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Research Article

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Performance Verification of Data-Driven AI Predictors Against the ACI 408R-03 Mean Bond-Strength Equations
ACI 408R-03 평균 부착강도식 대비 데이터 구동형 AI 예측모델의 성능 검증
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Ibodullaev Akhrorbek Fayzullo Ugli, Sangwoo Park, Jinho Ahn, Hyundo Yun, Sangyoung Han
아흐로르벡이보둘루에프, 박상우, 안진호, 윤현도, 한상영
- This study develops and evaluates data-driven AI surrogate models to reduce uncertainty in predicting bond capacity for reinforcement development and lap splices, …
본 연구는 철근콘크리트(RC) 구조물의 방호(폭발·충격) 설계에서 핵심 입력인 정착 및 겹침이음 부착강도 예측의 불확실성을 저감하기 위해, ACI 408 실험 데이터베이스를 기반으로 ACI …
- This study develops and evaluates data-driven AI surrogate models to reduce uncertainty in predicting bond capacity for reinforcement development and lap splices, which is a critical input for protective (blast/impact) design of reinforced concrete (RC) members. Using the ACI 408 experimental database, the proposed models are intended to complement or replace the ACI 408R-03 mean bond-strength equations. The target output is defined as the total force transferred by reinforcement at bond-related failure (Tb = Ab·fs). After data preprocessing, the dataset is split into 80% training and 20% testing, and 5-fold cross-validation with Optuna-based hyperparameter optimization is applied. Six regression algorithms (ANN, RF, GBR, XGBoost, DT, and MLR) are compared under a consistent learning validation protocol. The results indicate that ANN, boosting models (GBR and XGBoost), and an ensemble model (RF) yield tighter clustering around the 1:1 line in prediction–experiment scatter plots, whereas DT and MLR show comparatively lower accuracy. These findings support that bond-capacity prediction is a multivariate nonlinear problem and that data-driven nonlinear learners can complement fixed closed-form equations. In addition, SHAP-based pilot explanations are used to interpret feature contributions and their directions, demonstrating that contribution patterns may differ by algorithm and highlighting the value of interpretability for checking physical plausibility and mitigating overfitting. Because the models are trained and validated within the ACI 408 data range, caution is required for extrapolative applications; future work should include external validation and practical guidelines covering the applicability domain, feature definitions, and data-quality criteria.
- COLLAPSE
본 연구는 철근콘크리트(RC) 구조물의 방호(폭발·충격) 설계에서 핵심 입력인 정착 및 겹침이음 부착강도 예측의 불확실성을 저감하기 위해, ACI 408 실험 데이터베이스를 기반으로 ACI 408R-03 평균 부착강도 예측식을 대체·보완할 수 있는 데이터 구동형 AI 대체 모델을 구축하고 성능을 비교·검증하였다. 목표 출력은 부착파괴 시 철근이 전달하는 총 힘(Texp = Ab·fs)로 정의하였으며, 데이터 전처리 후 학습 80%, 시험 20% 분할과 5-fold 교차검증, Optuna 기반 하이퍼파라미터 최적화를 적용하였다. ANN, RF, GBR, XGBoost, DT, MLR 등 6개 회귀 알고리즘을 동일한 학습–검증 프로토콜로 비교한 결과, ANN과 부스팅 계열(GBR, XGBoost) 및 앙상블(RF) 모델이 예측–실험 산포에서 1:1 선 주변에 데이터가 상대적으로 밀집하는 높은 적합도를 보였으며, DT와 MLR은 상대적으로 낮은 성능을 나타냈다. 이는 부착강도 예측이 다변수 비선형 문제임을 뒷받침하며, 데이터 기반 비선형 학습기가 고정된 경험식의 한계를 보완할 수 있음을 시사한다. 또한 SHAP 기반 파일럿 해석을 통해 주요 변수의 기여도와 영향 방향을 확인하고, 알고리즘에 따라 기여 패턴이 달라질 수 있음을 보여 과대적합을 점검할 수 있는 해석가능성의 필요성을 시사하였다. 본 모델은 ACI 408 데이터 범위 내에서 학습·검증되었으므로 외삽 조건 적용에는 주의가 필요하며, 향후 외부 데이터셋 기반의 외부 검증과 적용 범위·입력 변수 정의·데이터 품질 기준을 포함하는 실무적 가이드라인 마련이 요구된다.
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Performance Verification of Data-Driven AI Predictors Against the ACI 408R-03 Mean Bond-Strength Equations
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Research Article

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Development of Machine Learning-based Depth of Penetration Prediction Model for Unmanned Combat Vehicle Protection against Small Caliber Threats
무인전투체계 방호를 위한 소화기 위협 대비 관입깊이 예측 기계학습 모델 개발
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Jong-Hwan Kim, Hyeonjun Kim, Jang-Woon Baek
김종환, 김현준, 백장운
- With the advancement of cutting-edge weapon systems based on the 4th Industrial Revolution, the importance of unmanned combat vehicles is increasing. Unmanned …
4차 산업혁명 기반의 첨단무기체계 발전과 함께 무인전투체계의 중요성이 증대되고 있다. 무인수색차량 등 무인전투체계는 소화기, 폭발물, 전자전 등 다양한 위협에 노출되어 있으며, 특히 …
- With the advancement of cutting-edge weapon systems based on the 4th Industrial Revolution, the importance of unmanned combat vehicles is increasing. Unmanned combat systems such as unmanned reconnaissance vehicles are exposed to various threats including small arms, explosives, and electronic warfare, and securing protection performance against enemy small arms threats is critical. Previous studies have mainly focused on determining penetration through ballistic limit velocity (V50), but sensors and critical equipment in unmanned combat systems can be damaged by the depth of penetration (DOP) of projectiles even before complete penetration. This study aims to develop machine learning models that can accurately predict the depth of penetration of armor plates against enemy small arms threats using data collected through ballistic experiments for optimal protection design of weapon systems. For this purpose, live-fire ballistic experiments were conducted on two types of armor materials, steel alloy (Type A) and aluminum alloy (Type B), against the threat of 5.45 mm 7N10 ordinary bullets. A total of 44 experiments were conducted to collect 32 valid data points, and multivariate regression analysis and five AI models (linear regression, Bayesian regression, SVM, XGBoost, deep neural network) were trained using strike velocity, bullet mass, and material properties as input variables. The experimental results showed that steel alloy (Type A) exhibited an average DOP of 14.6 mm (range 10.1~21.6 mm) and aluminum alloy (Type B) exhibited an average DOP of 30.3 mm (range 8.2~42.1 mm). The XGBoost model achieved the highest performance with RMSE of 1.7 (Type A) and 0.6 (Type B) mm and R2 of 0.6 (Type A) and 0.9 (Type B), confirming that machine learning models can accurately predict DOP. The results of this study provide a practical tool for optimal protection design of unmanned combat systems and establish a foundation for development into a versatile protection performance prediction system by expanding to various bullet types and materials in the future.
- COLLAPSE
4차 산업혁명 기반의 첨단무기체계 발전과 함께 무인전투체계의 중요성이 증대되고 있다. 무인수색차량 등 무인전투체계는 소화기, 폭발물, 전자전 등 다양한 위협에 노출되어 있으며, 특히 적성 소화기 위협으로부터의 방호성능 확보가 핵심적이다. 기존 연구는 주로 방호한계속도(V50)를 통해 관통 여부를 판정하는데 집중하였으나, 무인전투체계의 센서 및 핵심 장비는 완전 관통 이전에도 탄자의 관입깊이(Depth of Penetration, DOP)에 의해 손상될 수 있다. 본 연구는 탄도 실험을 통해 수집된 데이터를 활용하여, 무기체계의 최적 방호 구축을 목표로 적성 소화기 위협에 대응 가능한 장갑의 관입 깊이를 정밀하게 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 5.45 mm 7N10 보통탄을 위협으로 설정하고, 강철 합금(Type A)과 알루미늄 합금(Type B) 2종의 장갑 재질에 대한 실사격 탄도실험을 수행하였다. 총 44발의 실험을 통해 32개의 유효 데이터를 수집하였으며, 충돌속도, 탄자중량, 재질 물성치 등을 입력변수로 하는 다변량 회귀분석 및 5가지 AI 모델(선형 회귀, 베이시안 회귀, SVM, XGBoost, 심층신경망)을 학습하였다. 실험 결과, 강철 합금(Type A)은 평균 14.6 mm(범위 10.1~21.6 mm), 알루미늄 합금(Type B)은 평균 30.3mm(범위 8.2~42.1 mm)의 관입깊이를 나타냈으며, XGBoost 모델이 RMSE는 1.7(Type A)와 0.6(Type B) mm, R2 는 0.6(Type A)과 0.9(Type B)로 최고 성능을 달성하여 머신러닝 모델이 관입깊이를 정밀하게 예측할 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과는 무인전투체계의 최적 방호 설계를 위한 실용적 도구를 제공하며, 향후 다양한 탄종과 재질로 확장하여 범용적인 방호성능 예측 시스템으로 발전시킬 수 있는 기반을 마련하였다.
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Development of Machine Learning-based Depth of Penetration Prediction Model for Unmanned Combat Vehicle Protection against Small Caliber Threats
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Research Article

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Nonlinear Blast-Resistant Design of RC Walls in a High-Pressure Region Using AEM
고압설계영역에서 응용요소법 기반 비선형 해석을 이용한 RC 벽체의 방폭 설계 검토
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Sooyeon Jeong, Ji-Eun Roh, Sang-hyun Lee
정수연, 노지은, 이상현
- This study examines the nonlinear behavior of reinforcement in reinforced concrete (RC) walls within a high-pressure design region (R = 7.5 m) …
본 연구에서는 응용요소법(Applied Element Method, AEM)을 기반으로 한 비선형 동적해석을 이용하여, 이격거리 감소에 따른 고압설계영역(R = 7.5 m)에서 철근콘크리트(RC) 벽체의 철근 비선형 …
- This study examines the nonlinear behavior of reinforcement in reinforced concrete (RC) walls within a high-pressure design region (R = 7.5 m) using nonlinear dynamic analysis based on the Applied Element Method (AEM). A previously validated RC wall model was employed, and the stand-off distance was reduced by half under a TNT charge of 300 kg to evaluate the resulting structural response. The results indicate that direct application of the UFC-based equivalent static design procedure significantly increases the required reinforcement ratio beyond practical detailing limits. Under the reduced stand-off distance, longitudinal and transverse bars remained largely elastic, whereas shear reinforcement yielded and fractured in tension, resulting in shear-dominated failure. Increasing the shear reinforcement ratio effectively suppressed shear failure and stabilized the nonlinear response, while increasing the flexural reinforcement ratio reduced nonlinear behavior in vertical bars. Overall, the findings suggest that, in high-pressure design regions, targeted shear detailing combined with nonlinear dynamic analysis provides a more rational blast-resistant design approach than uniformly increasing the overall reinforcement ratio.
- COLLAPSE
본 연구에서는 응용요소법(Applied Element Method, AEM)을 기반으로 한 비선형 동적해석을 이용하여, 이격거리 감소에 따른 고압설계영역(R = 7.5 m)에서 철근콘크리트(RC) 벽체의 철근 비선형 거동 특성을 분석하였다. 선행연구에서 검증된 RC 벽체 모델을 기반으로, TNT 300 kg 조건에서 이격거리만을 절반 수준으로 감소시켜 구조 응답의 변화를 비교·검토하였다. 해석 결과, UFC 기반 간략 방호설계 절차에 따른 등가정적 하중을 그대로 적용할 경우 요구 철근비가 급격히 증가하여 실무적 배근 한계를 초과하는 것으로 나타났다. 기존 이격거리(R = 15 m) 조건에서 설계된 배근을 적용한 비선형 동적해석에서는 수평 및 수직철근은 대부분 탄성 거동을 유지한 반면, 전단철근에서 항복 이후 인장 파단이 발생하여 지배 파괴 모드가 전단 파단으로 전이되었다. 이에 전단철근비만을 증가시킨 결과, 전단 파단은 효과적으로 억제되었으며 구조 응답은 안정적인 비선형 거동을 나타냈다. 또한 휨철근비를 단계적으로 증가시킨 경우, 수직철근의 비선형 거동 범위가 감소하는 경향이 확인되었다. 본 연구 결과는 고압설계영역에서 전면적인 철근비 증량보다는 지배 파괴 메커니즘을 고려한 전단 상세 보강과 비선형 동적해석의 병행이 합리적인 방폭 설계 접근임을 시사한다.
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Nonlinear Blast-Resistant Design of RC Walls in a High-Pressure Region Using AEM
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Case Study

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Case Study on Blast-Resistant Design for Practitioners
실무자를 위한 방폭설계 사례연구
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Byungick Yoon, Youngjun Kim, Ho Kang
윤병익, 김영준, 강호
- As blast-resistant design, which has traditionally focused on military facilities has recently expanded to civilian structures, more structural engineers are expected to …
전통적으로 군시설 중심으로 적용되어 온 방폭설계가 최근 민간시설로 확대되면서 방폭설계를 수행하는 구조 엔지니어의 기회가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 한국방호시설학회(KPFI)가 제시한 방폭설계 …
- As blast-resistant design, which has traditionally focused on military facilities has recently expanded to civilian structures, more structural engineers are expected to have opportunities to participate in blast-design projects. In this case study, the establishment of blast-resistant design criteria and the provision of design examples by the Korea Protective Facility Institute (KPFI) have created an environment that enables structural engineers with limited or no prior blast-design experience to more readily engage in blast-design practice. Nevertheless, engineers applying newly enacted or revised criteria and examples in practical blast-resistant design for the first time may encounter practical challenges. To address these issues, this document reorganizes key elements of the design procedure and explains the required parameters at each stage, together with the rationale for their determination, to help alleviate these challenges.
- COLLAPSE
전통적으로 군시설 중심으로 적용되어 온 방폭설계가 최근 민간시설로 확대되면서 방폭설계를 수행하는 구조 엔지니어의 기회가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 한국방호시설학회(KPFI)가 제시한 방폭설계 기준과 설계 예제가 방폭설계 경험이 제한적이거나 없는 구조 엔지니어도 방폭설계 실무를 보다 쉽게 수행할 수 있도록 환경을 마련하는 데 기여할 것으로 기대된다. 그러나 새로 제정되거나 개정된 기준 및 예제를 실제 방폭설계에 처음 적용하는 과정에서는 실무적 어려움이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 설계 절차의 주요 요소를 재구성하고, 각 단계에서 요구되는 입력변수와 그 선정 근거를 제시하여 이러한 어려움을 완화하고자 한다.
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Case Study on Blast-Resistant Design for Practitioners
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Research Article

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PGA-Based Seismic Performance Evaluation Methods for RC Structure
철근콘크리트 구조물의 PGA 기반 내진 성능평가 방법
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Chan-Young Seo, Eun-Soo Dong, Ja-Hyung Koo, Hong-Gun Park
서찬영, 동은수, 구자형, 박홍근
- This study proposes a quantitative methodology for the national seismic capacity survey of non-seismic RC buildings in Korea. This study presents a …
본 연구는 국내 비내진 철근콘크리트(RC) 건축물의 국가 단위 내진능력 실태조사를 위한 정량적 평가 방법론을 제안한다. 기존 결정론적 평가 방식의 한계를 극복하기 위해, …
- This study proposes a quantitative methodology for the national seismic capacity survey of non-seismic RC buildings in Korea. This study presents a comprehensive framework for the national survey, consisting of four sequential phases: building typology classification, direct evaluation of maximum seismic capacity, derivation of fragility curves, and database construction. Within this framework, the scope of this paper is focuses on the methodology for the direct evaluation phase. To overcome the limitations of traditional deterministic assessments, fragility analysis is performed based on maximum seismic capacities of building structures. For this purpose, this study establishes a process to evaluate the Ultimate Peak Ground Acceleration (PGA) capacity of building structures using two evaluation methods : linear redistribution analysis and nonlinear static analysis. The nonlinear static analysis was modified to extend the applicability to structures with irregular shapes and higher mode effects. The linear redistribution method was developed to conveniently evaluate the seismic capacities of buildings by performing force-redistribution based on linear elastic analysis. The proposed methods were applied to examples of reinforced concrete structures, including moment frame, dual frame, and shear wall structures, to evaluate their validity. The results of the two evaluation methods were compared for the structure models. Based on the results, the advantages and limitation of the method were discussed.
- COLLAPSE
본 연구는 국내 비내진 철근콘크리트(RC) 건축물의 국가 단위 내진능력 실태조사를 위한 정량적 평가 방법론을 제안한다. 기존 결정론적 평가 방식의 한계를 극복하기 위해, 구조물의 최대 내진 역량에 기반한 지진취약도 분석을 위한 정밀 구조해석을 통한 내진성능 도출(직접조사)을 수행하였다. 이를 위해 구조물의 최대지반가속도 역량을 산출할 수 있는 두 가지 평가 프로세스, 선형 재분배 해석과 비선형 정적 해석 기법을 제시하였다. 선형 재분배 해석은 선형 탄성 해석 기반의 하중 재분배 원리를 활용하여 대규모 건축물의 내진 역량을 보다 효율적이고 편리하게 평가할 수 있도록 체계화하였다. 비선형 정적 해석은 비정형 형상 및 고차 모드 효과를 고려할 수 있도록 적용 범위를 확장하여 개선하였다. 제안된 방법론의 타당성을 검증하기 위해 모멘트 골조, 이중 골조, 전단벽 구조 등 다양한 철근콘크리트 구조 시스템에 이를 적용하였다. 각 해석 기법에 따른 구조 모델별 평가 결과를 비교 분석하였으며, 이를 바탕으로 각 방법론이 지닌 공학적 특성과 실무적 활용 측면에서의 장단점을 고찰하였다.
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PGA-Based Seismic Performance Evaluation Methods for RC Structure
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Technical Notes

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Blast Simulation of an Igloo-type Ammunition Magazine using Applied Element Method (AEM)
AEM을 활용한 이글루탄약고 폭발시뮬레이션
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Dae-Ho Kim, Soong-Hyun Nam, Ji-Eun Lee, Hee-Seop Lee, Seung-Ho Cha
김대호, 남숭현, 이지은, 이희섭, 차승호
- In this study conducts blast simulations of an igloo-type ammunition magazine using the Extreme Loading for Structures (ELS) program based on the …
본 논문에서는 응용요소법(Applied Element Method, AEM)을 기반으로 한 해석프로그램인 ELS를 활용하여 이글루형 탄약고에 대한 폭발시뮬레이션을 수행하고, 폭발 하중 작용 시 구조물의 손상 …
- In this study conducts blast simulations of an igloo-type ammunition magazine using the Extreme Loading for Structures (ELS) program based on the Applied Element Method (AEM) and evaluates the structural damage behavior and protective performance under explosive loading. Unlike conventional analyses based on the Finite Element Method (FEM), AEM connects adjacent three-dimensional elements through discrete spring elements along their contacting faces. This modeling approach allows partial separation of the connecting springs, enabling realistic simulation of crack initiation and propagation, member separation, and progressive collapse mechanisms. Consequently, AEM-based analysis is expected to provide a more realistic representation of structural response under blast loading. The blast scenario was defined as a front-side surface explosion, and the blast loads were determined in accordance with UFC 3-340-02 based on the equivalent TNT charge weight and standoff distance. The analysis results indicate that localized concrete micro-cracking and yielding of vertical reinforcing bars occurred in the front wall; however, no concrete crushing or damage compromising the overall structural stability was observed. The maximum deflection was identified at the upper region of the opening in the front wall, and the corresponding member rotation angle was evaluated to be within the allowable limits for Protective Level 2-B. Accordingly, the structure was assessed to satisfy the required protective performance. The results of this study demonstrate that AEM-based blast simulation can effectively capture crack development, reinforcement yielding, member deformation, and damage transition processes induced by explosive loads. It is therefore expected that this approach can be effectively applied as an effective analysis technique for performance assessment and design verification of protective structures such as ammunition magazines.
- COLLAPSE
본 논문에서는 응용요소법(Applied Element Method, AEM)을 기반으로 한 해석프로그램인 ELS를 활용하여 이글루형 탄약고에 대한 폭발시뮬레이션을 수행하고, 폭발 하중 작용 시 구조물의 손상 거동과 방호성능을 평가하였다. AEM을 기반으로 한 해석의 경우 기존에 널리 상용되는 유한요소법(Finite Element Method, FEM)을 기반으로 한 해석과 달리, 인접한 3차원 요소의 면사이를 Spring요소로 연결한다. 따라서 연결된 Spring의 부분 연결이 허용되어 균열의 진전, 부재 분리 및 붕괴 전이 과정을 모사할 수 있어 보다 현실적인 폭발시뮬레이션이 수행될 것으로 기대된다. 폭발 시나리오는 전면 지면폭발 조건으로 설정하였으며, 등가 TNT 무게와 이격거리를 기반으로 UFC 3-340-02 기준에 따라 폭발하중을 산정하여 해석을 수행하였다. 해석결과, 전면벽체에서 국부적인 콘크리트 균열과 일부 수직철근의 항복이 발생하였으나, 콘크리트 압괴나 구조부재의 전반적인 안정성을 저하시키는 손상은 확인되지 않았다. 또한 전면벽체 개구부 상부에서 최대 처짐이 발생하였으나, 이를 통해 계산된 부재 회전각은 방호수준 2-B의 허용 기준 이내인 것으로 평가되었다. 따라서 구조물은 요구되는 방호수준을 만족하는 것으로 판단된다. 본 논문 결과는 AEM을 기반으로 한 폭발시뮬레이션이 폭발 하중에 따른 구조물의 균열 발생, 철근 항복, 부재변형 및 손상 전이 과정을 모사할 수 있음을 보여주며, 탄약고와 같은 방호 구조물의 성능평가 및 설계 검증을 위한 효과적인 해석 기법으로 활용될 수 있 것으로 기대된다.
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Blast Simulation of an Igloo-type Ammunition Magazine using Applied Element Method (AEM)


Protective Facility





