Damage to masonry walls can occur for various factors. It is often believed that heavy rains and increased rainfall cause soil and sand to flow into the stone masonry walls, leading to this damage. However, no research has definitively proven or analyzed this causal relationship.This study aims to evaluate the causes of damage to masonry walls due to severe rainfall and to propose preventive strategies to mitigate future risks. The assessment found that, as a form of cultural heritage, the stone masonry walls did not exhibit any structural or material issues that could compromise their stability. However, concerns were raised about potential problems arising from hydraulic pressure due to rising groundwater levels. Calculations and computer simulations confirmed that the risk of collapse increases with higher groundwater levels. Therefore, it is essential to carry out repairs and reinforcements to prevent a recurrence of this situation.

By developing molds and facilities to horizontally mold the functional part of the dry-cast concrete block, We intend to develop molds and a series of facilities to horizontally mold the functional part of the dry-cast concrete block to increase production per cycle while maintaining existing production methods and major facilities. In order to do so, CAE analysis is first required to develop molds and facilities for horizontally molding the functional part of the drycast concrete block in the horizontal direction. The procedure will be carried out by reviewing the validity of boundary conditions and physical properties, 3D modeling, grid generation, construction of analysis models, model validity, analysis according to frequency changes, and analysis according to physical properties. First, through the comparison of two-point support, three-point support, and two-point and three-point support in the constraint conditions, We would like to compare it with the actual molded product in the horizontal direction.

By developing molds and facilities to horizontally mold the functional part of the dry-cast concrete block, We intend to develop molds and a series of facilities to horizontally mold the functional part of the dry-cast concrete block to increase production per cycle while maintaining existing production methods and major facilities. In order to do so, CAE analysis is first required to develop molds and facilities for horizontally molding the functional part of the drycast concrete block in the horizontal direction. The procedure will be carried out by reviewing the validity of boundary conditions and physical properties, 3D modeling, grid generation, construction of analysis models, model validity, analysis according to frequency changes, and analysis according to physical properties. First, through the comparison of two-point support, three-point support, and two-point and three-point support in the constraint conditions, We would like to compare it with the actual molded product in the horizontal direction. But first of all, it is considered three-point support in the constraint conditions in this paper.

As global greenhouse gas reduction regulations are strengthened and the demand for eco-friendly energy increases, renewable energies, including offshore wind power, are growing rapidly. Unlike onshore wind power generation, offshore wind power is located in the ocean. As a result, the offshore wind power substructure is exposed to low temperatures, corrosion, and continuous fatigue loads. Therefore, selecting appropriate materials and welding techniques is crucial for durability. In this study, FCAW welding was performed on S355ML steel (EN10025) for offshore wind power applications. After the welding process, the mechanical properties of the welded joint were evaluated through tensile, low-temperature impact, and hardness tests to assess the welding condition. The study revealed that the tensile and yield strength of the welded joint were superior to those of the base material. Additionally, the impact strength at low temperatures was confirmed to exceed the standard.

본 논문에서는 소성 설계를 기반으로 한 프레임 구조 설계 시, 기둥의 종류에 따른 구조 제작 비용과 거동의 차이를 연구하였다. 축 력과 횡력을 모두 받는 구조물에 적합한 기둥 부재를 선택하는 것이 중요하며, 플라스틱 설계 방법을 채택할 경우 기둥의 역할이 더욱 강조된다다. 특히, 횡력은 기둥의 연성을 요구하며, CFT(콘크리트 충전 강관)형 기둥은 RC(철근 콘크리트) 기둥보다 높은 강철 비율 로 연성을 확보하게 된다. 이 논문에서는 CFT 기둥이 RC 기둥보다 더 나은 성능을 보이는지 확인하기 위해 다양한 구조 유형에서 기 둥을 설계하고 분석하였다. CFT 기둥을 소성 설계에 채택함으로써 얻을 수 있는 이점은 다양한 구조 유형에 따른 하중 유형의 분석을 통해 제시한다.

저층 건축물의 횡-비틀림 거동은 고차모드 효과를 증폭시킬 수 있으며, 내진성능평가 시 관련 기준은 고차모드 지배 구조물에 대해 비선형정적해석과 함께 선형동적해석을 추가로 수행하도록 규정하고 있다. 선형동적절차에는 상당한 안전계수가 적용되므로, 이는 과도한 내진보강설계로 이어질 수 있다. 이를 방지하기 위해 엔지니어들은 내진보강 시 고차모드 효과를 줄이기 위해 시행착오법을 사용해 왔다. 그러나 시행착오법에는 많은 시간과 노력이 소요되며, 결정된 보강안이 최적인지 확인하기 어렵다. 본 연구는 저층 건 축물의 수학적 모델을 수립하고 응답스펙트럼해석을 통해 고차모드 효과에 비틀림이 독립적으로 미치는 영향을 파악하였다. 이를 바탕으로 효율적인 내진보강 설계를 위해 활용될 수 있는 도표와 절차를 제시하였다. 제시된 절차를 통해 최소한의 내진보강으로 횡- 비틀림 거동하는 저층 건축물의 고차모드 효과를 효율적으로 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

The dome structure is suitable as a roof for large spatial structures because it can maintain the shape without installing columns in the internal space. However, the structure characteristics of the lower and upper structures of the dome structure are different, and damage may occur when an earthquake occurs. Therefore, in this study, mid-story isolation system was applied to the ribbed dome and geodesic dome structures to analyze the seismic response of the lower and upper structures according to the dome shape. As a result of the analysis, the displacement of the ribbed dome increased, but the deformation of the ribbed dome and the response of the lower structure decreased, and the seismic response of the geodesic dome decreased overall. From this result, the effect of the isolator according to the shape of the dome structure was confirmed, and the mid-story isolation is considered effective in reducing the seismic response of the upper and lower structures.

The purpose of this study is to experimentally analyze the seismic performance of a vertical irregular beam-column specimen reinforced with RBS (Replaceable Steel Brace System), a steel brace system. To evaluate the seismic performance of RBS, three specimens were manufactured and subjected to cycle loading tests. The stiffness ratio of beam-upper column of the non-retrofitted specimen was 1.2, and those of the two retrofitted specimens were 1.2 and 0.84. The stiffness ratio of the beam-lower column of all specimens was 0.36. And the stiffness ratio were used for variable. As a result of the experiment, the specimen retrofitted with RBS showed improved maximum load, effective stiffness and energy dissipation capacity compared to the non-retrofitted specimen with the same beam-upper column stiffness ratio. The specimen with 0.84 beam-upper column stiffness ratio showed improved performance compared to the specimen with 1.2 stiffness ratio.

본 연구에서는 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 다양한 딥러닝 모델의 정확성을 비교하고자 하였다. 이를 위해 상용 유한 요소 프로그램인 MIDAS를 이용하여 300개의 유한요소모델을 작성하고, 수치해석을 수행하여 딥러닝 모델에 적용하기 위한 학습데이 터를 생성하였다. 또한, 딥러닝 모델의 정확성을 비교하기 위해 MLP, CNN, RNN 및 LSTM과 같은 다양한 신경망 모델과 Adam, SGD, RMSprop 및 Adamax 등 최적화 알고리즘을 교차 적용하여 16개의 딥러닝 모델을 생성하였다. 그 결과 Adam 최적화 알고리즘 이 모든 모델에서 가장 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 MLP 모델에서 가장 높은 R2 값을 나타내었다. 이를 통해, 박스 구조물의 부재력 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델 구성은 Adam optimizer와 MLP 구조임을 확인하였다.

This research introduces a novel probabilistic approach to consider the effects of uncertainty parameters during the design and construction process, providing a fresh perspective on the evaluation of the structural performance of reinforced concrete structures. The study, which categorized various random design and construction process variables into three groups, selected a two-story reinforced concrete frame as a prototype and evaluated it using a nonlinear analytical model. The effects of the uncertainty propagations to seismic responses of the prototype RC frame were probabilistically evaluated using non-linear dynamic analyses based on the Monte-Carlo simulation sampling with the Latin hypercube method. The derivation of seismic fragility curves of the RC frame from the probabilistic distributions as the results of uncertainty-propagation and the verification of whether the RC frame can meet the seismic performance objective from a probabilistic point of view represent a novel and significant contribution to the field of structural engineering.

본 논문에서는 초기 압축 성형 공정 조건들이 단섬유 강화 복합소재 구조물의 기계적 거동 특성에 미치는 영향을 효과적으로 반영 할 수 있는 압축 성형-구조 연계 해석 방안을 제안하였다. 압축 성형 해석을 바탕으로 초기 charge의 형상 및 배치에 따른 부위별 단섬 유 배향 특성을 분석하였으며, 평균장 균질화 이론을 통해 단섬유 배향 특성에 따른 등가 이방 물성을 도출하였다. 나아가, 단섬유 배 향 정보가 Mapping된 유한요소 모델을 기반으로 초기 공정 조건들에 의해 야기되는 부위별 거동 특성 변화를 고려할 수 있는 압축 성 형-구조 연계 해석을 진행하였다. 관련 수치 예제 검증을 통해 제시된 해석 방안은 압축 성형을 통해 제작된 단섬유 강화 복합소재 구 조물 설계 과정에서 효과적인 솔루션을 제공함을 확인하였다.

Strong ground motions at specific sites can cause severe damage to structures. Understanding the influence of site characteristics on the dynamic response of structures is crucial for evaluating their seismic performance and mitigating the potential damage caused by site effects. This study investigates the impact of the average shear wave velocity, as a site characteristic, on the seismic response of low-to-medium-rise reinforced concrete buildings. To explore them, one-dimensional soil column models were generated using shear wave velocity profile from California, and nonlinear site response analyses were performed using bedrock motions. Nonlinear dynamic structural analyses were conducted for reinforced concrete moment-resisting frame models based on the regional information. The effect of shear wave velocity on the structural response and surface ground motions was examined. The results showed that strong ground motions tend to exhibit higher damping on softer soils, reducing their intensity, while on stiffer soils, the ground motion intensity tends to amplify. Consequently, the structural response tended to increase on stiffer soils compared to softer soils.

Dynamic responses of nuclear power plant structure subjected to earthquake loads should be carefully investigated for safety. Because nuclear power plant structure are usually constructed by material of reinforced concrete, the aging deterioration of R.C. have no small effect on structural behavior of nuclear power plant structure. Therefore, aging deterioration of R.C. nuclear power plant structure should be considered for exact prediction of seismic responses of the structure. In this study, a machine learning model for seismic response prediction of nuclear power plant structure was developed by considering aging deterioration. The OPR-1000 was selected as an example structure for numerical simulation. The OPR-1000 was originally designated as the Korean Standard Nuclear Power Plant (KSNP), and was re-designated as the OPR-1000 in 2005 for foreign sales. 500 artificial ground motions were generated based on site characteristics of Korea. Elastic modulus, damping ratio, poisson’s ratio and density were selected to consider material property variation due to aging deterioration. Six machine learning algorithms such as, Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), were used t o construct seispic response prediction model. 13 intensity measures and 4 material properties were used input parameters of the training database. Performance evaluation was performed using metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analysis results show that neural networks present good prediction performance considering aging deterioration.

This study investigated the impact of soil-structure interaction on multi-degree-of-freedom structures using the shallow-foundation Winkler model, known as the BNWF model. The model’s period was determined through eigenvalue analysis and compared to results obtained from FEMA’s formula. Results indicated that considering the soil, the structure’s period increased by up to 8.7% compared to the fixed-base model, aligning with FEMA’s calculations. Furthermore, with adequate ground acceleration, roof displacement increased by 3.4% to 3.8%, while base shear decreased by 4% to 10%. However, roof displacement and base shear increased in some earthquake scenarios due to spectral shape effects in regions with extended structural periods. Foundation damping effects, determined through the foundation’s moment-rotation history, grew with higher ground acceleration. This suggests that accounting for period elongation and foundation damping can enhance the seismic design of multi-degree-of-freedom structures.

선박 건조 과정에서 블록이나 장비를 지지하는 A형 캐리어 구조는 하중 변경과 시간이 지남에 따라 점차 변형이 증가하며, 이 에 따라 블록과 접촉하는 면적이 감소하고 분산된 하중에서 집중된 하중으로 패턴이 변화한다. 이러한 현상은 실제 사용 하중을 오판할 가능성이 있다. 특히 A형 캐리어는 영세한 제조 업체에서 자주 사용하고 있으며, 별도의 엔지니어링 기능이 없는 상황이 대부분이라서 손 쉽게 캐리어의 안전사용하중을 계산하는 방법의 개발이 필요하다. 본 연구는 A형 캐리어가 장기적으로 안전하게 사용할 수 있는 하중을 신속하게 평가하는 방법을 제안함으로써, 하중 분포의 변화에 따른 소성 변형과 그로 인한 안전 문제를 예측하고 대응할 수 있다. 제안된 방법은 캐리어의 중앙 집중하중과 전체 분포하중 조건에 대해서 유한요소해석(빔, 쉘 모델링)을 통한 결과를 기반으로 빔-이론을 수정하 여 제안되었다. 빔 모델링에서 집중하중 조건은 보정계수 0.73, 분포하중에서는 0.69를 이론값에 곱해서 안전사용하중이 가능하다. 쉘 모 델링의 경우, 집중하중은 0.75와 분포하중은 0.69를 사용할 수 있다. 본 연구는 선박 건조 작업 현장의 안전을 개선하고, 실제 작업 환경에 서의 안전 사용 하중 판단에 신속하고 효과적인 결정을 내릴 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있다.

본 논문에서는 충격파 형태의 폭발 하중을 받는 부재의 소성 범위를 고려한 SDOF 해석의 수정계수를 개발하였다. SDOF 해석의 수 정계수는 MDOF 해석 결과 값을 비교하여 도출하였다. SDOF 해석에 영향을 미치는 매개변수로 부재의 경계조건, 폭발 하중 지속시 간과 고유주기 비를 선정하였다. 수정계수는 탄성 하중-질량 변환 계수를 기준으로 산정하였다. 수정계수 곡선은 상한, 하한 매개변수 경계 사이에 있도록 타원 방정식을 이용하여 도출하였다. 서로 다른 단면과 경계조건을 가지는 예제에 수정계수를 적용한 결과 SDOF 해석의 오차율이 15%에서 3%로 감소하였다. 본 연구의 결과는 수정계수를 적용하여 SDOF 해석의 정확도를 높임에 따라 폭발 해석 에 널리 활용될 수 있다.

본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변 환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차 원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였 다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.

In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.