• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.7
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• pp.495-504
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• 2022

With the recent development of artificial intelligence, a Long Short-Term Memory (LSTM) model that is efficient with time-series analysis is being used to increase the accuracy of predicting the inflow of dams. In this study, we predict the inflow of the Soyang River dam, using the LSTM model with the Sequence-to-Sequence (LSTM-s2s) and attention mechanism (LSTM-s2s with attention) that can further improve the LSTM performance. Hourly inflow, temperature, and precipitation data from 2013 to 2020 were used to train the model, and validate and test for evaluating the performance of the models. As a result, the LSTM-s2s with attention showed better performance than the LSTM-s2s in general as well as in predicting a peak value. Both models captured the inflow pattern during the peaks but detailed hourly variability is limitedly simulated. We conclude that the proposed LSTM-s2s with attention can improve inflow forecasting despite its limits in hourly prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.91-91
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• 2023

General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.5A
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• pp.719-727
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• 2008

The tensile and bond performance of GFRP rebar are different from those of conventional steel reinforcement. It requires some studies on concrete members reinforced with GFRP reinforcing bars to apply it to concrete structures. GFRP has some advantages such as high specific strength, low weight, non-corrosive nature, and disadvantage of larger deflection due to the lower modulus of elasticity than that of steel. Bridge deck is a preferred structure to apply FRP rebars due to the increase of flexural capacity by arching action. This paper focuses on the behavior of concrete bridge deck reinforced with newly developed GFRP rebars. A total of three real size bridge deck specimens were made and tested. Main variables are the type of reinforcing bar and reinforcement ratio. Static test was performed with the load of DB-24 level until failure. Test results were compared and analyzed with ultimate load, deflection behavior, crack pattern and width.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.4A
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• pp.591-601
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• 2008

The purpose of this study was to investigate the performance of precast concrete segmental bridge columns with shear resistance connecting structure. The system can reduce work at a construction site and makes construction periods shorter. A model of precast concrete segmental bridge columns with shear resistance connecting structure was tested under a constant axial load and a cyclically reversed horizontal load. A computer program, RCAHEST (Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology), for the analysis of reinforced concrete structures was used. An bonded or unbonded tendon element based on the finite element method, that can represent the interaction between tendon and concrete of prestressed concrete member, is used. A joint element is newly modified to predict the inelastic behaviors of segmental joints. The proposed numerical method gives a realistic prediction of performance throughout the loading cycles for several test specimens investigated.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.27 no.5
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• pp.1-8
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• 2023

Marine and hydraulic structures are subject to durability damage not only due to the penetration of sea water but also due to the attachment of marine organisms. Therefore, in this study, we tried to develop an antifouling coating agent with self-cleaning function for marine concrete. It was confirmed that the antifouling coating agent mixed with AKD, cellulose nanofibers and BADGE had sufficient antifouling performance at a well hydrophobicity of around 140° in contact angle and an inclination angle of 15°. In the abrasion resistance test of the surface, only a maximum loss of 0.015 g occurred. In the durability test, as a result of the chloride ion permeation test, almost no chloride ion permeation occurred in the variable where the coating agent was applied, and carbonation and freeze-thaw damage also rarely occurred, so it was analyzed that it was effective in securing durability of concrete.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.27 no.4
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• pp.27-33
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• 2023

In a petrochemical plant, various mechanical equipments and structures are interconnected to ensure operability. Since the production activities of petrochemical plants have a great impact on the national economy, it is very important to maintain not only structural safety but also the operability of the facilities. However, the current seismic design standards present the design requirements of facilities mainly aimed at preventing collapse, and do not provide the requirements for securing operability of facilities. Depending on the behavioral characteristics of the facility, operability of the facility can be secured by seismic performance levels other than the collapse prevention level, so it is necessary to present seismic design methods that can apply various seismic performance levels. Spherical (ball) storage tanks are supported by columns and braces and exhibit complex nonlinear behavior because of buckling and yielding of support members. In this study, nonlinear seismic behavior characteristics were statistically analyzed and a new performance-based seismic design method was proposed based on them.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.24 no.6
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• pp.138-145
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• 2020

This study was conducted to identify the structural performance of the opening in a location close to the support point in the perforated beam system of steel beams. In addition, structural performance was determined through experiments on reinforced openings using vertical and horizontal steel plates. In the steel simple beam, it was found that the opening was in a position closer to the support point, half the height of the steel beam (D/2), which was more appropriate than the height of the steel beam (D). In addition, the reinforcement effect of horizontal steel plate was greater than that of vertical steel plate reinforcement. Structural performance was improved when there was no gap between openings and steel plates.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6A
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• pp.843-851
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• 2008

The conventional pile cap reinforcement systems regulated in the design specifications have some restrictions in design and construction such as requirement of shear key, disposition of reinforcing bars and insurance of anchoring length of reinforcements. This study suggests a new type of steel pipe pile cap system with perforated flat bar shear connector as an alternative to the conventional pile cap system for the improvement in structural performance and simplification of construction. And, experimental results of push-out and bending behavior are scribed for the evaluation of structural performance of the new pile cap system and it was compared to the structural behavior of conventional pile cap system.