Seismic fragility analysis of a structure is generally performed for the expected critical component of a structure. The seismic fragility analysis assumes that all the components behave independently in a structural system. A bridge system consists of many inter-connected components. Thus, for an accurate evaluation of the seismic fragility of a bridge, the seismic fragility analysis requires the composition of probabilities considering the correlation between structural components. This study presented a procedure to obtain the seismic fragility curve of a bridge system, considering the correlation between bridge components. Seismic fragility analysis was performed on a PSC bridge that is considered as the central infrastructure. The analysis results showed that the probability of the seismic fragility curve of the bridge system was higher than that of each bridge component.

본 논문에서는 OpenSees 프로그램을 이용한 콘크리트 교량의 지진취약성 분석 방법에 대한 고찰을 제시한다. 교각 및 휨 부재 분산 비선형(distributed plasticity) 요소를 적용한 해석모델을 활용하여 지진에 대한 응답을 구하고 이를 통계적으로 처리하여 확률론적 지진취약성 분석을 수행한다. 응답 통계는 세기가 같은 지진파의 집단을 단계별로 scaling하는 stripe 방 법과 다양한 세기를 가진 지진파 집단을 선정하는 cloud방법을 적용하고 이 두 방법에 의한 분석결과의 차이를 비교한다. 한계 상태에는 교각의 휨변형과 교좌장치의 변위를 기준으로 산정한 다단계 한계상태를 적용하고, 여러 가지 한계상태를 취합한 시스템 취약성을 도출한다. 지진응답의 통계적 처리 방법과 교량의 손상 정의가 지진취약성 곡선에 주는 영향을 고찰한다.

This paper proposes damage indices efficient on evaluating the seismic safety of cable-stayed bridges, especially dual-plane, cable-stayed bridges with H-type pylons. The research assumes that the location of accelerometers is already defined as given in the 2017 Ministry of the Interior and Safety (MOIS) guideline. In other words, the paper does not attempt to suggest optimal sensor location for the seismic safety evaluation of cable-stayed bridges. The proposed damage indices are based on those for building structures widely applied in the field already. Those include changes in natural frequencies and changes in relative lateral displacements. In addition, the study proposes other efficient damage indices as the rotation changes at the top of pylons and in the midspan of the girder system. Sensitivity analysis for various damage indices is performed through dynamic analysis using selected earthquake ground motions. The paper compares the effectiveness of the damage indices.

기계적으로 합금처리한 Mg-18wt.%Ni 혼합물의 수소저장특성이 조사되었다. 1h, 3h, 그리고 6h 동안 기계적으로 합금처리한 혼합물들 중에서 6h동안 기계적으로 합금처리한 혼합물(MA 6h sample)이 가장 좋은 활성화, 수소화물 형성.분해 특성을 보인다. 수소화물 형성.분해 cycling을 시킴에 따라 Mg2Ni상이 형성된다. MA 6h sample은 비교적 쉽게 활성화되며, 순수한 Mg나 Mg-10wt.%Ni 합금보다 수소화물 형성속도가 높으나, Mg2Ni 합금보다는 수소화물 형성속도가 약간 낮다. MA 6h sample은 Mg2Ni 합금에 비해 낮은 수소화물 분해속도를 보이지만, 순수한 Mg나 Mg-25wt.%Ni 합금보다는 높은 수소화물 분해속도를 보인다. MA 6h sample은 순수한 Mg나 다른 합금들보다 큰 수소저장용량을 가지고 있다.

딥러닝(Deep Learning) 기술은 이미지 데이터를 비롯하여 텍스트 데이터, 음성 데이터 등을 학습시켜 특성을 추출하고 인식하기 위한 여러 분야에 적용하고 연구되고 있다. 내부에 존재하는 블레이드는 본체와 분리가 불가능하고, 내부의 매우 불리한 환경속에서 검출이 이루어져야 한다. 기존의 영상 검출 방법은 상당한 시간이 요구되며, 기술자들의 개인적 능력과 경험에 의존하고 있다. 본 연구에서는 내부 블레이드의 표면 결함을 효율적으로 검출하고 자동화하기 위하여 Faster R-CNN 알고리즘을 학습시켜 검출 모델을 구축하였다.

The damage detection method of blade systems largely depends on the personal ability of an inspector using a camera. Thus, this paper proposes a deep learning-based detection method that can rapidly and reliably identify and evaluate the damages on the blades.