콘크리트 구조물은 시간이 경과함에 따라 Steel Re-bar 부식 등이 원인이 되어 주요 구조부재의 내력이 저하된다. 이 를 방지하기 위해 아연도금, 에폭시 코팅, 피복두께 증가 등의 방법이 사용되지만 근본적인 문제가 해결되지 않는다. 최근 들어 Steel Re-bar를 대체할 복합섬유에 대한 연구가 활발히 수행된다. CFRP Re-bar는 경량이며 고강도이고 내식성이 우수하다. Steel Re-bar의 임계온도는 538℃인 반면 CFRP Re-bar의 임계온도는 250℃로 화재에 취약하다. 따라서 건설현장에 적용하기 위한 내 화피복 방안이 필요하다. 본 연구에서는 콘크리트 피복두께(40, 60, 80mm), SFRM(0, 15, 30mm)두께를 변수로 CFRP Re-bar가 배 근된 표준화재 3시간 노출된 콘크리트 기둥 단면의 온도분포를 확인하고, 온도상승에 따른 소재 강도 감소를 고려하여 P-M상관 도를 도출하였다. 이를 통해 건설현장에 CFRP Re-bar를 사용하기 위한 내화피복 두께를 제안하고자 한다. 1시간 내화성능을 만 족하기 위해 콘크리트 피복두께가 60mm 필요하며, 2시간은 80mm가 필요하다. SFRM 15mm를 도포하면 400×400 단면의 경우 2 시간, 600×600과 800×800 단면의 경우 3시간 내화성능을 만족한다.

In this paper, a finite element domain decomposition method using local and mixed Lagrange multipliers for a large scal structural analysis is presented. The proposed algorithms use local and mixed Lagrange multipliers to improve computational efficiency. In the original FETI method, classical Lagrange multiplier technique was used. In the dual-primal FETI method, the interface nodes are used at the corner nodes of each sub-domain. On the other hand, the proposed FETI-local analysis adopts localized Lagrange multipliers and the proposed FETI-mixed analysis uses both global and local Lagrange multipliers. The numerical analysis results by the proposed algorithms are compared with those obtained by dual-primal FETI method.

논문에서는 하천 수위 감지용 CCD카메라에서 입력된 동영상에서 다리 기둥 영역과 물 영역을 구분하여 수위를 감지하는 방법을 제안한다. 하천 영상에서는 다리 기둥이 있고 그 사이로 강물이 흐르기 때문에, 물이 흐르는 부분에서만 강한 움직임이 발생하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 optical flow를 사용하여 강물의 움직임을 감지하고 움직임이 감지된 픽셀들을 Y축으로 투영시켜 움직임 누적 히스토그램을 생성한다. 이후, 생성된 움직임 누적 히스토그램에 대해 K-means 군집화를 적용 시킨다. 단순히 기둥 영역과 물 영역을 구분하기 위해서는 K=2인 K-means 군집화를 수행하면 되지만, 기둥 영역과 물보라가 심한 부분, 물이 잔잔하게 흐르는 부분으로 나누기 위해서 K=3인 K-means 군집화를 수행한다. K-means 군집화에 의해 3개의 군집으로 나뉜 히스토그램에서 위쪽 첫 번째 군집과 두 번째 군집의 경계를 검출하면 그 부분이 곧 하천의 수위가 된다. 본 논문에서는 K=2, K=3일 경우의 K-means 군집화를 사용한 방법과 기존의 CCD카메라 기반의 수위감지알고리즘을 비교 실험하였고, 실험 결과 기존의 연구보다 움직임백터와 K-means 군집화 방법을 결합한 방법이 가장 좋은 성능을 보여 주었다.