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Due to seismically deficient details, existing reinforced concrete structures have low lateral resistance capacities. Since these building structures suffer an increase in axial loads to the main structural element due to the green retrofit (e.g., energy equipment/device, roof garden) for CO2 reduction and vertical extension, building capacities are reduced. This paper proposes a machine-learning-based methodology for allowable ranges of axial loading ratio to reinforced concrete columns using simple structural details. The methodology consists of a two-step procedure: (1) a machine-learning-based failure detection model and (2) column damage limits proposed by previous researchers. To demonstrate this proposed method, the existing building structure built in the 1990s was selected, and the allowable range for the target structure was computed for exterior and interior columns.

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광대역 하이브리드 기법과 지반응답 해석을 통한 낙동강 삼각주 지역의 가상지진 지반운동 시뮬레이션 = Ground motion simulation of scenario earthquakes in the Nakdonggang Delta region using a broadband hybrid method and site response analysis 김재휘, 오준수, 정석호 p. 233-247

전단파 속도가 중저층 철근콘크리트 구조물의 지진 응답에 미치는 영향 = Effect of shear wave velocity on seismic response of low- and mid-rise reinforced concrete frames 김민선, 이창석, 김병민, 전종수 p. 249-255

기계학습 기반 노후 철근콘크리트 건축물의 축력허용범위 산정 방법 = ML-based allowable axial loading estimation of existing RC building structures 황희진, 오근영, 강재도, 신지욱 p. 257-266

부식된 철근의 부착강도 및 정착길이 산정모델 = Bond strength and development length model for corroded reinforcing bars 한선진, 이득행 p. 267-274

지진취약도 곡선 생성시 선택된 지진파 수에 따른 입력변수 변화에 관한 연구 = A study of the relationship between number of ground motions and parameters of seismic fragility curve 박상기, 박기태, 김재환, 정규산, 서동우 p. 285-294

기계학습기반 기둥 파괴유형 분류모델을 활용한 학교건축물의 내진보강전략 구축 = Machine learning-based retrofit scheme development for seismically vulnerable reinforced concrete school buildings 김수빈, 최인섭, 신지욱 p. 275-283

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