• 콘크리트학회지
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• 제10권6호
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• pp.213-222
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• 1998

투수성 폴리머 콘크리트의 공극에 오염물질의 침투로 내구성 및 투수성능이 저하될 수있어 각종 필터용 폴리머 모르터를 그 위에 타설한 후, 압축강도, 휨강도 및 인장접착강도의 역학적 성질과 경화수축 및 투수성능을 실험을 실시하였다. 실험결과, 투수성 콘크리트의 압축강도의 증가와 함께 투수계수는 낮아졌으며, 충진재-결합재비의 증가에 따라 강도의 증가는 현저하였다. 투수성 폴리머 콘크리트의 압축강도와 투수계수는 9.4 MPa~1.93cm/s범위로서 배합에 따른 영향이 크게 나타났다. 필터용 폴리머 모르터를 타설한 투수성 폴리머 콘크리트의 역학적 성질은 쇄석을 필터로 사용하였을 때 가장 우수하였으며, 투수성 폴리머 콘크리트의 경화수축은 필터와 베이스 콘크리트 사이의 접착력에 영향을 크게 받음을 알 수 있었다. 본 연구결과, 투수성 폴리머 콘크리트의 각 배합조건에 따른 경제성과 성능면에서 균형을 이룰 수 있는 최적배합비를 제안할 수 있었으며 투수성 폴리머 콘크리트의 제작과응용면에 필요한 기초자료를 얻을 수 있었다.

• Computers and Concrete
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• 제19권5호
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• pp.457-465
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• 2017

The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.

• Steel and Composite Structures
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• 제29권5호
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• pp.635-645
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• 2018

Beam-column joints play a significant role in static and dynamic performances of reinforced concrete frame structures. This study contributes a numerical approach of topologically optimal design of carbon fiber reinforced plastics (CFRP) to retrofit existing beam-column connections with crack patterns. In recent, CFRP is used commonly in the rehabilitation and strengthening of concrete members due to the remarkable properties, such as lightweight, anti-corrosion and simplicity to execute construction. With the target to provide an optimal CFRP configuration to effectively retrofit the beam-column connection under semi-failure situation such as given cracks, extended finite element method (X-FEM) is used by combining with multi-material topology optimization (MTO) as a mechanical description approach for strong discontinuity state to mechanically model cracked structures. The well founded mathematical formulation of topology optimization problem for cracked structures by using multiple materials is described in detail in this study. In addition, moved and regularized Heaviside functions (MRHF), that have the role of a filter in multiple materials case, is also considered. The numerical example results illustrated in two cases of beam-column joints with stationary cracks verify the validity, benefit and supremacy of the proposed method.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.38-44
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• 2019

본 연구에서는 아스팔트 콘크리트 도로포장의 표면균열 검출을 위해 합성곱 신경망을 이용하였다. 합성곱 신경망의 학습에 사용되는 표면균열 이미지 데이터의 양에 따른 합성곱 신경망의 성능향상 정도를 평가하였다. 사용된 합성곱 신경망의 구조는 5개의 층으로 구성되어있으며, 3×3 크기의 convolution filter와 2×2 크기의 pooling kernel을 사용하였다. 합성곱 신경망의 학습을 위해서 도로노면 조사 장비를 통해 구축된 국내 도로포장 표면균열 이미지를 활용하였다. 표면균열 이미지 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율, 미검출율, 과검출율을 평가하였다. 가장 많은 양의 데이터를 학습한 합성곱 신경망 모델의 표면균열 검출 정확도, 정밀도, 재현율은 96.6% 이상, 미검출율, 과검출율은 3.4% 이하의 성능을 나타내었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권6호
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• pp.536-542
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• 2008

콘크리트 슬래브궤도에서 ATP시스템 지상자를 이용한 신호 전류는 철근에 의해 신호전류에 영향을 미칠 수 있다. 즉, 콘크리트 슬래브궤도에서 ATP시스템 지상자와 철근의 자기적 결합은 하나의 필터로 작용하게 되어 입력전류신호에 왜곡을 주게 된다. 그리고 결국 왜곡된 신호에 의해서 열차의 차상자에 잘못된 신호가 전송될 수 있다. 입력전류신호의 왜곡을 줄이기 위한 방법으로 철근에 유도되는 전류와 주파수를 구하여 해당 주파수를 ATP시스템의 지상자 주파수로 사용하지 않거나, 철근을 절연시켜 철근과 ATP시스템 지상자간에 유도현상을 억제할 수 있다. 본 논문에서는 콘크리트 슬래브궤도에서 ATP시스템의 지상자와 철근의 모델을 전기적으로 표현하였고, 모델에 요구되는 값들을 Maxwell 프로그램을 이용하여 구하였다. 또한 모델로부터 ATP시스템인 KVB시스템, ERTMS/ETCS시스템에서 사용하고 있는 지상자의 주파수에 대한 지상자의 임피던스 및 철근의 유도전류를 계산하였다. 이를 Matlab 및 PSpice 프로그램으로 타당성을 입증하였다.

• 한국광학회지
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• 제12권2호
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• pp.91-97
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• 2001

광섬유 브래그 격자는 코어의 굴절률이 주기적으로 변하는 특성으로 인하여 브래그 조건을 만족하는 파장은 반사시키고 다른 파장은 통과시키는 소자이다. 본 논문에서는 광섬유 격자를 이용한 동적 스트레인 센서시스템을 구현하였다. 4-채널 동적 센서 시스템에 사용된 필터의 선형성을 보상하여 필터의 전 구간에서 동적 신호를 측정하였으며 실시간 동적 신호의 측정을 위하여 LabView를 이용한 신호처리 및 인터페이스를 하였다. 이러한 센서시스템의 분해능은 $5\mu$strain이며 동적 스트레인 측정 범위는 필터의 전 구간 약 $1200\mu$strain에 해당한다. 센서시스템을 이용하여 외팔보(steel-bar)의 4지점에서의 스트레인의 변화량을 측정하였으며 콘크리트 시험 보에 적용하여 하중 인가시 시험보가 받는 스트레인의 변화량을 실시간 측정하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제22권3호
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• pp.371-399
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• 2006

The theoretical background and capabilities of the developed program, SAR-CWF, for stochastic analysis of 3D reinforced-concrete shear wall-frame structures subject to seismic excitations is presented. Incremental stiffness and strength properties of system members are modeled by extended Roufaiel-Meyer hysteretic relation for bending while shear deformations for walls by Origin-Oriented hysteretic model. For the critical height of shear-walls, division to sub-elements is performed. Different yield capacities with respect to positive and negative bending, finite extensions of plastic hinges and P-${\delta}$ effects are considered while strength deterioration is controlled by accumulated hysteretic energy. Simulated strong motions are obtained from a Gaussian white-noise filtered through Kanai-Tajimi filter. Dynamic equations of motion for the system are formed according to constitutive and compatibility relations and then inserted into equivalent It$\hat{o}$-Stratonovich stochastic differential equations. A system reduction scheme based on the series expansion of eigen-modes of the undamaged structure is implemented. Time histories of seismic response statistics are obtained by utilizing the computer programs developed for different types of structures.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.385-395
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• 2022

Detecting cracks on a concrete structure is crucial for structural maintenance, a crack being an indicator of possible damage. Conventional crack detection methods which include visual inspection and non-destructive equipment, are typically limited to a small region and require time-consuming processes. Recently, to reduce the human intervention in the inspections, various researchers have sought computer vision-based crack analyses: One class is filter-based methods, which effectively transforms the image to detect crack edges. The other class is using deep-learning algorithms. For example, convolutional neural networks have shown high precision in identifying cracks in an image. However, when the objective is to classify not only the existence of crack but also the types of cracks, only a few studies have been reported, limiting their practical use. Thus, the presented study develops an image processing procedure that detects cracks and classifies crack types; whether the image contains a crazing-type, single crack, or multiple cracks. The properties and steps in the algorithm have been developed using field-obtained images. Subsequently, the algorithm is validated from additional 227 images obtained from an open database. For test datasets, the proposed algorithm showed accuracy of 92.8% in average. In summary, the developed algorithm can precisely classify crazing-type images, while some single crack images may misclassify into multiple cracks, yielding conservative results. As a result, the successful results of the presented study show potentials of using vision-based technologies for providing crack information with reduced human intervention.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권5호
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• pp.493-504
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• 2024

This paper presents the methodology and results for the investigation of the structural safety of 40 aged underground water tanks to support the weight of photovoltaic (PV) systems that were supposed to be placed on their roof reinforced concrete (RC) slabs. The investigation procedure included (1) review of available documents; (2) visual inspection of the roof RC slabs; (3) carrying out a series of nondestructive (ND) tests; and (4) analysis of results. Out of the 40 tanks, eleven failed the visual inspection phase and were discarded from further investigation. The roof RC slabs of the tanks that passed the visual inspection were subjected to a series of ND tests that included infrared thermography, impact echo, ultrasonic pulse velocity (UPV), Schmidt hammer, concrete core compressive strength, and water-soluble chloride content. The NDT results proved that eight more tanks were not suitable to support the PV systems. Based on the results of the visual inspection and testing, a probabilistic decision-making criterion was established to reach a decision regarding the structural integrity of the roof slabs. The study concluded that the condition of the drainage filter was essential in protecting the tanks and its intact presence can be used as a strong indication of the structural integrity of the roof RC slabs.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제4권2호
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• pp.33-44
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• 1988

1980년에 완공된 대청댐은 콘크리트댐과 석괴댐으로 혼합된 복슴댐으로서 결합부에는 제체에서 가장 취약한 곳인 원합면이 존재하므로 댐 건설시 계측기를 매설하여 토려 및 간극수려을 계속 측 정하고 있다. 본연구에서는 해석적 방법으로 평면변형하에서 건설단계를 하중증분형태로 보는 비선형증가 유한 요소해석방법을 적용하였으며, 이에 대한 심벽재료의 파라미터들은 토취장에서 채취한 점토를 현장 밀도 및 함수비로 다진후 삼축압축시험을 실시하여 추정하였고 휠터 및 제각부의 파라미터들은 관계 문헌을 이용하여 추정하였다. 비교분석결과 심벽부의 토압은 대체적으로 예측치와 실측치가 일치하는 경향을 보였으나 제설부에서는 다소의 차이가 있었다. 또한 간선수압 모델은 심압부의 간선수압예측에 좋은 결과를 보여 주었다.