본 논문에서는 국제공동연구원 대형지진시험구조물의 강세진동시험결과 대한 상관해석와 지진응답해석에 관해 연구하였다. 지반-구조물 상호작용을 위해서 구조물과 근영지반은 유한요소로 모형화하고 원역지반은 무한요소로 모형화하는 직적법을 사용하였으며, 지진응답은 부분구조법에 근거한 파 입력기법을 사용하여 해석하였다. 시험후 상관해석을 통해 각 지반영역의 물성이 강제진동 시험에서 계측된 구조물 응답과 일치하도록 보정하였다. 보정된 지반물성을 초기 선형값으로 사용하고 등가선형화기법을 적용하여 지진에 관한 구조물의 응답을 예측하였다. 지반의 비선형거동을 고려하여 얻어진 구조물 응답은 계측된 결과와 매우 잘 일치한 반면, 초기 선형물성치를 사용한 응답결과는 상당한 차이를 보이고 있어서, 지반 비선형 거동의 영향이 중요함을 알 수 있었다.
안전한 내진설계를 위해서는 각 부재에 요구되는 소성변형 요구량을 정확히 예측하여야 한다. 본 연구에서는 등가정적내진설계에 쉽게 활용할 수 있도록, 복잡한 비선형해석 없이 탄성해석을 사용하여 모멘트골조 부재의 소성변형을 평가하는 방법을 개발하였다. 각 부재의 소성변형은 부재 강성과 탄성해석 결과로부터 직접 결정되는 층간변위비 요구량 및 모멘트 재분배 등의 설계 변수로부터 결정된다. 제안된 방법을 8층 2경간의 모멘트골조에 적용하고, 비선형해석을 통하여 제안된 방법의 정확성을 검증하였다. 검증결과, 제안된 방법은 비선형거동에 의한 층간변위비 요구량과 각 부재의 소성변형 요구량을 정확히 평가하였다. 제안된 방법은 부재연성설계와 같은 신축건물의 내진설계에 활용할 수 있을 뿐만 아니라 기존건물의 내진성능평가에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
엘니뇨현상과 관련된 해양 아표층 변동성을 조사하기 위해 1980년부터 2004년까지의 적도 해역의 20도 등온선 깊이(Z20)와 난수질량(WWV) 자료를 분석하였다. 주성분 분석, 합성 분석 및 교차상관 분석 결과, 아표층 시계열 자료는 Nino3.4 SST와 유의미한 시간 지연을 가지고 강한 상관성을 보였다. 이 결과는 아표층 해양 변수가 엘니뇨현상에 유용한 예측 인자임을 시사한다. 분석된 결과를 근거로 1996년부터 2004년까지 Nino3.4 SST를 예측하기 위해 신경망 예측 모델을 구성하였다. 해상풍을 입력 자료로 사용하였을 경우 보다 WWV를 적용하였을 때 3개월 이하의 단기 예측을 제외하고 모든 예측 시간에서 더 우수한 예측력을 보였으며, 5-8개월의 예측에 있어서는 기존의 여러 통계 모델 결과보다 예측 성능이 우수함을 확인하였다.
Post-earthquake fire is a common disaster which causes serious safety issues to infrastructures. This study aims to investigate the residual loading capacities of circular concrete-filled steel tube (CFST) columns under post-earthquake fire experimentally and numerically. The experimental programme contains two loading steps - pre-damage cyclic loading at room temperature and transient state tests with constant compression loads. Three finite element models are developed and validated against the test results. Upon validation, a total of 48 numerical results were generated in the parametric study to investigate the effects of thickness and strengths of steel tube, axial compression ratio and damage degree on the fire resistance of circular CFST columns. Based on the analysis on experimental and numerical results, the loading mechanism of circular CFST columns is discussed. A design method is proposed for the prediction of fire resistance time under different seismic pre-damage and compression loads. The predictions by the new method is compared with the newly generated experimental and numerical results and is found to be accurate and consistent with the mean value close to the unity and a coefficient of variation around 1%.
지진은 지각내 단층운동과 함께 수십억 년 전부터 발생하여 왔다. 1960년대부터는 미국에서는 지진과 지하수위의 연관성 연구를 본격적으로 시작하였으나, 국내에서는 2010년 경부터 지진과 지하수위 및 수리지화학적 연관성에 대한 연구를 시작하였다. 본 연구에서는 국내학자들이 과거부터 2021년까지 연도별로 지진과 지하수의 관련성을 연구한 논문을 Web of Science에서 검색하고, 분야별(지하수위, 수리지화학, 지하수위와 수리지화학 병행, 그 외 분야) 연구 특성을 검토하였다. 국내학술지에 게재된 지진과 지하수 관련성 연구 논문을 보면, 연도별 논문 편수는 2011년에 동일본 대지진, 2016년에 경주지진, 2017년에 포항지진과 발생과 관련되며, 이에 따라 2011년, 2018년, 2019년, 2020년에 국내 및 국제학술지 게재 논문수가 증가하였다. 대부분의 지하수위와 지진의 관련성 연구는 지진과 동시기의 지하수위 변화에 관한 연구이며, 지진 전조와 관련한 연구는 거의 없다. 지하수위 관측자료와 함께 여러가지 수리지화학적 정보와 미생물은 지진에 의한 기반암내 지하수의 유동과 화학적인 반응을 보다 상세하게 이해하는데 도움을 줄 수 있다. 지진감시 및 예측을 위해서는 지진감시를 위한 지하수관측공 네트워크를 전국적으로 구축할 필요가 있다.
A Tsunami was generated by the magnitude 9.0 earthquake which occurred near Indonesia. An energetic Tsunami will display vertical water displacement of the order of ten meters and lateral scales of the order of tens of kilometers. The Tsunami destroyed many coastal villages in Asia. So, there are many victims in southeastern part Asia by Tsunami. Therefore, the construction of Tsunami prediction and warning system is needed for minimize the damage by seismic sea waves.
According to the analysis of volcanic observation data around Korean peninsula, the activities of volcano increase continuously. For example, the volcanic eruption of Mt. Sakurajima is an example, and Mt. Baekdu can be another example potentially. In these regards, developing unified system including realtime prediction and 3D visualization of volcano ash are important to prepare the volcanic disaster systematically. In this technical report, an interactive simulator embedding dispersion algorithm and 3D visualization engine is developed. This system can contribute to the realtime prediction of volcanic disaster scientifically.
One of the failure modes observed in steel yield energy dissipating devices (SYEDs) excited by a strong earthquake would be the low-cycle fatigue failure. Fatigue cracks of a SYED are prone to initiate at the notch areas where stress concentration is usually occurred, which is demonstrated by the cyclic tests and analyses carried out for this study. Since the fatigue failure of SYEDs dramatically deteriorates their structural capacities, the thorough investigation on their fatigue life is usually required. To do this, sophisticated modeling with considering a time-consuming and complicate fracture mechanism is generally needed. This study makes an effort to investigate the low-cycle fatigue life of SYEDs predicted by a simplified method utilizing damage indices and fatigue prediction equations that are based on the plastic strain amplitudes obtained from typical finite element analyses. This study shows that the low-cycle fatigue failure of SYEDs predicted by the simplified method can be conservatively in good agreement with the test results of SYED specimens prepared for experimental validation.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.892-896
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2005
This paper collected 132 schools reconstruction projects in central Taiwan, which received the most serious damage from the Chi-Chi Earthquake. Regression analysis was implemented to build the prediction model of the cost and the duration for the collected projects. It is found that the cubic regression models are capable for predicting the cost and the duration of the projects contracted by the central agency of which the contracting awarding approach was based on the most advantageous tendering (MAT) approach. On the other hand, power regression models are capable for predicting the cost and the duration of the projects contracted through the low bid tendering (LBT) approach. It is also found that the performance of the regression prediction model differs in accordance with organizations that contracted the reconstruction projects.
In this paper, machine learning models were applied to predict the seismic response of steel frame structures. Both geometric and material nonlinearities were considered in the structural analysis, and nonlinear inelastic dynamic analysis was performed. The ground acceleration response of the El Centro earthquake was applied to obtain the displacement of the top floor, which was used as the dataset for the machine learning methods. Learning was performed using two methods: Decision Tree and Random Forest, and their efficiency was demonstrated through application to 2-story and 6-story 3-D steel frame structure examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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