This study investigates the seismic performance of beam-column connections using Thin-Walled Steel Composite (TSC) beams and Prestressed Reinforced Concrete (PSRC) columns. TSC beams are constructed from U-shaped thin steel plates that are filled with concrete, allowing for composite action with slabs through the use of shear connectors. They are widely applied in industrial buildings due to excellent strength, stiffness, and constructability. However, slender web plates are prone to local buckling, which may compromise their performance during seismic events. To mitigate this issue, internal supports have been introduced to enhance web stability and concrete confinement. Cyclic loading tests on three specimens—with and without internal supports—demonstrated that the supports increased moment capacity, improved energy dissipation, and effectively reduced buckling. Even slender sections demonstrated performance comparable to that of compact sections. All specimens reached peak strength at a 2.44% rotation angle, with damage localized near the supports. A practical connection detail was also proposed, taking into account constructability and structural reliability. The results provide valuable guidance for the seismic design of composite systems in large-scale structures.

고온 고분자 전해질막 연료전지(high temperature polymer electrolyte membrane fuel cell, HT-PEMFC)는 CO 내 성이 높고 물 관리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 높은 온도에서의 작동으로 막의 손상이 쉬우며, 이로 인한 재구매 비용 을 결코 무시할 수 없어 반복 실험에 제약이 따른다는 단점이 있다. 이런 단점을 해결하기 위해, 여러 물리적 현상 간 상호작 용을 정밀하게 계산할 수 있는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD)을 이용하여 실제 셀의 성능을 예측하는 연 구에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만, HT-PEMFC를 비롯한 여러 연료전지 모델을 모사하는 논문에서는 다차원 모델에 대한 분석이 많이 보고되지 않아 어떤 모델이 실제와 적합한지 알기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 CFD를 활용하여 Butler –Volmer 방정식에 지배받는 1D와 2D HT-PEMFC 모델을 제작하였으며, 전해질막 전도도에 따른 성능을 분석하였다. 이를 통해, 다차원 모델 각각의 특징과 한계를 알아보고자 하였다.

연속식 전기탈이온(continuous electrodeionization, CEDI)은 고순도수(high purity water, HPW)를 제조하기 위한 핵심적인 수처리 기술이다. 본 연구에서는 CEDI 성능 향상을 위해 이온교환수지 층의 구성과 이온교환막의 특성이 미치는 영향을 고찰하였다. 먼저, 다양한 이온교환수지 층 구성(mixed-bed, layered-bed, separated-bed)을 비교한 결과, mixed-bed 구 조가 가장 높은 염 제거율과 낮은 에너지 소비를 나타내었다. 이어서 이온교환수지 조성의 영향을 평가하기 위해 chromatography 수지와 gel 수지의 부피비율(C:G) 및 음이온/양이온 수지 비율(A:C)을 조절한 실험을 수행하였다. 그 결과, C:G = 25:75 및 A:C = 5:5 조건에서 가장 우수한 탈염 성능을 나타냈으며, 이는 적절한 공극 구조와 이온교환기 함량 간 균형을 통 해 물 분해 반응 및 이온 전달이 최적화된 결과로 해석된다. 또한, 두 종류의 상용 불균질 이온교환막(Lanxess 막과 금화정수 막)을 비교한 결과, 금화정수 막이 Lanxess 막보다 더 높은 이온전도도, 이온교환용량, 투과선택성을 나타내었고, 이에 따라 더 높은 탈염 효율과 낮은 에너지 소비를 나타내었다. 본 연구의 결과는 고효율 CEDI 시스템 설계를 위한 이온교환수지 층 조성 및 멤브레인 특성의 최적화 방향을 보여준다.

Current portable reference equipment used to evaluate the performance of vehicle detectors can collect traffic volume and speed only for the outermost lanes in each direction. Passing vehicles on the other lanes are manually counted by reviewing the recorded videos. Consequently, only traffic volume—without vehicle speed—is used as a reference value. This method is time-consuming for comparing the performance data from the equipment with the reference data and can compromise the performance evaluation. This study aims to enhance the efficiency of vehicle detection system (VDS) performance evaluations by developing multilane portable reference equipment that can accurately collect traffic information for lanes beyond the outermost lane or for more than two lanes. This study introduced the core technologies of multilane portable reference equipment and compared and analyzed the measurement accuracy of the developed equipment against data from fixed reference equipment operated by the Intelligent Transportation System (ITS) Certification and Performance Evaluation Center, following ITS performance evaluation criteria. The data from the fixed reference equipment were considered the true values, providing a basis for evaluating the accuracy of the measurements by the developed equipment. First, the accuracy of the vehicle length was determined by driving four test vehicles, each measuring 7,085 mm in length, 24–29 times in each lane. The accuracy was calculated by comparing the vehicle length data obtained from the fixed reference equipment with the actual vehicle length. A confidence interval was established for this accuracy. To assess the accuracy of the speed and occupancy time in relation to the accuracy of the analyzed vehicle length, we evaluated the error range of the vehicle length according to variations in speed and occupancy time. This analysis was based on the following relationship equation: “vehicle length = speed × occupied time – sensor spacing.” The analysis used data from approximately 16,000 vehicles, including the speed, occupancy time, and vehicle length, collected between 8:00 am and 12:00 pm on August 8, 2024. The principle behind measuring traffic volume and vehicle speed using multilane portable reference equipment involves detecting a vehicle by analyzing the time difference between the driver and passenger tires. The vehicle speed was calculated using the installation angle of the tire detection sensor and trigonometric functions. An analysis of the measurement accuracy revealed that the traffic volume accuracy of the outermost lane (the fourth lane) was 100% during both day and night. The speed accuracy was 98.8% during the day and 97.7% at night, representing the highest performance in these metrics. Additionally, the traffic volume accuracy for the innermost lane (the first lane), as measured by the detection sensor from the third lane, was more than 99.3% at all times, with a speed accuracy exceeding 96% during the day and night, that also demonstrated excellent results. The analysis results indicated that the multilane portable reference equipment developed in this study was suitable for evaluating the VDS performance. This equipment allowed the collection of traffic volume and speed data from all lanes, rather than only the outermost lanes. This capability enabled consistent analysis for each lane and enhanced efficiency by reducing the analysis time. Additionally, this is expected to improve the reliability of the performance evaluations.

본 연구는 동결융해 및 철근 부식으로 복합열화된 철근콘크리트 보를 탄소섬유 복합재료로 보강한 경우의 휨 거동을 평가하 기 위해 층상화 단면해석 모델을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 검증하였다. 해석 모델은 열화에 따른 재료물성 저하와 CFRP 보강 효과를 통합적으로 고려하여 휨 거동을 예측하도록 구성되었다. 제안된 모델의 해석 결과, 열화 및 CFRP 보강 RC 보의 항복휨모멘트 와 최대휨모멘트 예측값은 실험값과 평균 1.01∼1.16의 비율을 보여 휨 성능을 매우 높은 신뢰도로 예측함을 확인하였다. 그러나 휨모 멘트-변위 관계에서는 일부 상이한 경향이 관찰되었다. 항복 이전 구간에서는 해석 모델의 휨 강성이 실험 결과보다 높게 평가되었는 데, 이는 해석 모델이 콘크리트의 초기 미세균열과 같은 비선형적 거동을 완벽히 반영하지 못하기 때문으로 분석된다. 반면, CFRP로 보강된 보의 항복 이후 구간에서는 해석 모델의 강성이 실험값보다 낮게 나타났다. 이는 현행 RC 이론 기반의 변위 산정 방식이 CFRP 보강재의 높은 탄성계수 효과를 충분히 반영하지 못하여 최대강도 도달 시의 변위를 과대평가하기 때문으로 판단된다.

원자력발전소에 설치되는 안전관련 기기는 높은 수준의 내진성능을 확보하여야 한다. 본 연구에서는 대표적인 안전관련 기기 인 전기 캐비닛을 대상으로, 열반(multi-bay) 구성 및 콘크리트 기초 열화와 같은 실제 설치 조건을 고려하여 내진성능을 평가하였다. 실제 현장에서는 전기 캐비닛이 열반 형태로 설치되는 경우가 많으며, 지지부 열화의 대표적 형태로 앵커 위치에서의 콘크리트 균열이 자주 발견된다. 이러한 조건을 반영하기 위하여, 앵커 위치에 균열 폭 0.5 mm 및 1.0 mm를 모사한 균열 기초와 건전한 기초를 대상 으로 실험체를 제작하였다. 실험체는 단순화한 전기 캐비닛 모델로서 단독(single-bay) 및 2기 열반(two-bay) 구성을 적용하였으며, 선설치 앵커로 고정 후 진동대를 이용한 한계상태 내진성능 실험을 수행하였다. 실험 결과, 균열이 없는 조건에서는 2기 열반 구성이 단독 구성보다 높은 내진성능을 보였다. 그러나 균열 조건에서는 2기 열반 구성에서 내진성능이 저하되는 경향이 나타난 반면, 단독 구성은 유의미한 성능 저하가 관찰되지 않았다.

Wet pavement friction decreases with an increase in water film thickness (WFT), leading to a significant increase in vehicle crashes. The British pendulum test described in ASTM E303-93 is a method used to measure the pavement friction under wet conditions for the input of geometric design and pavement management systems. The British pendulum number (BPN) under wet conditions varies with WFT. Following the ASTM E303-93 standard procedure, WFT was simulated by spraying water onto the pavement surface. However, the measurement of the BPN did not include specific information regarding the WFT present during testing. To address these issues, WFTs and BPNs are measured using artificial rainfall generated by a rainfall simulator across various intensities, drainage lengths, pavement slopes, and pavement surfaces. This study aims to investigate the influence of the WFT on the BPN for wet pavement friction and provide the WFT corresponding to each BPN measurement for different surface types. The BPNs and WFTs of three test slabs, including diamond grooving and tining surfaces with 16 mm and 25 mm spacing, were measured under wet conditions by spraying water and creating WFTs using a rainfall simulator. Measurements were taken in both longitudinal and transverse directions, considering different rainfall intensities (40 mm/h, 80 mm/h, and 130 mm/h), pavement slopes (2%, 5%, and 10%), and drainage path lengths (1 m, 2 m, 3 m, 4 m, and 5 m). The test results indicated that wet pavement friction decreased as the WFT increased that was influenced by several factors including the pavement slope, mean texture depth, rainfall intensity, and drainage path length. Specifically, the WFT tended to increase with a decrease in the pavement slope and an increase in the mean texture depth, rainfall intensity, and drainage path length. In particular, surface texture played a significant role in the wet friction performance, with diamond-grooved pavements. Among the tested surfaces, the diamond-grooved (longitudinal and transverse) pavements demonstrated a more effective wet friction performance, maintaining higher BPN values across varying WFT levels. Conversely, longitudinally and transversely tined surfaces with 25 mm spacing showed a more significant decrease in BPN, reflecting a higher sensitivity to WFT. In contrast, tined surfaces with 16-mm spacing exhibited a more gradual reduction in friction, likely owing to enhanced drainage and better resistance to water-induced friction loss. Additionally, these results indicated that longitudinal textures demonstrated a more significant reduction in friction with increasing WFT compared with transverse textures. This demonstrated that the texture type, direction, and spacing significantly influenced the friction loss under wet conditions, with diamond grooving offering the best overall performance. This study highlighted the critical role of WFT in pavement friction design, emphasizing the need to consider the WFT for a more accurate assessment of wet pavement friction. The WFT was influenced by factors such as the pavement slope, rainfall intensity, drainage path length, and surface texture. The diamond-grooved pavements demonstrated a more effective wet friction performance, maintaining higher BPN values across varying WFT levels. In contrast, tined surfaces with larger spacings exhibited more significant friction loss, whereas those with smaller spacings showed a more gradual reduction, likely owing to better drainage. In particular, longitudinal textures showed a greater reduction in friction compared with transverse textures. Overall, the texture type, direction, and spacing played crucial roles in wet friction performance, with diamond grooving offering the best results.

산업의 고도화와 정밀함이 진행됨에 따라 공정과 부품의 수분 제어 기술의 중요도가 높아지고 있다. 이에 낮은 운영, 설치비용, 항상성 유지, 신뢰성이 확보된 고효율 제습 기술의 개발이 요구된다. 멤브레인 콘덴서는 고효율의 제습기술 로 주목받고 있으며, 무기막을 활용할 경우 가혹한 환경에 적용시킬 수 있을 것으로 기대된다. 소수성 미세다공성 물질인 실 리카라이트-1 (silicalite-1)과 친수성 메조다공성 물질인 γ-알루미나를 이용하여 재료물질의 기공 크기에 따른 멤브레인 콘덴 서의 성능을 비교하였다. 수열합성 및 이차성장을 통해 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서을 제조하였으며, 보헤마 이트 졸 기법(boehmite sol-gel method)으로 합성한 후 실란코팅을 통해 소수성 개질된 γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘 덴서를 제조하였다. 수분 응축 실험을 진행한 결과, 실리카라이트-1/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 36.5%의 수분 제거율을 보였으며, γ-알루미나/α-알루미나 멤브레인 콘덴서는 51.4%의 수분 제거율을 보였다. 이는 메조 기공을 갖는 기공구조가 제 습성능에 영향을 미치는 중요한 요소임을 시사하며, γ-알루미나가 경제적 이점을 제공할 뿐만 아니라 우수한 성능을 나타내 어 산업용 제습 응용 분야를 위한 멤브레인 콘덴서에 적합한 물질로 보인다.

제올라이트, 특히 ZSM-5는 독특한 구조와 분자 체 특성으로 인해 산업적으로 매우 유용하며, 우수한 가스 분리 및 투과 증발 성능으로 높은 평가를 받고 있다. 그러나 ZSM-5 막의 제조 공정을 일관되게 재현하는 것은 여전히 도전 과제 로 남아 있다. 본 연구는 수열합성 조건(합성 시간: 24~72 h, 온도: 180~220°C)을 제어하고, 다양한 알루미나 지지체 비교하 며, 수열 처리 시 유기 구조유도체의 영향 분석을 통해 ZSM-5 막 제조의 신뢰성 향상을 목표로 하였다. 연구 결과, 합성 온 도 및 시간의 변화는 막 두께나 결정 크기에 큰 영향을 미치지 않았으나, 180°C에서 48 h 합성 조건에서 가장 우수한 가스 투과 성능이 나타났다. 다양한 알루미나 지지체 중에서는 N5 α-알루미나 모세관 지지체가 가장 높은 투과도를 나타내었다. 또한, 유기 구조유도체인 테트라프로필 암모늄 브로마이드(tetrapropylammonium bromide, TPABr)의 존재는 합성의 신뢰성에 상당한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 가스 투과 성능 평가 결과, 본 ZSM-5 막은 SF₆에 비해 N2 및 CO2에 대해 선택적 인 투과 특성을 보였으며, TPABr을 사용하여 합성한 막은 CO2/N2 선택도(α)가 약 4.6으로 나타났다.

환경 문제가 대두되면서 전기자동차에 대한 수요가 증가하게 되고, 이에 따라 폐배터리 처리 기술이 각광받고 있다. 폐배터리를 재 활용하는 대신 재사용하기 위해서는 배터리 성능 검증 기술의 중요성도 커지고 있다. 배터리 성능 검증 기술은 시간을 단축하는 동시 에 정확도를 높이는 데 집중해야 한다. 본 논문에서는 배터리 전기화학 분광법을 활용해 배터리 방전 전압 그래프를 얻고 배터리 성능 을 예측하는 다중물리 분석을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 임피던스 매칭 기법을 활용해 배터리 방전 특성을 제어하고 이를 통해 방전 그래프를 얻는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 배터리를 실제로 완전 충전 및 방전하지 않고 단시간 동안 임피던스만 측 정해 전압 곡선 데이터를 추출한다. 이를 검증하기 위해 실제 데이터와 분석 데이터의 매칭을 수행했다. 이러한 접근 방식은 배터리 성능을 예측하고 최적화하는 데 적용될 수 있으며, 향후 에너지 저장 시스템의 설계 및 운영 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

This study examined the simultaneous application of absorption and adsorption by adding granular activated carbon to tap water (Absorbent-A) and sodium hypochlorite (Absorbent-B), with the aim of improving the removal performance of gaseous acetaldehyde applying hybrid process. Prior to the main experiment, preliminary tests were conducted to assess the effects of HOCl concentration (50~150 ppm) and reactor temperature (25~35oC). In the main experiment, the removal performance under activated carbon-added conditions was compared using the concentration ratio (Co/ Ci) and its rate of change over time. As a result, the addition of activated carbon led to a more gradual saturation and concentration change compared to the non-addition condition, with the addition showing the most stable trend. This study suggests a basic reference for improving the performance of conventional absorbents enhancing the durability and efficiency with the activated carbon as an auxiliary material for future field applications.

10년 동안 경남 진주에서 수행된 야외 노출 시험은 실외 접지 환경(H4)에서 Alkaline Copper Quaternary(ACQ)로 방부 처리된 화이트 스프루스 (Picea glauca)의 사용 가능성을 보여주었으나, 10년이 경과하면서 일부 목재 시편에서 목재 부후균에 의한 가해가 관찰되었다. 부후 원인을 종합적으로 평가하기 위해 야외 노출 시험을 종료한 후 목재 시편들의 부후 상태를 조사하였으며 또한 목재 시편 내 방부제 유효 성분의 보유량 및 침윤도를 측정하였다. 스프루스 방부목의 약제 보유량은 국내 방부목 품질 기준(보유량: 5.2kg/m3 이상)을 충족하였으며, 변재 부위는 대부분 균일한 방부 처리를 보였다. 그러나 심재의 경우 자상 처리에도 불구하고 국내 방부목 품질 기준에서 규정하고 있는 최소 침윤 깊이인 8 mm를 충족하지 못하였다. 대부분의 목재 부후는 할렬의 발생에 의해 방부 처리되지 않은 심재의 미처리 부위가 노출됨에 의해 발생하였으며, 토양과 접한 지접부에서 할렬 발생이 다른 부위에 비해 상대적으로 많았는데, 이는 지상부나 지하부에 비해 수분의 이동이 용이하여 목재의 수축과 팽창 발생이 용이하기 때문인 것으로 판단된다. 이상의 결과로부터 H4에서 스프루스 방부목은 자상 처리를 하더라도 방부제가 깊이 침투되지 않는 심재의 특성 때문에 10년 이상의 사용 안전성을 요구하는 산업적인 용도로는 적합하지 않다고 할 수 있다.

Recently, steel dampers are widely used as seismic reinforcement devices. Steel dampers have the advantage of being easy to manufacture and being able to absorb a lot of energy through stable hysteresis behavior. However, there is a possibility that the steel damper may be damaged due to fatigue caused by repeated seismic loads. In this study, the seismic performance of steel slit dampers and engineering plastic slit dampers with different physical characteristics were compared and analyzed. It can be seen that the yield load of the steel slit damper, which has relatively high rigidity, is much larger than that of the engineering plastic slit damper. Therefore, the engineering plastic damper is more effective when applied to a structure that experiences a large displacement rather than a structure that experiences a large load.

본 연구는 손 재활을 위한 탐색적 고찰의 일환으로, 자수 기반 스트레인 센서를 단층과 복층 구조로 설계하여 각 구조에서의 접촉 면적 변화와 센싱 성능의 차이를 비교⋅분석함으로써 손가락 동작 센싱에 적합한 센서 구조 설계 방향을 제시하고자 하였다. 1차 실험에서는 다양한 스티치 밀도와 층 구성으로 제작된 센서를 3D 프린팅 관절 모형 에 올린 후 1 Hz 주기의 신전–이완 동작을 반복 적용하여, 생성된 신호의 peak-to-peak 전압(mVp-p)을 측정하였다. 수집된 신호는 형상 분석과 비모수 통계 검정을 통해 정량적으로 분석하였다. 2차 실험에서는 1차 실험 결과를 바탕 으로 복층 구조 센서를 선정하고, 접촉 점 수와 스티치 밀도를 기준으로 네 가지 조합의 센서를 장갑 형태로 제작하 였다. 그리고 스마트 장갑을 착용한 피험자의 엄지와 검지에 대해 굽힘–폄 동작을 기준으로, 센싱 신호의 안정성과 품질을 형상적 특성과 정량 지표를 통해 분석하였다. 실험 결과, 1차에서는 복층-고밀도 구조 센서가 단층-저밀도 구조에 비해 유의하게 높은 신호 크기를 나타냈다. 2차 실험에서도 복층-고밀도 구조가 상대적으로 더 우수한 신호 품질을 보이는 것으로 확인되었다. 결론적으로, 1차 실험에서는 센서의 구조적 설계가 신호 세기에 직접적인 영향을 미친다는 점을 입증하였고, 2차 실험에서는 실제 사용 환경에서도 자수 구조적 변수에 따라 신호 품질이 달라짐을 확인하였다. 이는 자수형 센서 설계 시 구조적 설계 의 중요성을 시사하며, 웨어러블 손 재활 장치 개발에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

최근 지구온난화로 인한 피해가 심각해짐에 따라 화석연료 사용을 줄이고자 친환경 수소 에너지의 활용이 증가하고 있다. 이에 따라 수소의 저장 및 운송을 위한 수소 저장 용기의 수요가 확대되고 있으나, 현재 널리 사용되고 있는 강재 기반 저장 용기는 부식과 같은 내구성 저하 현상에 취약하다. 따라서 선행 연구는 지지부 부식에 따른 내진 성능 저하 문제를 해결하기 위해 부식 저항성 이 뛰어난 CFRP를 지지부 기둥을 적용하여 설계 하중에서 적용성을 검토하였다. 이때 본 연구는 CFRP의 강도-중량비가 높음을 고려 하여 기존 강재 구조물 지지부 ㄱ 단면 대비 높은 강성을 가진 H 단면과 ㅁ 단면을 지지부 기둥에 적용하여 연구를 수행하였다. 이때 실제와 가까운 해석 결과를 도출하기 위해 고유진동수 추출해석을 진행하여 감쇠 계수를 적용 시켰고, AC 156 인공 지진을 설계 하중 으로 적용한 결과, ㅁ 단면을 적용한 강재 기둥의 접합부 응력은 222.34 MPa로 기존 ㄱ 형강 대비 78.93%로 설계 하중에 만족함을 보였다. ㅁ 단면 적용 CFRP 기둥은 파손 지수(DI)를 통해 평가하였고, 이때 최대 DI는 수지 인장에서 발생하였으며, 그 값은 0.708로 파괴 기준 대비 29.2% 낮아 설계 하중에 만족함을 보였다. 또한, 기초 슬래브에서 쪼갬 인장 응력과 휨 인장 응력을 통한 평가를 진행 하였고, 현장 실험 결과와 마찬가지로 설계 하중에 휨 인장 파괴가 발생하는 것으로 확인하였다. 하지만 파단 시점은 CFRP에서 1.54배 오래 설계 하중에 견디는 것을 확인하여, 그 적용성을 확인하였다. 결론적으로 지진의 발생 빈도가 높아짐에 따라 수소 저장 용기의 안전성 확보가 시급하다. 따라서 기존 강재 대상 구조물의 부식으로 인한 강성 저하 문제를 해결하기 위해, 높은 내구성 및 부식 저항성 재료의 적용은 필수적이다. 동시에 기초 슬래브의 안전성 확보에 대한 연구가 추가적으로 수행되어야 한다.

Fault detection in electromechanical systems plays a significant role in product quality and manufacturing efficiency during the transition to smart manufacturing. Because collecting a sufficient number of datasets under faulty conditions of the system is challenging in practical industrial sites, unsupervised fault detection methods are mainly used. Although fault datasets accumulate during machine operation, it is not straightforward to utilize the information it contains for fault detection after the deep learning model has been trained in an unsupervised manner. However, the information in fault datasets is expected to significantly contribute to fault detection. In this regard, this study aims to validate the effectiveness of the transition from unsupervised to supervised learning as fault datasets gradually accumulate through continuous machine operation. We also focus on experimentally analyzing how changes in the learning paradigm of the deep learning model and the output representation affect fault detection performance. The results demonstrate that, with a small number of fault datasets, a supervised model with continuous outputs as a regression problem showed better fault detection performance than the original model with one-hot encoded outputs (as a classification problem).

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient columns experience reduced structural capacity and lateral resistance due to increased axial loads from green remodeling or vertical extensions aimed at reducing CO2 emissions. Traditional performance assessment methods face limitations due to their complexity. This study aims to develop a machine learning-based model for rapidly assessing seismic performance in reinforced concrete buildings using simplified structural details and seismic data. For this purpose, simple structural details, gravity loads, failure modes, and construction years were utilized as input variables for a specific reinforced concrete moment frame building. These inputs were applied to a computational model, and through nonlinear time history analysis under seismic load data with a 2% probability of exceedance in 50 years, the seismic performance evaluation results based on dynamic responses were used as output data. Using the input-output dataset constructed through this process, performance measurements for classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and the best-fit model (Ensemble) was proposed to predict seismic performance.