• 콘크리트학회지
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• 제20권6호
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• pp.28-35
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• 2008

700미터 이상의 높이와 160층 이상으로 설계된 버즈두바이가 완공되면 버즈두바이는 인간이 건축한 건축물 중에서 최고높이의 건축물이 될 것이다. 바람의 동적효과를 완화하고 제어시키는 것이 가장 중요한 설계요소중의 하나이며, 설계초기의 공기역학적 형상과 풍공학에 대한 고려가 이러한 주상복합건물의 건축적 형상 및 디자인에 있어 큰 역할을 하는 반면, 건물의 구조시스템을 위한 재료 선택 또한 디자인의 중요한 요소이고 그 다음으로 세부적인 재료기술에 대한 평가 및 기술자 수급이 요구되어진다. 콘크리트는 콘크리트의 강도, 강성, 감쇠, 잉여력, 형틀성, 내화성, 시공성, 원가 등을 고려하여 선정된다. 이 논문은 콘크리트를 활용한 구조시스템을 적용하면서의 설계적으로 도전되었던 부분과 버즈두바이의 콘크리트공사의 초기계획에 대해 집중적으로 다룰 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.43-50
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• 2002

21세기들어 영화산업의 발달로 탄생한 복합상영관에서는 수많은 사람들이 문화생활을 즐기고 소비하는 장소가 되고 있다. 그러나 복합상영관을 이용하는 수많은 사람들은 불특정다수인으로 복합상영관의 구조와 관련정보가 매우 부족하여 현실적으로 화재시 많은 인명피해가 예상된다. 특히, 복합상영관은 대부분 대형지하공간 또는 초고층건물의 상충부에 십여개의 상영관과 다양한 문화시설이 자리잡아 일시에 수많은 인파가 몰리는 대표적 다중이용시설이다. 만일 화재 등 재난이 발생하였을 경우, 수많은 관객들의 생명과 안전을 보장하기는 상당히 어려울 것이다. 그러므로, 이와같은 문제점을 극복하기 위하여 복합상영관에서의 화재·피난안전상 체계적인 방재대책이 필요하다. 본 연구는 복합상영관의 개념정립과 공간 및 위치에 따른 위험도 분석을 통하여 컴퓨터시뮬레이션을 실시하고 이를 바탕으로 적정한 방재대책의 방향성을 제시하였다.

• Wind and Structures
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• 제36권4호
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• pp.237-247
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• 2023

The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.73-78
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• 2016

'화재예방, 소방시설 설치유지 및 안전관리에 관한 법률'에 의하면 지하층 포함 30층 이상 고층 건축물에 대해 화재발생에 따른 위험성을 사전에 과학적으로 평가하여 재난발생 시 인명피해 및 재산피해를 최소화시킬 수 있도록 성능위주 설계를 실시해야 한다. 이에 따라 설계자는 컴퓨터 시뮬레이션 모델링 등 과학적인 분석 기법을 활용하여 거주자의 화재 및 피난 안전성을 평가하고 있다. 이 때, 인명안전성 평가를 위해 가용피난안전시간(ASET)과 소요피난안전시간(RSET) 을 산정하게 되는데 RSET 중에서도 가장 중요한 '반응시간(Response Time)'을 산정함에 있어 우리나라 사람들에 대한 실측 데이터에 기반한 명확한 법적 기준이 제시되지 못하고 있는 것이 현실이다. 이에 '소방시설 등의 성능위주설계 방 법 및 기준, 별표1'을 토대로 설계자별로 각각 상이한 값을 선택, 입력하거나 일본건축센터의 '건축방재계획지침'에 따라 계산하고 있는 경향을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 최근 5년간 부산지역에서 성능위주 설계대상으로 지정된 고층 특정소방대상물을 대상으로 총 6명의 설계자가 실시한 성능위주 설계안 13건을 중심으로 RSET의 계산방법에 대해 비교 분석하였고, 특히 RSET 계산 시 결과값에 가장 큰 영향을 미치는 반응시간의 계산방법에 대한 결과를 비교하여 오차값을 산정하였다.