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확률 모형 기반의 아파트 창호 시스템 강풍 위험도 평가

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2023.04.05
최종 저작일
2015.12
9페이지/파일확장자 어도비 PDF
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서지정보

발행기관 : 한국전산구조공학회 수록지정보 : 한국전산구조공학회 논문집 / 28권 / 6호
저자명 : 함희정, 윤우석, 최승훈, 이승수, 김호정

한국어 초록

본 연구에서는 강풍 위험과 강풍 취약도의 합성곱을 통하여 강풍 위험도를 평가할 수 있는 확률적 체계를 수립하였으며, 수치적으로 개발한 모형으로 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도를 평가하였다. 강풍 위험 모형은 1951년부터 2013년까지에 한반도에 영향을 준 태풍의 기후학적 자료를 몬테카를로 모사기법에 적용하여 개발되었다. 또한 몬테카를로 모사기법으로 창호 시스템의 저항성능과 풍하중의 확률 분포를 비교하여 강풍에 대한 4가지 피해단계의 구조적 파괴확률을 평가할 수 있는 취약도 모형이 개발되었다. 개발된 몬테카를로 모사기법으로 평가한 강풍 위험과 강풍 취약도는 각각 웨이블 분포와 로그정규분포로 곡선맞춤 되었으며, 합성곱을 통한 강풍 위험도 평가에 사용되었다. 본 연구에서 개발한 확률적 위험도 평가체계를 통하여 평가지역, 지표조도, 지형, 지붕 경사각, 건물 높이 등이 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도에 미치는 영향성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 향후 본 연구를 통하여 개발된 강풍 위험도 평가 모델은 평가지역의 존재하는 건축물에 대한 데이터베이스와 결합하여 손실추정 및 피해 저감대책 수립 등의 분야에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

영어 초록

In this study, a coupled probabilistic framework is developed to assess wind risk on apartment buildings by using the convolution of wind hazard and fragility functions. In this framework, typhoon induced extreme wind is estimated by applying the developed Monte Carlo simulation model to the climatological data of typhoons affecting Korean peninsular from 1951 to 2013. The Monte Carlo simulation technique is also used to assess wind fragility function for 4 different damage states by comparing the probability distributions of the window system’s resistance performance and wind load. Wind hazard and fragility functions are modeled by the Weibull and lognormal probability distributions based on simulated wind speeds and failure probabilities. The modeled functions are convoluted to obtain the wind risk for the different damage levels. The developed probabilistic framework clearly shows that wind risk are influenced by various important characteristics of terrain and apartment building such as location of building, exposure category, topographic condition, roof angle, height of building, etc. The risk model presented in this paper can be used as tools to predict economic loss estimation and to establish wind risk mitigation plan for the existing building inventory.

참고 자료

없음

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