본 연구는 대구시민의 소방안전에 관한 의식을 조사하여 시민들의 소방안전의식을 향상시킬 수 있는 기본자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 설문조사는 대구 시민 553명에 대하여 2003년 10월 2일부터 15일까지 실시되었으며, 다음과 같은 결론을 얻었다. 대구시민들은 우리사회의 소방안전의식을 낮게 생각하고 있으며, 대구 지하철 화재사고가 시민들의 소방안전의식에 아주 큰 영향을 끼친 것으로 나타났다. 대구 시민들은 건물에 설치된 소방설비에 대하여 신뢰하지 못하는 것으로 나타났다. 일반시민들의 소방안전에 대한 의식을 높이기 위한 방법으로는 TV, 신문 등 언론홍보강화(30.7%), 소방안전체험관 설치 및 운영(24.6%), 학교에서의 소방안전교육 강화(20.8%)의 순으로 나타났다.
In the standards, minimum reinforcement ratios are presented as the least reinforcement ratios that bearing elements should have in a way to include all systems and in general. However, naturally these general minimum ratios might be presented as being lower than the normally required reinforcement ratios by criteria such as system size, bearing system arrangement, section situation and distributions of the elements and earthquake effect. In this case, minimum reinforcement ratios may remain as meaningless restrictions. Then grouping the criterion that might affect reinforcement ratios according to certain parameters and creating minimum reinforcement ratios regarding preliminary design will provide ease and safety during the project designing. Moreover, it will enable fast and simple examinations in the beginning of project control and evaluation process. By means of the data which could be defined as "preliminary design & minimum reinforcement ratios", a more realistic and safe restriction compared to general minimum reinforcement ratios could be presented. As a result of numerous comprehensive studies, reinforcement ratios to include all certain systems might be obtained. Today, thanks to the development level of finite elements programs which can make reinforced concrete modelling, with the studies that are impossible to carry out beforehand, this deficiency in the minimum reinforcement ratios in the standarts may at least be partially made up with the advisory regulation of preliminary design & minimum reinforcement ratios. As the structure of the system to be examined and the diversity of the parameters range from the specific to the general, preliminary design & minimum reinforcement ratios will approximate to general minimum reinforcement ratios in real terms. By focusing on a more specific system structure and diversity of the parameters, preliminary design and even design reinforcement ratios will be approximated. In this preliminary study, a route between these two extremes was attempted to be followed. Today, it is possible to determine suggested practical ratios for project designs through carrying out numerous studies.
The paper represents an optimization algorithm for reinforced concrete retaining wall design. The proposed method, called Rao-3 optimization algorithm, is a recently developed algorithm. The total weight of the steel and concrete, which are used for constructing the retaining wall, were chosen as the objective function. Building Code Requirements for Structural Concrete (ACI 318-05) and Rankine's theory for lateral earth pressure were considered for structural and geotechnical design, respectively. Number of the design variables are 12. Eight of those express the geometrical dimensions of the wall and four of those express the steel reinforcement of the wall. The safety against overturning, sliding and bearing capacity failure were regarded as the geotechnical constraints. The safety against bending and shear failure, minimum and maximum areas of reinforcement, development lengths of steel reinforcement were regarded as structural constraints. The performance of proposed algorithm was evaluated with two design examples.
This study presents the slope stability analysis results for the model slope test. The model slope was made of the soil reinforced by FPF(Fibrillated Polyprophylene Fiber). The shear strength properties of the soil reinforced by FPF fibers were evaluated through the direct shear tests. The model slope 1:1 and 1:1.5 were made and the load tests were performed. Back analysis using limit equilibrium method was carried out to evaluate the shear strength increase on the FPF reinforced slope. The factor of safety of the FPF reinforce slope increased about 23% over unreinforced slope.
Korea's HEMS are mainly operated during the week, but they are pushing for 24-hour operations. This study has made an overall comparison and review of helicopter safety management that should be accompanied to this end. For research purposes, helicopter regulations and helicopter accident statistics were analyzed, with a high accident rate associated with pilot error and night flight. It was proposed that future preparations would require reinforcement of laws and regulations, reinforcement of pilots' night training, and introduction of training and preflight risk assessments. This study will provide a direction for future helicopter safety. This study will provide for future direction of helicopter safety research.
With the recent increase of multiple robots cooperating in smart manufacturing logistics environments, it has become very important how to predict the safety and efficiency of the individual tasks and dynamically assign them to the best one of available robots. In this paper, we propose a novel task policy learner based on deep relational reinforcement learning for predicting the safety and efficiency of tasks in a multi-robot manufacturing logistics environment. To reduce learning complexity, the proposed system divides the entire safety/efficiency prediction process into two distinct steps: the policy parameter estimation and the rule-based policy inference. It also makes full use of domain-specific knowledge for policy rule learning. Through experiments conducted with virtual dynamic manufacturing logistics environments using NVIDIA's Isaac simulator, we show the effectiveness and superiority of the proposed system.
This paper reports several plane-strain trapdoor tests conducted to investigate the effects of reinforcement on soil arching development under localized surface loading with a loading plate width three times the trapdoor width. An analogical soil composed of aluminum rods with three different diameters was used as the backfill and Kraft paper with two different stiffness values was used as the reinforcement material. Four reinforcement arrangements were investigated: (1) no reinforcement, (2) one low stiffness reinforcement R1, (3) one high stiffness reinforcement R2, and (4) two low stiffness reinforcements R1 with a backfill layer in between. The stiffness of R2 was approximately twice that of R1; therefore, two R1 had approximately the same total stiffness as one R2. Test results indicate that the use of reinforcement minimized soil arching degradation under localized surface loading. Soil arching with reinforcement degraded more at unloading stages as compared to that at loading stages. The use of stiffer reinforcement had the advantages of more effectively minimizing soil arching degradation. As compared to one high stiffness reinforcement layer, two low stiffness reinforcement layers with a backfill layer of certain thickness in between promoted soil arching under localized surface loading. Due to different states of soil arching development with and without reinforcement, an analytical multi-stage soil arching model available in the literature was selected in this study to calculate the average vertical pressures acting on the trapdoor or on the deflected reinforcement section under both the backfill self-weight and localized surface loading.
This study is concerned with the SL shear reinforcement that it can be installed easily in filed as product at the factory and seismic performance can be achieved. The method of study is as follows. first, we researched constructability and economy of existing method. Secondly, we made specimen and were examined structural performance tests in order to verify the performance of the shear reinforcement. Shear strength of HILL01-HILL03 specimen applied to SL shear reinforcement increased about 5-14% when compared with the applied shear stirrup reinforcing existing specimens. Also, the amount of the maximum deflection of the central sub-section of HILL01-HILL03 specimen applied to SL shear reinforcement decreased about 41-42% when compared with the applied shear stirrup reinforcing existing specimens. As a result, developed SL shear reinforcement increased in shear strength and stiffness of reinforcement, structural safety is judged to be increased.
To cope with the demand on giant and durable buildings, reinforcement of concrete is a practical problem being extensively investigated in the civil engineering field. Among various reinforcing techniques, fiber-reinforced concrete (FRC) has been proven to be an effective approach. In practice, such fibers include steel fibers, polyvinyl alcohol (PVA) fibers, polyacrylonitrile (PAN) carbon fibers and asbestos fibers, with the length scale ranging from centimeters to micrometers. When advancing such technique down to the nanoscale, it is noticed that carbon nanotubes (CNTs) are stronger than other fibers and can provide a better reinforcement to concrete. In the last decade, CNT-reinforced concrete attracts a lot of attentions in research. Despite high cost of CNTs at present, the growing availability of carbon materials might push the usage of CNTs into practice in the near future, making the reinforcement technique of great potential. A review of existing research works may constitute a conclusive reference and facilitate further developments. In reference to the recent experimental works, this paper reports some key evaluations on CNT-reinforced cementitious materials, covering FRC mechanism, CNT dispersion, CNT-cement structures, mechanical properties and fire safety. Emphasis is placed on the interplay between CNTs and calcium silicate hydrate (C-S-H) at the nanoscale. The relationship between the CNTs-cement structures and the mechanical enhancement, especially at a high-temperature condition, is discussed based on molecular dynamics simulations. After concluding remarks, challenges to improve the CNTs reinforcement technique are proposed.
Human casualties from fires are increasing worldwide. The majority of human deaths occur during the evacuation process, as occupants panic and are unaware of the location of the fire and evacuation routes. Using an Internet of Things (IoT) sensor and reinforcement learning, we propose a method to find the safest evacuation route by considering the fire location, flame speed, occupant position, and walking conditions. The first step is detecting the fire with IoT-based devices. The second step is identifying the occupant's position via a beacon connected to the occupant's mobile phone. In the third step, the collected information, flame speed, and walking conditions are input into the reinforcement learning model to derive the optimal evacuation route. This study makes it possible to provide the safest evacuation route for individual occupants in real time. This study is expected to reduce human casualties caused by fires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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