• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1046-1051
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• 2004

As a method to execute efficient maintenance of steel railway bridge, in this paper, program for fatigue assessments of structural member of steel railway bridge were developed. This program is composed with 3 unit module program which variable stress analysis, fatigue assessment and fatigue crack propagation. The validity of developed program was verified from evaluating the result of filed measurement and program output.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.613-625
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• 2012

철도교는 일반적으로 설계하중에 근접한 열차하중이 빈번하게 통과할 가능성이 있으므로, 초기설계단계부터 여러 구조상세에 대해 피로특성을 충분한 반영하는 것이 필요하다. 그럼에도 불구하고 철도교에 작용하는 축하중의 크기 및 배치 특성, 피로에 대한 부적절한 구조상세의 적용 등으로 인하여 강철도 플레이트거더교에서 부분적으로 피로균열이 보고되고 있다. 상부플랜지와 복부의 용접이음부에서의 피로균열의 주요 발생 원인의 하나는 침목을 지지하는 주거더와 열차하중이 작용되는 레일과의 중심간격 차이에 따른 열차하중의 편심작용에 의한 것이다. 이 연구에서는 공용중인 강철도 상로플레이트거더교를 대상으로 현장조사 및 현장계측, 일련의 구조해석을 실시하고, 대상교량의 구조거동 특성 및 피로균열의 발생 원인의 규명, 보수 보강(안)에 대하여 검토하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제20권6호
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• pp.731-740
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• 2008

본 연구는 하부 절곡강판과 T형강을 D16mm 스터드 전단연결재를 이용하여 콘크리트와 일체화시킨 교량용 강합성 바닥판의 피로 거동 및 피로성능을 평가하기 위한 것이다. 제안된 강합성 바닥판의 피로성능 평가를 위하여 총 8본의 시험체가 제작되었으며, 각각의 시험체에 3 종류의 일정진폭을 가진 피로하중이 재하되었다. 피로실험결과, 피로균열은 강합성 바닥판 하부 절곡강판의 절곡점에서 발생하여 상부 T형강으로 진전되는 것으로 나타났으며, 피로하중에 따라 시험체의 변위 및 변형률이 증가하고 피로균열발생 후 변위와 변형률이 급격히 변화하였다. 제안된 강합성 바닥판의 피로강도는 도로교설계기준 및 도로교설계기준 피로상세 범주의 자료가 된 NCHRP 102와 NCHRP 147 보고서의 피로실험결 과와 비교하여 평가한 결과 대상 강합성 바닥판은 피로상세 범주 C에 해당하는 것으로 평가되었다.

• 한국안전학회지
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• 제21권3호
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• pp.114-121
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• 2006

As one of the serviceability limit states, the prediction and control of crack width in reinforced concrete bridges or PSC bridges are very important for the design of durable structures. However, the current bridge design specifications do not provide quantitative information for the prediction and control of crack width affected by the initiation and propagation of corrosion. Considering life span of concrete bridges, an improved control equation about the crack width affected by time-dependent general corrosion is proposed. The developed corrosion and crack width control models can be used for the design and the maintenance of prestressed and non-prestressed reinforcements by varying time, w/c, cover depth, and geometries of the sections. It can also help the rational criteria for the quantitative management and the prediction of remaining life of concrete structures.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.46-54
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• 2013

실제 교량의 바닥판에 적용할 목적으로 섬유의 길이 및 혼입량을 달리한 두 가지 초고성능 시멘트 복합체를 고려하고 있다. 이 연구의 목적은 이 두 재료의 균열저항성을 평가하는 것이다. 두 재료에 대한 휨인장 파괴실험을 수행하였고, 실험으로부터 얻은 하중-균열개구변위 관계를 최적으로 모사하는 인장응력-균열개구 관계를 역해석을 통해 파악하였다. 역해석결과 13 mm 길이의 섬유를 2% 함유한 UHPCC는 16.3 mm와 19.5 mm 길이의 섬유를 각각 0.5%와 1.0% 함유한 UHPCC에 비해 파괴에너지가 작은 것으로 나타났다. 균열을 보다 분산시키고 균열폭을 감소시키기 위해서는 길이가 긴 두 종류의 섬유를 혼용한 UHPCC를 사용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권1호
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• pp.17-34
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• 2022

For steel structures, fatigue cracks are critical damage induced by long-term cycle loading and distortion effects. Vision-based crack detection can be a solution to ensure structural integrity and performance by continuous monitoring and non-destructive assessment. A critical issue is to distinguish cracks from other features in captured images which possibly consist of complex backgrounds such as handwritings and marks, which were made to record crack patterns and lengths during periodic visual inspections. This study presents a parametric study on image-based crack identification for orthotropic steel bridge decks using captured images with complicated backgrounds. Firstly, a framework for vision-based crack segmentation using the atrous convolution-based Deeplapv3+ network (ACDN) is designed. Secondly, features on crack images are labeled to build three databanks by consideration of objects in the backgrounds. Thirdly, evaluation metrics computed from the trained ACDN models are utilized to evaluate the effects of obstacles on crack detection results. Finally, various training parameters, including image sizes, hyper-parameters, and the number of training images, are optimized for the ACDN model of crack detection. The result demonstrated that fatigue cracks could be identified by the trained ACDN models, and the accuracy of the crack-detection result was improved by optimizing the training parameters. It enables the applicability of the vision-based technique for early detecting tiny fatigue cracks in steel structures.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.745-750
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• 2001

Considerable research was done to study the fatigue behavior of the reinforced concrete bridge deck which is strengthened by carbon fiber. The purpose of this experimental study is to investigate the fatigue behavior and strengthening effects of the strengthened bridge deck with grid type carbon fiber plastic. The results of this study show that the displacement and the total released energy of strengthening of bridge deck are greater than the case of unstrengthened bridge deck. By strengthening of bridge deck, applied load is so distributed on whole deck member that crack concentration is efficiently controled.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.569-576
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• 2019

PSC-Edge 거더 라멘교는 Edge 거더에 긴장력을 도입하고 정모멘트를 감소시켜 저형고와 장경간화가 가능한 교량이다. 본 교량은 가설벤트가 상부슬래브의 하부에 지지되고 Edge 거더부에 2차 강연선이 긴장된 후 거더 외측 면에 $45^{\circ}$방향의 사인장 균열이 발생하였다. 프리스트레스 정착부의 응력분포 및 파열균열의 양상에 관한 연구가 활발히 진행되었지만 기존 연구 결과는 본 구조물의 실제 형상과 경계조건이 상이하여 명백한 원인분석이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 가설벤트의 경계조건을 추가로 고려된 3D Frame 해석을 수행하였으나 Edge 거더부에서 최대 압축응력이 발생하여 균열을 원인을 규명하기에는 한계가 있었다. 따라서 LUSAS 16.1을 사용한 3D Solid 해석을 수행하였으며 그 결과 Edge 거더의 하부와 상부슬래브의 경계부분에서 최대 주인장응력이 발생하였다. 최대 주인장응력과 방향여현을 사용하여 둔각부 Edge 거더 외측면의 소요 철근량을 분석한 결과 사용 철근량이 부족한 것으로 분석되었다. 따라서 추가 시공된 교량은 기존 교량보다 정착부의 철근량과 철근보강 범위를 확장시켰다. 그 결과 Edge 거더부의 균열은 더 이상 발생하지 않는 것으로 관찰되었다. 이와 유사한 PSC-Edge 거더 형식의 교량을 설계 및 시공할 때 본문에서 제안한 해석 및 보강방법을 적용하면 시공 중 발생하는 Edge 거더 외측면의 균열을 충분히 제어할 수 있을 것으로 기대된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.141-151
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• 2022

In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.

• International Journal of Concrete Structures and Materials
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• 제7권4호
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• pp.253-264
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• 2013

A major difference between high-strength reinforcing steel and conventional steel in concrete is that the service-load steel stress is expected to be greater. Consequently, the service-load steel strains are greater affecting cracking behavior. A parametric study investigating crack widths and patterns in reinforced concrete prisms is presented in order to establish limits to the service-load steel stress and strain. Additionally, based on the results of available flexural tests, crack widths at service load levels were evaluated and found to be within presently accepted limits for highway bridge structures, and were predictable using current AASHTO provisions. A limitation on service-level stresses of $f_s{\leq}414$ MPa (60 ksi) is nonetheless recommended.