본 연구에서는 구조물의 재료, 구조물의 단면, 지진 하중등의 불확실성을 고려한 저형 전단벽의 최대 전단력를 예측하는 뉴 런-네트워크 모델을 개발하였다. 이를 위해 실험 데이터를 통해 검증된 박스타입 저형 전단벽 수치해석 모델을 구축하였고, 가정된 분 포를 통해 200개의 구조물의 재료, 단면변수를 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 통해 추출하였다. 또한 이전 연구에서 사용된 인공지진파를 데이터를 기반으로 10개의 다른 PGA 레벨별 총 200개의 인공지진파 데이터를 구축하였다. 뉴런-네트워크 모델의 Training 및 testing을 위해 200개의 데이터셋에 상응 수치해석 모델을 구축하고 최대 전단력을 산출하였다. 이렇게 구축된 데이터셋을 이용하여 최종적으로 뉴런-네트워크 모델을 확정하였다. 마지막으로 구축된 모델로부터 얻어진 취약도와 기존에 사용되는 방법들로부터 얻은 취약도를 비교, 분석하여 본 연구에서 구축된 모델의 정확도를 보여주었다.

This paper provides Shear Performance Evaluation of Squat Shear Wall on Aspect Ratio of Slit. The main variables of paper were vertical slit and slit length. Slit height analysis results by lengthening the slit height was reduced according to the strength and stiffness, the maximum displacement was increased.

In this study is experiment result of reinforced concrete squat shear walls with deformation capacity and structural strengthening performance. In order to evaluate the seismic performance of squat shear walls, slits with opening was used as a variables. The experimental results show that ductility capacity of reinforced concrete squat shear wall with slits is superior compared to normal reinforced concrete squat shear wall

This study is performed to analytic evaluate of precast infill wall with vertical slit. As a result, CON-SS specimen shows more ductile behavior than CON-N specimen. Analytical results are compared with experimental results.