be used for the design of retrofitted RC columns.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.