본 논문은 CFD 해석법을 이용한 단일선체 및 이중선체 선박의 손상에 따른 기름 유출량 추정 결과를 소개한다. 수치해석 기법 으로 다상유동 해석법을 사용하고 기름 유출 유동에 대한 다양한 수치해석적 조건의 변화에 대한 영향을 조사하였다. 좌초 또는 충돌에 의한 다양한 손상 조건에서의 기름 유출량의 변화를 해석하였으며 실험 결과를 통해 검증하였다. 본 논문의 수치해석 결과는 단일선체와 이중선체의 기하학적 특성을 따라 실험 결과와 잘 일치하였다. 특별히 물과 기름의 복잡한 상호작용이 나타나는 이중선체의 기름 유출 상황도 실험과 동일하게 타당하게 예측하였다. 본 연구를 통해 사고 선박의 기름 유출량 추정에 필요한 CFD기법을 정립할 수 있었다.

다양한 활용용수 생산을 위한 막 소재 및 막여과 공정개발이 고도화됨에 따라 점차적으로 유지관리 측면의 연구개발 필요성이 부각되고 있다. 그 중에서 유지관리 측면의 막 손상 검지와 수명예측은 제도적으로 정립이 미흡한 실정이며, 막여과 공정 운영에서 경제성과 안정성을 고려한 막 손상 검지 기술개발은 막 특성 및 시설규모에 따른 오차보상이 불가피하게 수반되어야 하는 연구이다. 따라서 분리막의 물리/화학적 노출강도에 따른 특성 변화를 관찰하여 내구년한 산정 및 수명예측 알고리즘을 구축하고자 한다. 또한 분리막의 특성과 모듈의 배열에 따라 최적화된 막 손상 검지를 위한 기체-액체 치환율을 기반으로 물리적 한계도출과 병행하여 이를 극복하기 위한 센싱융합 기술을 소개하고자 한다.

In this study, to develop the basis of damage prediction system for abutment type rigid-frame bridge, measurement data is generated by artificially expressing damage by Abaqus, a commercial structural analysis program, and applied to machine-learning. The rigid-rame bridge structural analysis model is expressed as closely as possible to the actual bridge condition considering the specification, damage expression, analysis method, boundary condition, and load. CNN(Convolutional Neural Network), one of the neural network algorithm, is used for machine-learning and accuracy is confirmed when there was no measurement error as a result of machine learning.

점성적 성질을 지닌 아스팔트의 역학적 거동을 예측하기 위한 수학적 구성방정식 (mathmetical constitutive model)은 열민감성, 하중민감도 및 자연치유 효과와 같은 물질적 특징 때문에 세우기 매우 어 렵다. 지난 30년 동안 많은 연구자들이 열역학(thermodynamic)을 기반으로 한 모델을 제안하였지만 아직 까지 아스팔트의 거동을 예측하기 위한 정확한 모델을 연구 중에 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 고려하 여 열역학법칙을 따르는 새로운 열탄점소성 등방성 손상 및 자연치유 모델(thermo-elastoviscoplastic isotropic damage-self healing model)을 변형률 에너지와 아레니우스 온도 방정식을 이용하여 제안하고 자 한다. 그 모델의 형태는 다음과 같이 나타낼수 있다. Ψ (ε, σvp, q, dn, T) = {(1-dn) Ψ0(ε)-ε: σvp+Ξ(q,σvp)}θ(T) (1) 여기서, ε는 변형률 에너지 텐셔(total strain tensor,), σvp 는 점소성 이완 응력 텐셔(viscoplastic relaxation stress tensor), q 는 내부변수(internal variable), θ(T) = exp{-δ(1-T/T0)} 는 아레니우스 온도 방정식Arrhenius-type temperature term), T0 는 기준 온도(reference temperature) 이다. 제안된 식과 실험을 통해 얻은 데이터를 이용하여 비교해 본 결과 아래와 같이 손상 및 자연치유 모델 을 사용하였을 경우 일치함을 알 수 있다. 새로운 제안된 초기 변형률 에너지와 아레니우스 온도 방정식을 이용한 열탄점소성 등방성 손상 및 자 연치유 모델을 실험데이터와 비교해 본 결과 그 거동을 예측함을 잘 알 수 있었다. 이렇게 제안된 모델은 두변수 모델의 기초가 될 것으로 예상된다.

재난 리스크 모델을 활용하여 화산재 손실을 평가하기 위해서는 목적물별 손상함수가 정의되어야 한다. 손상함수란 목적물의 재해취약도를 정량화한 함수로, 공학 및 자연재해 연구 분야에서 널리 사용되고 있다. 특히 손상도, 취약성 곡선 등으로 연구되고 있는데, 학제간 연구를 수행하는 과정에서 혼란을 주기도 한다. 이에 본 연구는 손상함수의 유형을 정리하고, 손상함수를 구축한 사례를 소개하고자 한다. 손상함수는 일반적으로 과거 피해사례를 기반으로 구축된다. 국내에 화산재 피해사례가 없음을 고려할 때, 남한지역의 화산재 손상함수를 구축하기 위해서는 해외사례를 참고하여야 할 것이다. 한편 국외에서도 화산재에 대한 손상함수 연구는 다른 재난에 비해 적은데, 화산 피해사례도 적은편이다. 이에 본 연구는 극소수 피해자료를 활용하여 손상함수를 구축할 수 있는 방안을 제시하고, 뉴질랜드와 일본에서 보고된 실제 피해사례를 바탕으로 와이블함수 혹은 선형함수의 취약성 곡선을 구축하였다. 본 연구가 해외사례를 기반으로 손상함수를 구축하였음을 고려할 때, 본 연구에서 제시하는 손상함수를 이용하여 남한지역의 화산재 손실을 평가하기 위해서는 국내 목적물 특성 및 환경 조건에 맞게 손상함수를 보정할 필요가 있다.

구조물 내 설치된 파이프시스템은 주로 내부구성원들의 인간생활에 근간이 되는 기반시설로서 현대 도시생활의 생명선과 같은 역할을 한다. 이들 구조물 내 파이프시스템이 만약 지진발생에 의하여 손상될 경우 1차적으로 구조물 내 기능성이 저하되고 구조물 내 많은 정신적, 물질적 피해가 발생할 수 있다. 실제 내진공학에서 지진발생에 따른 비구조재요소의 거동은 크게 중요하게 고려되지 않으나 인적 및 물적 피해와 매우 밀접하게 연관되는 가스 혹은 수계파이프시스템에 대한 비구조적 요소의 거동예측 및 성능평가 연구는 보다 효과적인 구조물 유지관리를 위하여 그 필요성이 크다고 판단된다. 본 연구는 현재 일반적으로 널리 시공되어져 있는 노후 철근콘크리트 빌딩구조물 내 설치된 가스 혹은 수계파이프시스템에 대하여 실제 지진발생이 예측되는 거동을 살펴보고 이들 거동에 따른 성능평가 및 현 설계기준에 대한 검토도 병행하여 수행하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 해석적으로 발생 가능한 총 10회의 지진파에 대하여 현재 실제 건물 내 기설치된 수계파이프시스템 모델링 및 해석을 통하여 그 결과를 검증, 평가하였으며 부가적으로 실제 발생 가능한 파괴유형 분석을 통하여 현 설치된 수계파이프시스템의 설계에 대한 적절한 내진보강방법에 대하여도 제안하고자 한다.

구조물의 손상예측정확도를 모텔불확실성의 함수로 산정하는 방법론이 제시되었다. 먼저， 구조물의 손상발 생위치와 크기를 결정할 수 있는 알고리즘이 요약되고 모델불확실성과 손상발견정확도를 측정하는 방법들이 제시되었다. 다음으로， 실폰구조물의 손상발견정확도에 미치는 모델불확실성의 영향을 산정하는 방법론이 제 시되었다. 마지막으로， 한개의 진동모드가 측정된 Plate-Girder 교량올 사용하여 이같은 산정방법론의 적합 성이 예증되었다.

본 연구는 인공신경망을 이용해 철골모멘트골조의 접합부 손상을 예측하는 기법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 기둥 부재 의 휨모멘트, 고유진동수, 모드형상 정보가 사용되며, 출력층에는 구조물 접합부의 회전강성 손상지표가 사용한다. 손상지표는 각 접합부의 손 상정도를 의미한다. 5층 철골모멘트골조 예제의 수치해석을 통해 훈련 및 검증용 데이터를 생성한다. 총 829가지의 손상 시나리오가 고려된다. 시뮬레이션은 OpenSees를 이용해 반복 실행하여 데이터를 얻도록 하였으며, 훈련용 데이터를 생성할 때 회전 강성의 손상은 1.0, 0.75, 0.5 등 세 가지 중 하나의 값을 가지도록 하였다. 예제 검증을 통해 제시하는 기법은 손상 위치 및 수준을 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 제시하는 기법은 손상지표, 1차, 2차 고유진동수 및 모드형상 등에 대해 매우 유사한 결과를 제시하는 것으로 확인되었다.

GFRP 보강근의 역학적 성능은 고온과 콘크리트의 알칼리 환경에서 크게 감소된다. 본 연구에서는 GFRP 보강근이 열손상 뒤, 알칼리 환경에 추가로 노출되었을 때의 계면전단강도변화를 고찰하는데 집중하였다. 이를 위하여 GFRP 보강근 시편은 270도의 열에 1시간동안 노출된 후 알칼리 용액에 장기간 노출되었으며, 전단시험에 의하여 파괴되었다. 비교를 위하여 열손상이 없는 시편도 같은 기간 동안 알칼리 용액에 노출된 후 전단에 의하여 파괴되었다. 결과에서, 열손상을 받은 GFRP보강근의 계면전단강도의 감소가 열손상이 없는 보강근 보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 본 실험을 근거로 하여, 열손상을 미리 받은 GFRP 보강근이 알칼리에 노출되었을 때, 장기 잔존계면전단강도의 예측을 위한 2차식을 제시하였다.

The selection of appropriate ground motions and reasonable modification are becoming increasingly critical in reliable prediction on seismic performance of structures. A widely used amplitude scaling approach is not sufficient for robust structural evaluation considering a site specific seismic hazard because only one spectral value is matched to the design spectrum typically at the structural fundamental period. Hence alternative approaches for ground motion selection and modifications have been suggested. However, there is no means to evaluate such methodologies yet. In this study, it is focused to describe the main questions resided in the amplitude scaling approach and to propose a regression model for structural damage as point of comparison. Spectrum compatible approach whose resulting spectrum matches the design spectrum at the entire range of the structural period is considered as alternative to be compared to the amplitude scaling approach. The design spectrum is generated according to ASCE7-05.