국내 콘크리트 구조물의 노후화가 진행됨에 따라 안전관리를 위한 효과적인 보수 및 보강이 요구되고 있다. 특히, 교량 바닥판은 교통하중과 염화물 침투 등 다양한 유해환경에 직접 노출되어 지속적인 열화가 발생하고 있다. 국내외에서는 교량 바닥판 유지보수 의사결정을 위해 비파괴 조사 방법 중 하나인 지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR) 탐사가 주로 활용되고 있다. 차량형 다채널 GPR 장비를 통해 취득된 방대한 양의 탐사자료는 해석하는 데 많은 시간이 소요되며 분석가의 주관이나 숙련도에 따라 해석결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 (Deep Learning) 기반의 GPR 자료해석 기법들이 제안되고 있다. 본 연구에서는 교량 바닥판 상태 평가 작업 효율 향상 을 위해 딥러닝 기반 GPR 자료해석 기법을 적용하였다. 현장자료 예제로는 영동대교 정밀안전진단 과업에서 교량 바닥 판 상태조사를 위해 취득한 GPR 자료를 사용하였으며 딥러닝 기법 적용 결과를 분석가의 해석결과와 비교하여 예측 성 능을 평가하였다.

This study was carried out to examine the effect of the presence of non-structural walls in apartment buildings subjected to an earthquake. It was believed that the presence of non-structural walls, which has not been considered in the structural design process, was usually built together with structural walls and this led to significant damages to the apartment buildings in Pohang earthquake, 2017. In this study, a 22-story apartment building was selected and modeled to simulate the seismic behavior due to earthquakes. The story drift, performance point, and compressive strain in the walls were the main parameters to evaluate the seismic performance with the presence of non-structural walls.