• 콘크리트학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.303-310
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• 2011

복합 트러스교는 강재 박스 교량이 주류를 이루고 있는 우리나라 중지간 교량의 형식적 대안이 될 수 있는 구조 형식이다. 이러한 복합 트러스교의 핵심 기술은 강관과 콘크리트 슬래브를 연결하는 격점 구조이며 일본 등에서는 시공 회사별로 고유의 격점 구조를 개발하여 실험적 검증을 통해서 실교량에 적용해 오고 있다. 이 연구에서도 힌지형 격점 구조를 제안하고 이에 대한 정적인 구조 성능을 이미 검증한바 있으며 피로 실험을 통해 구조 상세를 개선하고 피로 성능을 검증하였다. 복합 트러스 거더에 대한 피로 실험 결과 정적인 구조 성능이 입증된 격점 구조라고 하더라도 매입된 연결판이 충분히 피로 파괴를 나타낼 수 있으며 이를 방지하지 하기 위한 구조 상세 개선 방안으로 perfobond 강재를 사용하는 방법과 강관에 원형 리브를 부착하는 방법을 제시하였다. 그리고 해석적 방법을 통해 강관에 원형 리브를 부착하는 방법이 격점부 강재 물량 증가시키지 않으면서도 피로 성능 개선에 효과적이라는 것을 입증하게 되었으며, 추가적인 격점 구조 피로 실험을 통해 피로 성능을 검증하였다. 따라서 이 연구에서 제안된 힌지형 격점 구조는 원형 리브를 부착하고 충분한 매입 깊이를 확보해 준다면 정적 구조 성능 뿐만 아니라 피로 성능도 확보되어 실제 복합 트러스 교량에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권5호
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• pp.183-192
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• 2004

현재 국내에도 건물의 특성에 알맞은 가변적이며 대공간 확보가 가능하고 사용부재의 두께가 수mm에서 100mm에 이르는 극후판 두께의 건축 철골구조의 건축물 및 Box형 강재교량으로 구축되는 사례가 증가하면서 철골부재의 제작 및 가공기술이 예전보다 더욱 향상되고 구조물로서의 품질관리에 대한 신뢰성의 요구도 증가되고 있는 실정이다, 그러나 국내의 철골조 건축부재의 구조설계는 설계사대로 각기 이루어지고 해당 부재는 공장별로 제작진행되어 그 기술수준에는 보이지 않는 상당한 격차가 있다고 보여지며 업체별로 경제성 등을 고려하여 기본적이며 일반적 철골제작기법을 간결하게 적용하는 것에 머물러 고도한 선진적인 기술의 채용은 대부분 주저할 수 밖에 없는 상황이다 또한, 중소규모의 빌딩 건축물들의 철골조 설계적용을 고려해볼 때 수많은 접합부의 표준화를 비롯하여 구조체 전체의 표준화 및 내$\cdot$외장재까지 포함된 시스템건축의 건축물설계와 부재의 제작 및 설치기술 개발경향도 엿보이고 있는 가운데 특히, 철골부재의 공장제작과 현장설치의 보다 경제적이고 짧은 공기내에 완전한 품질을 확보할 수 있는 부재간의 접합부 설계에 대한 연구검토는 철골분야에 종사하는 업계는 물론 현장 관계자에게도 의미있는 일일 것이다. 본 논문에서는 철골조 건축물의 특성을 알아보고 철골구조물 공장제작 및 현장설치공기를 최대한 단축할 수 있는 철골기둥과 기둥, 기둥과 큰보부재 접합부 변경사례 및 Box Column의 용접자동화, 로봇화에 의한 철골기둥 부재제작사례와 금후 철골구조물 제작상의 문제점과 대응방안에 대하여 서술하고자 한다.