There have been meaningful changes in column stirrup spacing by KDS 41 20 00 in 2022, which is to decrease one of the spacing limits from the minimum section dimension to half of the minimum section dimension. Decreased column stirrup spacing increases the seismic shear resistance of columns and the seismic performance of the entire building. Among the effects of the column stirrup spacing change, this study focused on deformation compatibility in the seismic design of building frame system buildings with ordinary shear walls for seismic design category D. The beams and columns in building frame systems shall satisfy moment and shear strength, or deformation capability induced by seismic design displacement for satisfaction of the deformation compatibility. The commentary of KDS 41 17 00 describes that the deformation compatibility check can be ignored if the members in moment frames are upgraded to intermediate section details. The study showed that the deformation compatibility of columns was satisfied without additional consideration if the building frame systems were designed by the decreased column spacing in KDS 41 20 00. However, beams adjacent to walls needed further consideration, such as the recommendation of commentary in the code.

본 연구는 바이오차를 혼입한 콘크리트를 구조용 재료로 활용할 가능성을 검토하기 위해, 보강근의 종류에 따른 부착 성능 차이를 실험적으로 분석하였다. 이를 위해 직접 인발 실험을 수행하였으며, 실험 변수로는 콘크리트의 종류(일반/바이오차), 보강근의 종류(철근/GFRP), 보강근 직경(D13/D16)을 설정하였다. 실험 결과, 일반 철근을 적용한 실험체에서는 바이오차 혼입이 부착강도 저 하를 유발하였으며, 특히 D13 보강근에서 약 30%의 감소가 확인되었다. 반면, GFRP 보강근을 적용한 실험체에서는 바이오차 콘크리 트를 적용한 경우 부착성능이 소폭 향상되는 경향을 보였다. 또한 보강근의 직경이 증가할수록 최대 인발하중 및 평균 부착강도가 증가하는 양상이 일관되게 관찰되었다. 이러한 결과는 GFRP 보강근과 바이오차 콘크리트의 조합이 기계적 결합력 증대를 통해 긍정적인 구조 성능을 발휘할 수 있음을 시사하며, 향후 지속가능한 콘크리트 구조물의 보강설계에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 고속철도 궤도 구조의 핵심 부재인 상부 콘크리트층(TCL)에 GFRP 보강근을 적용하여 기존 철근을 대체한 구조의 비선형 동적 거동 특성을 규명하였다. GFRP는 비도전성, 내식성, 경량성과 같은 특성을 갖추고 있어 철도 신호 간섭 방지와 내구성 향상에 적합하다. 국내외 설계기준은 정적 하중 중심이어서 GFRP 적용 구조의 동적 응답과 균열 거동에 대한 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 동적 비선형 3차원 유한요소해석을 수행하여 GFRP 보강 TCL 구조와 기존 철근 보강 구조의 하중-변위, 균열폭, 응력 분포를 비교하였다. 분석 결과, 철근 적용 구조는 높은 연성으로 인해 반복 재하에 따른 균열 확대가 크지만 GFRP 적용 구조는 취성적 파괴 양상을 보이며 균열폭이 작고 안정적이었다. 두 구조 모두 허용기준 내의 성능을 만족하였으며, GFRP 보강 구조는 특히 반복 하중에 대한 안정성과 구조 신뢰성에서 우수한 결과를 나타냈다. 본 연구는 GFRP 보강근을 활용한 철도 구조물의 설계 및 유지관 리 측면에서 실용적 근거를 제시하며, 향후 설계기준 수립에 기여할 수 있을 것이다.

Seismically deficient reinforced concrete(RC) structures experience reduced structural capacity and lateral resistance due to the increased axial loads resulting from green retrofitting and vertical extensions. To ensure structural safety, traditional performance assessment methods are commonly employed. However, the complexity of these evaluations can act as a barrier to the application of green retrofitting and vertical extensions. This study proposes a methodology for rapidly calculating the allowable axial force range of RC buildings by leveraging simplified structural details and seismic wave information. The methodology includes three machine-learning-based models: (1) predicting column failure modes, (2) assessing seismic performance under current conditions, and (3) evaluating seismic performance under amplified mass conditions. A machine learning model was specifically developed to predict the seismic performance of an RC moment frame building using structural details, gravity loads, failure modes, and seismic wave data as input variables, with dynamic response-based seismic performance evaluations as output data. Classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and two optimal ensemble models were selected to effectively predict seismic performance for both current and increased mass scenarios.

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.

Most reinforced concrete (RC) school buildings constructed in the 1980s have seismic vulnerabilities due to low transverse reinforcement ratios in columns and beam-column joints. In addition, the building structures designed for only gravity loads have the weak-columnstrong- beam (WCSB) system, resulting in low lateral resistance capacity. This study aims to investigate the lateral resistance capacities of a two-story, full-scale school building specimen through cyclic loading tests. Based on the experimental responses, load-displacement hysteresis behavior and story drift-strain relationship were mainly investigated by comparing the responses to code-defined story drift limits. The test specimen experienced stress concentration at the bottom of the first story columns and shear failure at the beam-column joints with strength degradation and bond failure observed at the life safety level specified in the code-defined drift limits for RC moment frames with seismic details. This indicates that the seismically vulnerable school building test specimen does not meet the minimum performance requirements under a 1,400-year return period earthquake, suggesting that seismic retrofitting is necessary.

Reinforced concrete (RC) columns exhibit cyclic damage, such as strength degradation, under cyclic lateral loading, such as earthquakes. Considering the cyclic damage, the nonlinear load-deformation response of RC columns can be simulated using a lumped plasticity model. Based on an experimental database, this study calibrates lumped plasticity model parameters for 371 rectangular and 290 circular RC columns. The model parameters for adequate flexural rigidity, plastic rotation capacity, post-capping rotation capacity, moment strength, and cyclic strength degradation parameter are adjusted to match each experimentally observed load-deformation response. We have developed predictive equations that accurately relate the model parameters to the design characteristics of RC columns through regression analyses, providing a reliable tool for engineers and researchers. To demonstrate their application, the proposed and existing models numerically simulate the earthquake response of a bridge pier in a metropolitan railway bridge. The pier is subjected to several ground motions, increasing intensity until collapse occurs. The proposed lumped plasticity model showed about 41% less vulnerable to collapse.

Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

국내 도심지에 적용하고 있는 중앙버스정류장의 포장은 주로 아스팔트 포장으로 시공되어 있으나 중차량인 버스의 하 중으로 인해 포장 파손 사례가 증가하여 시민들의 안전에 악영향을 미치고 있으며 유지보수 비용이 매년 증가하고 있다. 서울시에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 국내 최초로 중앙버스정류장 신설 구간에 현장타설 방식으로 연속철근 콘크 리트 포장(CRCP)을 시공하였다. 본 연구에서는 이러한 구간의 연속철근 콘크리트 포장에 대한 이동차량 하중에 의한 동 적 거동 특성을 분석하고자 포장 슬래브에 콘크리트 변형률계를 설치하고 덤프트럭을 통과시키며 동적 하중 재하 실험 을 수행하였다. 실험에서는 이동차량의 속도를 다양하게 변화시켜 차량 속도에 따른 포장 슬래브의 동적 거동을 비교 분 석하였으며 이동차량이 CRCP의 여러 위치에서 정지하도록 하여 정지 위치에 따른 거동도 분석하였다. 실험 결과, 차량 이 CRCP를 통행할 경우 차량 속도 및 정지 위치에 따른 포장 슬래브의 동적 변형률은 매우 유사한 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 터널부의 환경조건을 고려한 터널 내부 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)의 설계 방안을 수립하기 위하여 CRCP 전용 구조해석 프로그램을 이용하여 터널 내부와 토공부의 환경하중을 고려한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 모델은 철근비를 0.6%와 0.68%로 고정하고 슬래브의 두께를 26cm, 28cm, 30cm로 변화시켜 구성하였다. 또한, 터널 내외 부의 환경하중과 차륜하중을 적용하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 터널 내외부 모든 경우에서 CRCP의 슬래브 두께 가 증가할수록 균열간격과 균열폭이 증가하게 되며 터널 내부 CRCP는 슬래브 두께를 감소시키더라도 토공부와 유사한 균열간격 및 균열폭이 형성되는 것을 확인하였다. 향후 보다 다양한 조건에서의 수치해석 및 시험시공을 통해 국내 터널 환경에 적합한 터널 내부 CRCP 설계 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

국내의 도심지 도로는 대부분 아스팔트 포장으로 시공되어 있으며 아스팔트 포장의 공용수명은 콘크리트 포장의 공용 수명에 비해 짧아 잦은 재시공 및 유지보수 작업이 필요하다. 도심지 특성상 포장 재시공 및 유지보수를 실시할 경우 작 업 시간 동안 교통차단을 유발하여 도로 이용자의 불편을 초래하게 된다. 따라서 서울특별시에서는 신설구간인 헌릉로의 중앙버스정류장 구간에 도심지 최초로 현장타설 방식의 연속철근 콘크리트 포장을 시공하였다. 본 연구에서는 중앙버스 정류장 구간에 시공한 연속철근 콘크리트 포장의 철근 거동에 대한 분석을 수행하여 철근의 응력이 가장 크게 발생하는 균열부에서의 철근 응력의 적정성을 분석하였다. 분석 결과, 균열부에서 멀어질수록 철근의 변형률이 뚜렷하게 감소하는 것을 확인하였으며 균열부에서 약 15cm 정도만 이격되어도 철근의 변형률이 급격하게 감소하여 철근과 콘크리트 간의 부착이 적절한 것으로 분석되었다. 또한, 균열부에서 발생한 철근의 변형률을 응력으로 환산하면 약 50MPa 정도로 철근 의 항복강도인 400MPa에 비해 매우 작아서 연속철근 콘크리트 포장의 우수한 공용성을 확보한 것으로 분석되었다.

연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously Reinforced Cement Pavement)은 시멘트 콘크리트 포장 공법 중 하나이 다. 한국형 포장 설계법(KPRP: Korean Pavement Research Program)은 국내 실정에 맞게 개발된 도로 포장 설계법으 로, 2011년에 최초로 개발되었다. 현재 최신 버전은 2016년 4월에 발표된 것으로, 이후 약 9년간 업데이트가 이루어지지 않았다. 본 연구의 목적은 한국형 포장 설계법 내 기존 CRCP 해석 모듈을 분석하고 이를 개선하는 것이다. 또한, 본 연 구에서 개선된 CRCP 해석 모듈은 추후 개발 예정인 고속도로 역학적-경험적 포장 설계법(EXPD: EXpressway Pavement Design)에 적용될 예정이다. 기존 KPRP의 연속철근 콘크리트 포장 설계법은 과거의 기상 데이터를 이용하여 슬래브에 가해지는 환경 하중에 의한 응력을 계산한다. 포장이 미래의 공용수명 20년을 버텨야 하나, 과거의 기상 데이터를 통해 계산된 환경 하중에 의한 응 력을 고려하도록 설계법이 구성되어 있는 현실이다. 과거의 기상 데이터가 아닌 기후변화 예측 모형을 통해 예측된 기상 데이터를 기존 포장 설계법에 적용한다면, 보다 타당한 공용성 해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 국립기상 과학원에서 배포한 IPCC 6차 평가보고서(AR6) 대응 전지구 기후변화 전망보고서에서 제시한 최신 온실가스 경로(SSP, Shared Socioeconomic Pathways)에 따라 산출된 신규 전지구 기후변화 시나리오 4종 중에서 가장 최악의 시나리오인 SSP-8.5로 가정하였을 때에 예측된 기상 데이터를 이용하여 공용성 해석 결과인 펀치아웃(Punchout) 개수와 포장 두께 변화에 대하여 분석해보았다.

본 연구에서는 본선차로와 접속차로가 동일한 연속철근 콘크리트 포장(CRCP: Continuously reinforced concrete pavement)일 경우에 접속차로 CRCP의 종방향 철근의 거동을 분석하기 위해 창녕밀양건설사업단 1공구에서 시험시공을 수행하였다. 시험시공 구간에 균열유도장치와 철근 변형률계를 설치하여 접속차로 CRCP의 종방향 철근 거동을 분석하 였다. 분석 결과, 철근의 변형률은 균열부에서 가장 크게 발생하며 균열로부터 멀어질수록 감소하는 것을 확인하였다. 또 한, 변형률을 응력으로 환산할 경우 항복강도보다 현저히 낮아 접속차로 CRCP의 철근 배근은 우수한 공용성에 기여할 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 통해 본선차로와 접속차로가 동일한 CRCP로 시공될 경우 포장 공용성을 보다 향상 시킬 수 있을 것으로 분석되었다.

In densely populated urban areas, reinforced concrete residential buildings with an open first floor and closed upper floors are preferred to meet user demands, resulting in significant vertical stiffness irregularities. These vertical stiffness irregularities promote the development of a soft-story mechanism, leading to concentrated damage on the first floor during seismic events. To mitigate seismic damage caused by the soft-story mechanism, stiffness-based retrofit strategies are favored, and it is crucial to determine an economically optimal level of retrofitting. This study aims to establish optimal seismic retrofit strategies by evaluating the seismic losses of buildings before and after stiffness-based retrofitting. An equivalent single-degree-of-freedom model is established to describe the seismic response of a multi-degree-of-freedom model, allowing for seismic demand analysis. By convolving the seismic loss function with the hazard curve, the annual expected loss (EAL) of the building is calculated to assess the economic losses. The results show that stiffness-based retrofitting increases first-story lateral stiffness by 20-40%, enhancing structural seismic performance, but also results in a rise in EAL compared to the as-built state, indicating lower cost-effectiveness from an economic perspective. The research concludes that retrofit options that increase first-story lateral stiffness by at least 60% are more appropriate for reducing financial losses.

Reinforced concrete (RC) moment frames are widely used to resist lateral loads associated with wind and earthquakes. However, most older RC moment frames performed poorly against past earthquakes. In moment frames, beam-column connections play a crucial role in system performance. Among the connections, corner connections are more vulnerable because they are restrained by only two beams and are affected most strongly by bidirectional loading. High-performance fiber-reinforced cementitious composites (HPFRCC) were used in previous studies to improve the seismic performance of older beam-column connections. This study aims to evaluate the level of improvement of seismic behavior of older beam-column connections under bidirectional loading after retrofitted with HPFRCC by comparing the seismic behavior of the HPFRCC connections to beam-column connections used in intermediate (IMF) and special moment frames (SMF). Test results revealed that the seismic behavior of the HPFRCC connections was almost close to that of SMF connections.

본 연구에서는 중속 충돌하중을 받는 RC 벽체의 배면파쇄 영역을 모사할 수 있는 모델링 기법을 범용 유한요소해석 프로그램인 LS-DYNA을 통해 제안하였다. 충돌해석에 주로 사용되는 요소 삭제 기능이 발사체의 하중 전달에 영향을 미치고 이로 인해 배면파 쇄 영역이 과소평가 된다고 판단하였다. 따라서 충돌 위치 주변에는 요소 삭제 기능을 사용하지 않는 모델링 기법을 제안하였다. 제안 된 기법을 적용한 해석이 실험 결과를 근접하게 모사함에 따라, 제안한 기법이 연속적인 충돌에너지의 전달에 효과적임을 확인하였 다. 추가적으로 다른 충돌 조건에 대해 해당 기법의 적용성 검토를 진행한 결과, 대칭 조건을 사용하지 않고, 철근의 결속을 함께 모사 할 경우 RC 벽체의 파괴 거동을 더욱 근접하게 모사할 수 있음을 확인하였다.