기계학습기반 기둥 파괴유형 분류모델을 활용한 학교건축물의 내진보강전략 구축

김수빈; 최인섭; 신지욱

doi:https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.5.275

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김수빈 (경상국립대학교) 최인섭 (계명대학교) 신지욱 (경상국립대학교)

저널정보: 한국지진공학회 한국지진공학회 논문집 한국지진공학회논문집 제28권 제5호

발행연도: 2024.9

수록면: 275 - 283 (9page)

DOI: https://doi.org/10.5000/EESK.2024.28.5.275

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Many school buildings are vulnerable to earthquakes because they were built before mandatory seismic design was applied. This study uses machine learning to develop an algorithm that rapidly constructs an optimal reinforcement scheme with simple information for non-ductile reinforced concrete school buildings built according to standard design drawings in the 1980s. We utilize a decision tree (DT) model that can conservatively predict the failure type of reinforced concrete columns through machine learning that rapidly determines the failure type of reinforced concrete columns with simple information, and through this, a methodology is developed to construct an optimal reinforcement scheme for the confinement ratio (CR) for ductility enhancement and the stiffness ratio (SR) for stiffness enhancement. By examining the failure types of columns according to changes in confinement ratio and stiffness ratio, we propose a retrofit scheme for school buildings with masonry walls and present the maximum applicable stiffness ratio and the allowable range of stiffness ratio increase for the minimum and maximum values of confinement ratio. This retrofit scheme construction methodology allows for faster construction than existing analysis methods.

#Seismically-vulnerable RC school buildings #Machine-learning #Retrofit scheme

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