This paper focuses on the rigorous and holistic fatigue analysis of mooring chains for a deep draft semi-submersible platform in the challenging environment of the central Gulf of Mexico (GoM). Known for severe hurricanes and strong loop/eddy currents, this region significantly impacts offshore structures and their mooring systems, necessitating robust designs capable of withstanding extreme wind, wave and current conditions. Wave scatter and current bin diagrams are utilized to assess the probabilistic distribution of waves and currents, crucial for calculating mooring chain fatigue. The study evaluates the effects of Vortex Induced Motion (VIM), Out-of-Plane-Bending (OPB), and In-Plane-Bending (IPB) on mooring fatigue, alongside extreme single events such as 100-year hurricanes and loop/eddy currents including ramp-up and ramp-down phases, to ensure resilient mooring design. A detailed case study of a deep draft semi-submersible platform with 16 semi-taut moorings in 2,500 meters of water depth in the central GoM provides insights into the relative contributions of wave scatter diagram, VIMs from current bin diagram, the combined stresses of OPB/IPB/TT and extreme single events. By comparing these factors, the study aims to enhance understanding and optimize mooring system design for safety, reliability, and cost-effectiveness in offshore operations within the central GoM. The paper addresses a research gap by proposing a holistic approach that integrates findings from various contributions to advance current practices in mooring design. It presents a comprehensive framework for fatigue analysis and design optimization of mooring systems in the central GoM, emphasizing the critical importance of considering environmental conditions, OPB/IPB moments, and extreme single events to ensure the safety and reliability of mooring systems for offshore platforms.
Structural vibration induced by earthquake hazards is one of the most significant concerns in structure performance-based design. Structural hazards evoked from seismic events must be properly identified to make buildings resilient enough to withstand extreme earthquake loadings. To investigate the effects of combined earthquake-resistant systems, shear walls and five types of dampers are incorporated in nineteen structural models by altering their arrangements. All the building models were developed as per ACI 318-14 and ASCE 7-16. Seismic fragility curves were developed from the incremental dynamic analyses (IDA) performed by using seven sets of ground motions, and eventually, by following FEMA P695 provisions, the collapse margin ratio (CMR) was computed from the collapse curves. It is evident from the results that the seismic performance of the proposed combined shear wall-damper system is significantly better than the models equipped with shear walls only. The scrutinized dual seismic resisting system is expected to be applied practically to ensure a multi-level shield for tall structures in high seismic risk zones.
본 연구에서는 시민의 안전을 확보하고, 이를 통한 지역경제 활성화에 기여하며, 시민의 복지환경인 안전복지와 사회복지 환경을 개선 등을 이루기 위하여 마을의 안전을 확보하기 위한 시범마을로 서울시 서대문구 북가좌2동을 선정하고, 이 마을에서 2011년부터 사건사고와 재해재난 등이 발생할 수 있는 요인인 차도, 인도, 학교내, 놀이터, 공연장, 휴식장소, 건축물 등 다양한 사회적 변화 시설물에 대한 위험요인을 발굴하고 이를 개선한 내용을 재해경감 교육과 훈련 목적으로 한 곳에 정리하여 생활안전 마을지도를 설계하였다. 3년간 지속적으로 안전모니터링에 의하여 위험요소 발굴 및 개선활동을 한 결과, 2011년부터 마을의 사망자가 2010년 시민 34,000여 명 중 151명 사망자에서 128명으로 23명이 감소하였으며, 이는 한국의 평균 사건사고 사망자 비율인 12.8%인 인구대비 18명으로부터 5명이 더 추가로 감소되었다. 재해에 강한 도시를 만들고, 안전모델 마을을 방문하기 원하는 사람들을 돕기 위하여 탐방로지도와 10대 생활안전 요인들을 제시하였다.
대부분의 어류가 생존을 위해 회유 또는 이동하는 특성이 있음에도 불구하고 국내에 설치된 어도는 평상시에 고유속과 저수심의 흐름이 발생할 수 있어 어류의 이동에 장애가 되고 있는 실정이다. 또한 어도에 관한 국내 설계기준상 국내 하천에 서식하는 다양한 어종별 유영특성을 고려하지 못하는 한계가 있다. 따라서 어도의 기능을 확보하기 위한 설계기준의 마련이 필요하며, 이를 위해 국내 회유성 어종의 유영특성과 어도의 수리특성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 붕어를 대상으로 증진유속방법과 고정유속방법을 수행하여 가능한 객관적인 어류의 유영특성을 분석하고 한계유영유속을 제시하였다. 증진유속방법 실험을 수행한 결과 붕어는 0.7 m/s ~ 0.8 m/s로 하는 것이 바람직한 것으로 확인되었다. 고정유속방법 실험을 수행한 결과 붕어의 경우는 0.8 m/s 정도로 확인되었다. 따라서 두 실험 방법을 종합적으로 분석한 결과 어도설계를 위한 한계유영유속을 결정하면 붕어의 경우는 약 0.8 m/s로 판단된다. 향후 다양한 회유성 어종에 대해 유영특성의 실험적 연구를 수행하여 어도설계를 위한 대상어종별 유영특성을 고려한 어도설계기준 마련이 필요하다.
세계적 기후변화 대응 관련하여, 도로분야에서는 국토교통부의 국가 R&D인 '탄소중립형 도로 기술개발' 연구단 과제가 수행되었고, 최근에는 지속가능한 발전이 다시 논의되고 있다. 연구단에서는 녹색도로 인증제 (안), 탄소저감형의 친환경 도로를 만들기 위한 녹색도로 설계와 시공 기술 개발, 도로에서의 탄소배출량을 산정하고 관리하기 위한 녹색도로기술 투자평가 시스템(G-TIES) 등이 개발되었다. 앞으로는 이들 기술의 적용 확대와 함께, 그 내용의 범위를 보다 확대한 지속가능의 개념을 고려하여 지속가능도로 시스템을 구축해 나가야 하며, 본 논문에서는 그 방안을 제안하였다.
무선 ad-hoc 네트워크는 어떠한 하부 구조와 중앙 관리의 도움 없이 임시 네트워크를 구성하는 무선 이동 호스트들의 집합이다. 무선 ad-hoc 네트워크는 빠르게 배치가능하고 변화에 탄력이 있어야 하는 네트워크 환경에 아주 유용하게 이용된다. 이러한 환경에서 분산 응용을 수행하기 위해서는 어느 정도 오류를 감내할 수 있는 강건한 구조가 요구되며, 또한 응용을 수행하는 데 사용되는 자원의 효율성도 요구된다. 본 논문에서는 무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 강건하고 효율적으로 분산 응용이 수행될 수 있도록 강건한 신장 트리를 구성하고 유지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 네트워크 위상의 변화에 영향을 적게 받는 강건한 신장 트리를 구성하기 위해 각 노드들간의 경로 정보를 이용하여 가장 결합도가 높은 경로를 우선적으로 선택하는 방식을 사용한다. 또한, 신장 트리를 효율적으로 유지하기 위해 네트워크 위상의 변화로 인해 신장 트리의 일부분의 붕괴되었을 때 처음부터 재구성하는 장식보다는 기존 신장 트리 정보를 이용하는 방식을 사용한다.
Shamsa KANWAL;Irwan Shah Zainal ABIDIN;Rabiul ISLAM
유통과학연구
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제22권8호
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pp.37-53
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2024
Purpose: Global warming is increasingly aggravated by environmental degradation, a challenge that can be mitigated through strategic logistic policies. This study introduces the dynamics of green trade in environmental goods for the Organisation of Islamic Cooperation (OIC) nations. It is a region known for its high environmental degradation, political risk and instability. This study examines how technological innovation and political factors influence the geographic distribution of green trade among OIC nations from 1994 to 2021 using the structural gravity model. The COVID-19 pandemic further emphasised the need for resilient and eco-friendly approaches. Research design, data and methodology: The main objective of the study is to analyse the impact of technological innovation along with scrutinising political determinants of green trade in the OIC region from 1994 to 2021 using the structural gravity model. Results: The results reveal geographic proximity, RTA, and innovation significantly boost green trade. Similarly, OIC's green trade performance has been impeded by high political risk and instability. Conclusions: The research recommends fostering political stability, and conducting further research using longitudinal studies and machine learning to strengthen the understanding of innovation and green trade in the OIC. This will inform policies for sustainable economic growth through green trade.
본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.
Railway bridges are divided into ballastless and ballast track bridges. The ballast abrasion occurs on the ballast track upon bridges more than soil roadbed because the track vibration occurs a lot in the ballast track upon bridges due to girder vibration when a train's weight is loaded onto track even though the identical ballast is used. The phenomena of mud pumping especially, which occurs when drainage is not properly secured for heavy rain, leads to the increase of maintenance work load and the decline of ride comfort. There are countermeasures such as ballast change, installation of cross-drainage for poor drainage, gutter establishment, ballast lifting methods, ballast mats and resilient sleepers laying for the mud pumping. The ballast thickness range in domestic railroad construction rule is uniformly set up according to the design speed of railroad and passing tonnage of train without considering field conditions which is considered in foreign railroad companies. The purpose of this study is to verify the effect of vibration decrease by measuring the acceleration, displacement and ride comfort of ballast track with the change of ballast thickness on the ballast track bridges and to suggest the optimal height of ballast on the Yocheon Bridge built for the test in Honam Line.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제1권1호
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pp.63-73
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2007
Optimum multi-layered feed-forward neural network (NN) models using a resilient back-propagation algorithm and early stopping technique are built to predict the shear capacity of reinforced concrete deep and slender beams. The input layer neurons represent geometrical and material properties of reinforced concrete beams and the output layer produces the beam shear capacity. Training, validation and testing of the developed neural network have been achieved using 50%, 25%, and 25%, respectively, of a comprehensive database compiled from 631 deep and 549 slender beam specimens. The predictions obtained from the developed neural network models are in much better agreement with test results than those determined from shear provisions of different codes, such as KBCS, ACI 318-05, and EC2. The mean and standard deviation of the ratio between predicted using the neural network models and measured shear capacities are 1.02 and 0.18, respectively, for deep beams, and 1.04 and 0.17, respectively, for slender beams. In addition, the influence of different parameters on the shear capacity of reinforced concrete beams predicted by the developed neural network shows consistent agreement with those experimentally observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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