• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.903-913
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• 2011

본 논문에서는 상수관로의 개량(교체또는갱생) 우선순위를 결정하는데 있어서 평가되어야 할 인자 또는 요소를 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향 및 개별관로의 특성으로 구분하였고, 이들을 퍼지기법을 적용하여 정량적으로 산정할 수 있는 모형을 개발하였다. 퍼지기법으로 산정되는 관로의 파손이 전체관망에 미치는 영향을 관로의 퍼지 중요도로 정의하였으며, 개별관로의 특성은 관로의 퍼지 특성도로 정의하였다. 퍼지 특성도는 다시 퍼지 노후도 및 퍼지 난이도 등으로 구분하여 산정할 수 있게 하였다. 한편, 각 평가요소를 퍼지기법으로 산정함에 있어서 적합한 평가대상이 차지하는 비중에 따라 평가대상의 가중치를 고려할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발된 방법론의 적용예를 제시하기 위하여 EPANET 관망해석 프로그램의 예제관망으로 제공되는 Net3 관망을 이용하였다. 관로의 파손이 전체관망에 미치는 수리학적 영향과 개별 관로의 특성중의 하나인 관로의 노후도를 Net3 관망내 관로 개량 우선순위 결정에 고려하여야 할 요소로 선정하여 Net3 관망 내 관로의 퍼지 중요도(Fuzzy Importance Index, FII) 및 퍼지 노후도(Fuzzy Deterioration Index, FDI)를 산정하였으며, 이를 이용하여 Net3 관망내 관로의 개량 우선순위를 수립하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.53-62
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• 2017

This study aims to establish a seismic resistance performance evaluation method that makes sure to secure the seismic resistance performance of the existing mid-low story reinforced concrete structures. This study focuses on the development of the seismic resistance performance evaluation method for the overall seismic resistance performance evaluation on the buildings by applying fuzzy theory. This seismic resistance performance evaluation method considers the mutual relations among the type of force, the type of member, the type of story, and the states of deterioration of the buildings. The total seismic resistance performance index from this method was calculated by the intensity weight of each evaluation item, fuzzy measure, fuzzy integration. Moreover, the evaluation methodology was established in this study to identify the performance level of the Immediate Occupancy, Life Safe, Collapse Prevention by applying the fuzzy theory.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제1권2호
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• pp.131-140
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• 1997

콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.57-63
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• 2003

가공 송전선로의 아연도금 강심 알루미늄연선 도체들은 장기간 동안 대기오염에 의해 서서히 열화되었기 때문에, 2천년 대에 이르러 수많은 도체들이 예상된 유효수명을 초과하였다. 대부분의 도체들은 경제적인 운용 측면에서 현재 상태들을 평가하지 않으면 안되므로, 이 논문에서는 경년, 환경지표, 및 도체구조와 같은 중요 파라미터들을 사용하여 노화도체의 현재 상태를 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 노화도체의 수명에 대응하는 열화등급을 예측하기 위한 진단 방법을 기술하였으며, 이 시스템은 전문가 지식과 경험을 토대로 적응 뉴로퍼지 추론시스템 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)으로 설계하였다. 이 진단시스템을 국내의 송전선로에 적용하여, 이 시스템이 노화 ACSR 도체를 비파괴적으로 진단하고 경제적으로 운용하기 위한 방안으로서 효과적으로 사용될 수 있음을 밝혔다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.119-138
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• 2023

Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.