External steel frame retrofitting effectively enhances the lateral resistance performance of existing reinforced concrete school buildings. However, when column shear failure occurs, ductility capacity is reduced, posing a risk of sudden collapse in high-seismic hazard areas. The purpose of this study is to propose a linear-elastic analysis-based retrofit process to reduce the likelihood of column shear failure and maximize retrofit effectiveness when applying external steel frame retrofitting. To achieve these objectives, a multiple-step process was presented and a case application was performed using quasi-static cyclic loading test results of a school building specimen retrofitted with an external steel frame system. Experimental results showed that strength, stiffness, and energy dissipation were improved by the retrofit system. However, the damage mechanism shifted from beam-column joints to column bases, resulting in reduced ductility capacity due to column shear failure. By applying the proposed process, the lateral stiffness ratio of the external steel frame columns was increased from 0.23 to 0.74, eliminating shear failure in existing reinforced concrete columns and confirming that it can contribute to improving ductility capacity.

본 연구는 기계학습 및 설명 가능한 인공지능(xAI) 기법을 활용하여 폭발 하중을 받는 철근콘크리트 기둥의 보강 단계(Retrofit Level, RL)를 신속하게 평가하는 종합적 프레임워크를 제시한다. 파괴 유형와 보강 요구사항을 예측하기 위한 다단계 기계학습 접근 법을 개발하였으며, 이후 부분 의존성 그래프(Partial Dependence Plot, PDP) 분석을 통해 데이터 기반 보강 전략을 수립하였다. 제안 된 프레임워크는 두 가지 주요 프로세스로 구성된다: (1) 파괴유형 분류 및 RL 예측을 위한 다단계 기계학습 모델을 활용한 폭발 성능 평가, (2) 입력 변수 효과의 체계적 분석을 통한 PDP 기반 보강 전략 개발. RL 예측 모델은 광범위한 폭발 손상 평가 데이터를 바탕으 로 학습되었으며, 휨 및 전단 파괴유형에 대해 세 가지 손상 조건(심각, 보통, 경미)에서 검증되었다. PDP 분석 결과, 파괴유형과 손상 조건에 따라 서로 다른 보강 특성이 나타남을 확인하였다. PDP 기반 분석을 통해 주철근비 및 전단철근비에 대한 보강 가능 구간과 불가능 구간을 성공적으로 식별하였다.

1978년 최초로 지진이 관측된 이후, 대한민국은 2022년까지 규모 2.0 이상의 지진이 2,100회 이상 발생하는 등 지진 활동이 점차 증 가해 왔다. 특히 2016년 경주 지진(M 5.8)과 2017년 포항 지진(M 5.4)과 같은 대형 지진은 대한민국이 더 이상 지진 안전지대가 아님 을 분명히 보여주었다. 이에 대응하여 정부는 ‘지진방재종합계획’을 연속적으로 수립･시행하였으며, 현재는 제3차 계획이 추진되고 있다. 그러나 지금까지의 정책은 주로 구조물의 붕괴 지연에 초점을 맞춘 내진 보강에 집중되어 있었으며, 지진 발생 중이나 이후에 주요 기반시설의 기능을 유지하는 데에는 한계가 있었다. 본 연구는 이러한 대한민국의 지진 방재 정책의 발전 과정과 한계를 분석하 고, 획일적인 내진 보강 방식의 한계 및 지진 격리장치와 같은 첨단 기술의 활용 부족을 지적하였다. 또한, 국내외 사례 분석을 바탕으 로, 성능 기반 설계 기준, 기능 유지형 보강 전략, 복합형 내진 기술의 확대 적용 등을 포함한 개선 방안을 제시하였다. 이러한 연구 결 과는 향후 지진에 대비한 국가의 회복탄력성을 높이기 위한 실질적 정책 개선 안을 제시한다.

본 연구는 DNVGL-CG-0127 및 통합공통구조규칙(H-CSR)이 적용된 유한요소해석(FEA)을 통해 검증된, 기존 드라이도킹의 지 속 가능한 대안으로서 안벽 부유식 구조 보수의 타당성을 연구하였다. 정수압 하중을 받는 75K 제품 운반선의 전역 및 국소 거동을 시뮬레이션하여, 보수가 필요한 무시할 수 있는 변위 변화(<1%, 12.3mm~12.4mm)와 von-Mises 응력(26.4MPa, 허용 한계값 188MPa의 14%) 에서, 구조적 무결성을 확인했다. 최적화된 보수 설계는 고강도 해양 등급 강재(예: AH36)와 하위 모델링 기법을 활용하여 Saint-Venant 의 원리와 선형 탄성 가정을 준수하면서 기하학적 불연속점의 응력 집중을 해결하였다. 선급 지침을 준수하면 유체역학적 안정성과 하 중 경로 충실도가 보장되어 선박 운항 중단을 최소화할 수 있습니다. 본 연구 결과는 비용 효율적이고 시간 효율적인 유지보수로의 패 러다임 전환을 보여주며, 기존 방식 대비 가동 중단 시간을 최대 30% 단축합니다. 향후 추진 방향에는 동적 하중 하의 피로 분석, AI 기반 최적화, 그리고 실시간 구조 건전성 모니터링을 위한 디지털 트윈 통합이 포함되며, 이는 해양 탈탄소화 및 운영 민첩성 목표 달 성에 부합한다. 본 연구는 노후화된 선박의 성능 개선을 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공하며, 계산 정밀도와 지속가능성에 대한 업계의 요구를 충족한다.

Reinforced concrete (RC) piloti buildings are vulnerable in the event of earthquake because the stiffness in the 1st story columns is weak to compare with the members in upper stories. In this study, seismic performances of RC piloti structures were evaluated considering with different types of floor plane layouts according to core eccentricity. With four types of floor plane layouts, five stories plioti structures were evaluated by two approaches, a nonlinear pushover analysis and a nonlinear time-history analysis. In order to improve seismic performances by satisfying the collapse prevention (CP) level, two ductile reinforcing methods by carbon fiber sheets and steel jackets were applied. Due to eccentricities in stiffness and mass with directions of plane and vertical stories, piloti structures were greatly influenced by higher order modes, so the seismic performances by the time-history analysis were significantly different from by the static pushover analysis.

This paper aims to quantify the retrofit effect of the Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube reinforcement method on non-seismic school reinforced concrete building through static cyclic loading experiments. To achieve the objective, two-story specimens including a non-retrofitted frame(NRF) and a Bolt Prefabricated Concrete-Filled Tube Reinforcement Frame(BCRF) were tested under static cyclic loading, and the lateral resistant capacities were compared in terms of maximum strength, initial stiffness, effective stiffness, and total energy dissipation. In addition, the load-displacement curves were compared to the story drift limit specified in Seismic Performance Evaluation and Retrofit Manual for School Facilities to investigate if the retrofitted frame was satisfied in target performance(life safety). Experimental results showed that BCRF successfully met the target performance, with a 200% increase in maximum strength and a 300% increase in energy dissipation capacity. Additionally, both initial stiffness and effective stiffness improved by more than 30% compared to NRF. Furthermore, BCRF exhibited an effect that delayed the occurrence of bond failure.

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.

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.

This study proposes a steel plate retrofit method and a polyurea method to improve the structural stability and usability of a factory floor slab with a thickness of 120mm. To assess vibration changes, vibrations were measured before and after retrofit. A numerical analysis model was also developed to evaluate improvements in structural safety and usability. The natural frequency increased from 11.4Hz to 17Hz through steel plate reinforcement, confirming an increase in slab stiffness. The damping ratio increased from 2.3% to 3.2% with polyurea reinforcement, indicating improved vibration reduction. Additionally, numerical analysis modeling showed that the natural frequency increased from 13.9Hz to 16.2Hz due to the steel plate reinforcement, enhancing the dynamic characteristics of the floor slab and confirming the reliability of the analysis model.

Many school buildings are vulnerable to earthquakes because they were built before mandatory seismic design was applied. This study uses machine learning to develop an algorithm that rapidly constructs an optimal reinforcement scheme with simple information for non-ductile reinforced concrete school buildings built according to standard design drawings in the 1980s. We utilize a decision tree (DT) model that can conservatively predict the failure type of reinforced concrete columns through machine learning that rapidly determines the failure type of reinforced concrete columns with simple information, and through this, a methodology is developed to construct an optimal reinforcement scheme for the confinement ratio (CR) for ductility enhancement and the stiffness ratio (SR) for stiffness enhancement. By examining the failure types of columns according to changes in confinement ratio and stiffness ratio, we propose a retrofit scheme for school buildings with masonry walls and present the maximum applicable stiffness ratio and the allowable range of stiffness ratio increase for the minimum and maximum values of confinement ratio. This retrofit scheme construction methodology allows for faster construction than existing analysis methods.

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient details have premature failure under earthquake loads. The fiber-reinforced polymer column jacket enhances the lateral resisting capacities with additional confining pressures. This paper aims to quantify the retrofit effect varying the confinement and stiffness-related parameters under three earthquake scenarios and establish the retrofit strategy. The retrofit effects were estimated by comparing energy demands between non-retrofitted and retrofitted conditions. The retrofit design parameters are determined considering seismic hazard levels to maximize the retrofit effects. The critical parameters of the retrofit system were determined by the confinement-related parameters at moderate and high seismic levels and the stiffness-related parameters at low seismic levels.

The purpose of this study has a purpose to evaluate shear ability, ductility and energy dissertation of specimens that is to be applied to jacket using wrapping method. The experiments was conducted as a condition that simultaneously applied axial load and transverse force. The results of experiments represent story-displacement ratio, the stiffness, energy dissertation, plastic rotation which mean seismic resistance ablity on structure. And It represents the form of crack ditribution and failure in extreme stages. Based on the results of this experiment, Design examples are given to show the performance evaluation for the column reinforcing of old school buildings using nonlinear analysis is going to be conducted. Therefore, it is possible to apply the seismic retrofit method to public facilities.

최근 국제해사기구의 해양환경오염규제가 강화되어 오고 있다. 선박의 에너지 효율지수는 선박의 설계관점에서 매우 중요 한 지표이다. 더욱이 새롭게 건조되는 선박은 물론 기존 운항 선박에도 에너지 효율지수를 만족하도록 강화하고 있다. 이에 따라 운항 되고 있는 기존선박의 에너지 효율지수를 높이기 위해 선수 벌브개조, 운항 중 트림 최적화, 에너지 절감장치등 다양한 방법이 적용되 고 있다. 본 연구에서는 전산 유체역학을 이용하여 다양한 선수/선미 트림조건에서 선박의 저항성능을 계산하고 분석하였다. 이를 바 탕으로 최적화 된 트림조건에서 선박의 저항성능을 더욱 개선하기 위해 선수 벌브의 형상을 재설계하였다. 그 결과 정수 중에서 개선 된 벌브 형상을 적용한 경우, 유효마력이 약 5% 향상되는 것을 확인하였으며, 향후 파도 중에서 재설계된 벌브형상이 저항성능에 미치 는 영향을 조사할 예정이다.

최근 경주, 포항에 연이은 지진 발생으로 인하여 내진설계에 관심이 높아지고 있다. 다가구주택 필로티기둥은 수직 비정형 시스템으로 상,하부층의 강성 차이로 인하여 지진 발생 시 막대한 피해가 예상되기 때문에 다가구주택 필로티기둥의 내 진보강이 필요하다. 그러나 민간 소유인 다가구주택의 경우 막대한 비용과 시간으로 인하여 보강이 어려운 실정이다. 이에 따 라, 복합섬유패널로 에폭시 접착제 미사용으로 건식시공이 가능한 전단보강공법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 복합섬유패 널 보강 유무에 따른 내진보강공법의 전단내력을 실험을 통하여 검증하였고, 에폭시를 사용하지 않아 일체화 거동을 하지는 않 지만 복합섬유패널의 영향으로 전단내력은 1.46∼1.49배 증가하는 것으로 평가되었다. 따라서 다가구주택 필로티기둥의 내진보 강효과가 있을 것으로 판단된다.