기계학습 기반 지진 취약 철근콘크리트 골조에 대한 신속 내진성능 등급 예측모델 개발 연구

강태욱; 강재도; 오근영; 신지욱

doi:https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.4.193

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저자정보: 강태욱 (경상국립대학교) 강재도 (서울연구원) 오근영 (한국건설기술연구원) 신지욱 (경상국립대학교)

저널정보: 한국지진공학회 한국지진공학회 논문집 한국지진공학회논문집 제28권 제4호

발행연도: 2024.7

수록면: 193 - 203 (11page)

DOI: https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.4.193

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Existing reinforced concrete (RC) building frames constructed before the seismic design was applied have seismically deficient structural details, and buildings with such structural details show brittle behavior that is destroyed early due to low shear performance. Various reinforcement systems, such as fiber-reinforced polymer (FRP) jacketing systems, are being studied to reinforce the seismically deficient RC frames. Due to the step-by-step modeling and interpretation process, existing seismic performance assessment and reinforcement design of buildings consume an enormous amount of workforce and time. Various machine learning (ML) models were developed using input and output datasets for seismic loads and reinforcement details built through the finite element (FE) model developed in previous studies to overcome these shortcomings. To assess the performance of the seismic performance prediction models developed in this study, the mean squared error (MSE), R-square (R2), and residual of each model were compared. Overall, the applied ML was found to rapidly and effectively predict the seismic performance of buildings according to changes in load and reinforcement details without overfitting. In addition, the best-fit model for each seismic performance class was selected by analyzing the performance by class of the ML models.

#Seismically-deficient RC frame #FRP jacketing system #Machine learning #Rapid seismic performance assessment

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