• 제목/요약/키워드: earthquake-resistant design

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머신러닝과 통계분석 기법의 비교분석을 통한 건물에 대한 서울시 구별 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석 (District-Level Seismic Vulnerability Rating and Risk Level Based-Density Analysis of Buildings through Comparative Analysis of Machine Learning and Statistical Analysis Techniques in Seoul)

  • 김상빈;김성훈;김대현
    • 산업융합연구
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    • 제21권7호
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    • pp.29-39
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    • 2023
  • 최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.

기초형식에 따른 LNG 저장탱크의 지반-구조물 상호작용을 고려한 수직방향 지진응답 분석 (Evaluation of Soil-Structure Interaction Responses of LNG Storage Tank Subjected to Vertical Seismic Excitation Depending on Foundation Type)

  • 손일민;김재민
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제32권6호
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    • pp.367-374
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    • 2019
  • 논문에서는 수직방향 지진입력에 의한 지반-구조물 상호작용 효과가 기초 종류에 따라 LNG 저장탱크의 지진응답에 미치는 효과를 분석하였다. 이를 위하여 직경 71m인 LNG 탱크와 기반암 위 점토지반의 깊이가 30m인 지반조건을 고려하였다. 그리고 기초형식으로 네 가지(얕은 기초, 말뚝지지 전면기초, 말뚝기초(지표면 접촉식, 부유식)를 고려하였다. 지반의 비선형성은 자유장 지반에 대하여 등가선형화기법으로 고려되었다. 또한, 말뚝기초의 시공과정에서 발생하는 동다짐 효과에 대해서도 분석하였다. SSI 해석을 위하여 진동수영역 해석프로그램인 KIESSI-3D를 이용하였다. 지반-구조물 상호작용 해석을 통해 LNG 저장탱크의 외조 벽체 쉘의 응력을 구하였다. 해석결과로부터 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다: (1) 얕은 기초에서 외조탱크의 수직응력은 SSI 효과로 인하여 고정기초응답 보다 작았다. (2) 말뚝으로 지지된 기초에서 말뚝으로 인해 기초의 수직강성이 커지고 방사감쇠가 작아질 수 있기 때문에 SSI 응답이 고정기초응답 보다 커질 수 있다. (3) 동다짐 효과는 수직지진에 의한 LNG 저장탱크의 응답에 미치는 영향이 매우 작았다.