This study was conducted to investigate the residual bearing capacity of steel-concrete composite beams under high-cycle fatigue loading through experiments and theoretical analysis. Six test beams with stud connectors were designed and fabricated for static, complete fatigue, and partial fatigue tests. The failure modes and the degradation of several mechanical performance indicators of the composite beams under high-cycle fatigue loading were analyzed. A calculation method for the residual bearing capacity of the composite beams after certain quantities of cyclic loading cycles was established by introducing nonlinear fatigue damage models for concrete, steel beam, and shear connectors beginning with the material residual strength attenuation process. The results show that the failure mode of the composite beams under the given fatigue load appears to be primarily affected by the number of cycles. As the number of fatigue loadings increases, the failure mode transforms from mid-span concrete crushing to stud cutting. The bearing capacity of a 3.0-m span composite beam after two million fatigue cycles is degraded by 30.7% due to premature failure of the stud. The calculated values of the residual bearing capacity method of the composite beam established in this paper agree well with the test values, which indicates that the model is feasibly applicable.
In times of war or emergencies, weapon systems, such as radars, must receive stable power. This can be achieved using improved onboard portable power systems made of steel containers. However, a breakdown can occur in the event of random vibration during transportation via a vehicle or train. Electrical-power shortages or restrictions pose a significant threat to security. In this study, Composite Wheeled Vehicle(CWV) data and rail cargo data with Acceleration Spectral Density(ASD), specified in MIL-STD-810H METHOD 514.8, were interpreted as input data of the three-axis random vibration method using ANSYS 19.2. Modal analysis was performed up to 500 Hz, and deformations in modes 1 to 117 were calculated to utilize all ASD data. The maximum equivalent stress in the three-axis direction was obtained using a random vibration analysis. Similarly, the margin of safety was calculated using the derived equivalent stress and material properties. Overall, the analysis verified that the portable container designed for the power supply system satisfied the required vibration demands.
One of the key tools in assessing the seismic vulnerability of the structures is the use of fragile functions, which is the possibility of damage from a particular damage surface for several levels of risk from the seismic movements of the earth. The aim of this study is to investigate the effect of two categories of earthquake events on the fragile curve (FRC) of the steel construction system. In this study, the relative lateral displacement of the structures is considered as a damage criterion. The limits set for modifying the relative lateral position in the HAZUS instruction are used to determine the failure modes, which include: slight, moderate, extensive and complete. The results show, as time strong-motion increases, the probability of exceeding (PoE) increases (for Peak ground acceleration (PGA) less than 0.5). The increase in seismic demand increases the probability of exceeding. In other words, it increases the probability of exceeding, if the maximum earthquake acceleration increases. Also, 7-storey model in extensive mode has 20 and 26.5% PoE larger than 5- and 3-storey models, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2473-2489
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2022
Urban development has brought about the increasing saturation of urban traffic demand, and traffic congestion has become the primary problem in transportation. Roads are in a state of waiting in line or even congestion, which seriously affects people's enthusiasm and efficiency of travel. This paper mainly studies the discrete domain path planning method based on the flow data. Taking the traffic flow data based on the highway network structure as the research object, this paper uses the deep learning theory technology to complete the path weight determination process, optimizes the path planning algorithm, realizes the vehicle path planning application for the expressway, and carries on the deployment operation in the highway company. The path topology is constructed to transform the actual road information into abstract space that the machine can understand. An appropriate data structure is used for storage, and a path topology based on the modeling background of expressway is constructed to realize the mutual mapping between the two. Experiments show that the proposed method can further reduce the interpolation error, and the interpolation error in the case of random missing is smaller than that in the other two missing modes. In order to improve the real-time performance of vehicle path planning, the association features are selected, the path weights are calculated comprehensively, and the traditional path planning algorithm structure is optimized. It is of great significance for the sustainable development of cities.
Purpose The purpose of this study is to analyze big data related to DURIBAL from the operation of taxis reserved for the disabled to identify the issues and suggest solutions. ESG management should be translated into "environmental factors, social responsibilities, and transparent management." Therefore, the current study used Big Data analysis to analyze the factors affecting the standby of taxis reserved for the disabled and relevant problems for implications on convenience of social weak. Design/methodology/approach The analysis method used R, Excel, Power BI, QGIS, and SPSS. We proposed several suggestions included problems with managing cancellation data, minimization of dark data, needs to develop an integrated database for scattered data, and system upgrades for additional analysis. Findings The results showed that the total duration of standby was 34 minutes 29 seconds. The reasons for cancellation data were mostly use of other modes of transportation or delayed arrival. The study suggests development of an integrated database for scattered data. Finally, follow-up studies may discuss government-initiated big data analysis to comparatively analyze the use of taxis reserved for the disabled nationwide for new social value.
Urban air mobility (UAM) is emerging as an innovative transportation solution for cities. However, the potential noise impact on urban life must be carefully examined. Continuous exposure to UAM noise, with its unique frequency characteristics and temporal variability, may adversely affect citizens' health by causing sleep disorders, cardiovascular disease, and cognitive impairmenet, particularly in children. NASA has formed a UAM Noise Working Group to study this issue comprehensively. In Korea, the Seoul Metropolitan Government's UAM demonstration project is expected to accelerate related research and development. Scientific analysis, including noise measurement, prediction modeling, and health impact assessment, must be prioritized. Measures to minimize noise should be established based on this evidence, such as optimizing flight modes, developing noise reduction technologies, and establishing new noise management standards. Transparency and social consensus are crucial throughout this process. Expert review and open communication with civil society are necessary to address related concerns. Sharing demonstration project results and providing opportunities to experience UAM noise through digital twin simulations can help address public concerns and build social consensus. Proactively and scientifically tackling noise issues is essential for the sustainable development and successful integration of UAM into daily life.
1997년 일본 교토에서 180여개국이 교토의정서에 서명을 하였다. 1990년 기준 2008년까지 전체 배기가스를 5% 감축하자는 것이 주요 내용이다. 이를 위해서는 선박이나 철도와 같은 친환경적인 운송수단이 필요하다. 도로를 이용한 물류수단은 높은 물류비용, 공기오염, 그린가스, 사고 등이 점차 증가하고 있는 시점에서 새로운 운송수단 즉, 빠르고, 정확하고, 안전하고, 친환경적인 운송수단은 필연적일 것이다. 한국은 철도 수송은 가장 인기있는 수송수단가운데 하나이다. 물류환경이 변화하는 시점에서 가장 중요한 효율을 도출할 수 있으며, 비용도 감축할 수 있다. 이러한 친환경적 물류방법을 도입하기 위해서는 기존의 물류정책, 즉 정부의 지원, 물류인력의 양성, 경쟁력 제고 등의 방법과 SCM을 통합할 수 있는 새로운 기업 시스템 즉, M-SCM(Intermodal Shift SCM)이 필요한 것이다. 본 연구는 이러한 M-SCM을 도입하기 위해 그 문제점과 대응방안을 제시하고 있다.
일반적으로 고밀도 도시는 더 많은 접근성도 높고, 다양한 교통시스템을 운영한다. 그러나 반대로 차량 속도도 늦고 통행 비용이 많이 들기 때문에 가구 당 년간 평균 차량주행거리는 상대적으로 적다. 결국 도시압축도가 높은 도시일수록 교통수요가 작아지는 현상이 나타난다. 오늘날 각국의 토지이용계획에서는 압축도시를 지지한다. 상당한 논쟁에도 불구하고 압축도시는 지속가능한 도시화의 중요한 대안으로 간주된다. 본 연구의 목적은 도시압축도가 높을수록 교통수요를 줄일 수 있는지에 대하여 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서울시의 각 동(dong)간의 도시압축도와 통행발생에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히, 대도시 통행발생의 근원이 되는 출근통행을 대상으로 한다. 혼합용도, 이용 패턴을 고려한 서울시 424개의 동을 육각 다이어그램으로 나타내었다. 가구 수와 제조업, 상업/서비스업 종사자 수 간의 상대적인 편차를 근거로 존의 통행발생율에 대한 도시압축도의 효과를 분석하기 위해 다중선형회귀 모형을 개발하였다. 결과적으로 주거밀도와 혼합용도지역의 통행발생율이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더욱이 압축지역의 사람들은 타 지역에 비해 대중교통 이율이 높은 경향을 보였다.
수단선택모형은 교통 분석 및 수요예측을 위해 필수적 모형이나 그 추정과정이나 실제적인 방법론에 대한 깊이 있는 논의가 우리나라에서는 부족하였다. 1980 년대부터 로짓모형을 이용한 수단선택모형이 광범위하게 이용되고 있지만 기본적인 기초 조사자료 구축에서부터 수단선택 모형설정 및 정산까지 추정과정에 대한 투명하고 상세한 논의가 부족하였다. 그 결과 구축된 교통수단선택모형에 대한 신뢰성이 제기되거나 혹은 구축된 결과를 적용하여 분석에 이용하는데 있어 오류가 발생하는 등 적잖은 부작용도 있었다. 본 논문의 목적은 부산광역권의 통행행태 개별자료를 이용하여 교통수단선택 모형의 정산 및 구축에 대한 상세하고 투명한 제시를 통해 부산광역권 교통정책에 실질적인 적용이 가능한 예측모형을 제시하는 데 있다. 즉 수단선택모형 구축을 위한 조사방법, 변수설정, 모형정산 및 검증 그리고 예측 등의 일련의 과정을 투병하고 명확하게 제시하고, 정책분석에 활용 가능한 모형을 제시함으로써 교통수단선택모형의 구축 방법론 발전에 초석이 되고자 하는 것이 본 연구의 주요 목적이다. 이를 위해, 선택되지 않은 교통수단에 대한 자료가 일반적으로 조사 자료에는 없다는 점을 보완하기 위한 비선택대안의 속성 추정방법을 이 논문에서 제안하였다. 본 논문에서는 1999년 및 2001년 부산울산권의 가구통행실태조사 자료를 활용하여 네스티드 모형구조를 포함하여 총 4개의 모형이 단계별로 구축되었으며 또한 각각 통계적으로 검증되어졌다. 또한 제시된 예측모형의 현실성을 검증하기 위해 효용함수에 의한 시간가치를 계산하여 기존 연구의 시간가치 규모와 비교하였으며, 또한 분류 (classification) 방법에 의한 예측 기법을 이용하여 조사년도의 통행행태를 추정하고 조사 자료와 비교하여 모형의 예측력에 대해서도 검증을 하였다.
서울시 대중교통체계개편에서 요금부과방안은 기본적으로 거리비례제에 근거하고 있다. 거리비례제에서 요금은 일정거리까지의 통행에 따른 기본요금과 수단적 환승에서 발생하는 환승요금, 일정거리 이상의 통행에 따른 할증요금으로 구분하여 부과된다. 본 연구는 거리비례제에 따른 요금부과 시 순차적으로 정렬된 K개의 요금경로를 탐색하는 K요금경로탐색알고리즘을 제안한다. 이를 위해 다수의 대중교통수단이 존재하는 복합교통망에서 링크표지기법을 적용하여 네트워크확장이 요구되지 않도록 하였으며, 동일링크를 통행하는 복수의 통행순단을 각각의 개별링크로 처리되도록 구축하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 K요금경로탐색알고리즘은 수단과 관련된 별도의 표식이 요구되지 않으므로 단일수단 교통망에 확용되는 K경로탐색알고리즘이 직접 적용될 수 있다. 본 연구는 또한 출발지에서 수단을 탑승한 이용자에게 요금이 부과되는 과정을 복합교통망에서 나타내가 위하여 출발지를 기준으로 탐색되는 인접된 두 링크에 대해서 기본요금, 환승요금, 할증요금이 계산되어 합산되는 과정을 수식으로 표현하였다. 이 수식을 K개의 원소를 포함하는 재귀벡터형태(Recursive Vector Formula)로 전화하여 K요금경로탐색을 위한 최적식과 알고리즘을 제안하였다. 간단한 사례연구를 통하여 알고리즘 수행과정을 검증하고 향후에 연구진행방향에 대하여 서술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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