본 연구는 OPC-GGBFS 페이스트 시험체에 균열을 발생시키지 않은 시험체와 균열을 발생시킨 시험체의 자기치유 효과에 대한 실험결과이다. 균열이 발생된 시험체의 자기치유는 균열면의 미수화 입자들의 재수화로 인한 균열면 닫힘 현상이다. OPC 페이스트에 GGBFS를 0%, 10%, 20% 그리고 30% 치환하고 물-결합재 비는 0.5로 일정하게 하였다. OPC-GGBFS 시험체를 담수(tap-water)와 해수(sea-water)에 침지하였다. 담수와 해수의 온도는 $5^{\circ}C$, $15^{\circ}C$ 그리고 $25^{\circ}C$이다. 균열을 발생시킨 시험체는 균열발생 후 60까지 침지하였다. 실험결과를 바탕으로 자기치유 효과(self-effect)와 재령효과(age-effect) 사이의 관계를 계산하였다. 자기치유 효과는 균열발생 전후의 초음파속도(UPV) 측정을 통해 이루어졌다. GGBFS 치환율이 증가하면 UPV 증가율이 증가하였다. 더구나, 침지한 담수의 온도가 증가할수록 자기치유 효과도 향상되었다. 그러나 해수에 침지한 시험체는 온도와의 관계가 명확하지 않았다. 담수와 해수에 침지한 OPC-GGBFS 시험체의 가장 높은 자기치유 효과는 침지 30일 동안 발생하였다. 침지 30일까지는 자기치유효과가 높았다. 30일 이후에는 자기치유 효과와 재령 효과가 모두 크게 감소하였다. SEM/EDS 분석을 통해 담수에 침지한 시험체의 균열에는 aragonite가, 해수에 침지한 시험체의 균열부에는 brucite가 생성된 것을 확인하였다.
초기 응력부식균열에 대한 감수성 평가 시험법인 C링 시험법(C-ring Test)은 용접부의 후열처리 균열감수성을 평가하는 시험법으로 적합하다고 알려져 있다. C링 시험법은 실제 용접부 열영향부에 노치를 제작하여 잔류응력이 열영향부에 미치는 영향을 평가할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에는 C링 시험법을 이용하여 원자력 발전소 압력용기에 사용되는 Co-Mo강의 용접부 결함 발생 현상을 검토 하고자 Co-Mo강에 대하여 후열처리를 실시하였으며, C링 시험법을 통하여 용접 열영향부의 후열처리 균열을 평가하고자한다. 결론은 다음과 같다. 바나듐 모디파이 합금(AMAX 3Cr-1Mo-0.1V, JSW 3Cr-1Mo-V-Ti-B 및 JSW $2\frac{1}{4}Cr$-1Mo-V-Ti-B강)은 Berkeley $3Cr-1\frac{1}{2}Mo-\frac{1}{2}Ti$ 및 $2\frac{1}{4}Cr$-1Mo합금강보다 후열처리 균열에 대한 감수성 보다 높게 나타났다. C-ring 시험에 있어서 바나듐 모디파이 합금은 2종의 후열처리조건과 3종의 응력조건에서 모두 균열을 나타냈으나 Berkeley $3Cr-1\frac{1}{2}Mo-\frac{1}{2}Ni$강과 Luken $2\frac{1}{4}Cr-1Mo0.1C$재료는 690MPa와 더 이상의 응력조건에서 2종의 후열처리를 실시하는 조건에서도 균열이 발생하지 않았다. C-ring 시험결과, 균열깊이는 바나듐 모디파이 재료인 경우, 낮은 후열처리온도와 비교해서 높은 후열처리온도인 경우가 감소하고 있다. C-ring 시험에 대한 SEM분석결과 균열은 오스테나이트 결정 입계를 따라 파괴되는 파괴양상을 나타내고 있으며 연성파면은 나타나지 않았다.
Al-Si-Cu 합금은 구리 첨가에 따른 석출경화로 경도와 강도가 현저하게 강한 합금을 생성하는 장점이 있습니다. 그러나 구리를 첨가하면 Al-Si-Cu 합금의 응고 범위가 확장되고 합금은 응고 중에 발생하는 가장 흔하고 심각한 파단 현상 중 하나 열간 균열이 발생하기 쉽습니다. 합금의 열간 균열 특성에 대한 기존의 평가 방법은 이 특성에 대한 정량적 데이터를 제공하지 않는 상대적이고 정성적인 분석 방법입니다. 이 연구에서 Al-Si-Cu 주조 합금의 열간 균열 특성에 대한 더 신뢰할 수있는 정량 데이터를 얻기 위해 Instone et. al 이 개발 한 장치를 부분적으로 수정되었습니다. Cu 원소의 영향을 평가하기 위해 Al-Si-Cu 계 합금에서 4 가지 수준의 Cu 함량을 (0.5, 1.0, 3.0, 5.0) wt. %로 설정하고 각 합금에 대해 열간 균열 특성을 평가했습니다. Cu 함량이 증가함에 따라 열간 균열 강도는 (2.26, 1.53, 1.18, 1.04) MPa)로 감소했습니다. 열간 균열이 발생하는 시점, Cu 함량이 증가함에 따라 고액 공존 범위가 증가하여 동일 온도에서 해당 고상율 및 응고 속도가 감소하였다. 파단면의 형태는 수상 돌기에서 잔류 액상으로 덮인 수상 돌기로 바뀌었고, 열간 균열 발생 인근에서 CuAl2 상이 관찰되었다.
콘크리트 구조물의 균열은 장기간 지속 시 철근의 부식을 촉진시키므로 구조적 사용성을 보장하고 열화를 방지하기 위해 정기적인 현장 점검이 필수적이다. 대부분의 시설물 안전점검은 육안 검사에 의존하고 있어 비용과 시간 소모가 심하고 점검자에 따라 결과의 신뢰도 차이가 발생한다. 본 연구에서는 카메라로 촬영된 균열의 이미지 분석을 통해 콘크리트 균열의 폭과 길이를 측정하는 장치로서 안전진단 및 유지관리에 사용할 수 있는 휴대용 측정 장치를 개발하였다. 이 장치는 측정자가 육안으로 발견한 균열을 가까운 거리 (3m) 이내에서 촬영하고 레이저 거리측정으로 단위 픽셀크기를 정확히 산정하여, 본 연구에서 개발한 이미지 처리 알고리즘으로 균열 길이와 폭을 자동으로 산정할 수 있다. 측정결과 실험에 적용한 균열 이미지를 이용하여 3m 거리 이내에서 0.3mm 균열의 길이 측정은 약 10% 오차 범위에서 측정 가능하였다. 균열 폭의 경우 이진화 과정에서 진동 및 Blurring에 의한 주변픽셀을 검출해 과대평가되는 경향을 나타내었으나, 균열 폭 감소함수를 적용하여 효과적으로 보정할 수 있었다.
DFN (discrete fracture network, 불연속균열망) 모델은 암반의 복합거동 분석을 위한 불연속암반 모사체로, 다양한 불연속암반의 수리-역학적 거동 해석 연구에 활용되어 왔다. 최근 들어서는 방사성폐기물 심층처분장에서의 불연속암반 거동 해석과 같이 대규모 영역을 대상으로 하거나 높은 신뢰도를 갖춰야 하는 DFN 모델링을 위해 암반균열망의 공간적 분산과 균열 간의 공간적 상관성을 구현하는 DFN 모델링 기법이 요구되고 있다. 본 기술보고에서는 DFN 모델의 기하학적 모델링에 초점을 두어 암반균열망 모델링의 방법론을 정리 및 소개하고, 암반균열망의 공간적 분포 특성의 유형과 이를 DFN 모델링에 반영하기 위해 제안된 모델링 기법들의 현황과 한계점을 검토하였다. 암반균열망의 공간적 분산을 고려하기 위해 암반 공간을 균열 영역(fracture domain)으로 분할하는 기법(Darcel et al., 2013)과 균열 간의 공간적 상관성을 재현하기 위해 균열의 발생과정을 모사하여 DFN 모델을 생성하는 발생학적 모델링 기법(genetic modeling)(Davy et al., 2013, Libby et al., 2019, Lavoine et al., 2020)이 제안되었으며, 각 기법의 한계점을 검토한 결과, 모델링 기법의 적용성을 개선하는 추후 연구가 필요한 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 수축균열 단계를 나타낼 수 있는 도해적인 방법을 제안하였다. 우선 발생된 균열들을 균열폭의 크기 순서대로 나열하여 균열 분포를 구하였다. 다음에 균열폭을 정규화하여 0에서 1사이의 값으로 나타내었다. 마지막으로 Brooks와 Corey(1964), Fredlund와 Xing(1994), van Genuchten(1980)이 제안한바 있는 S형 곡선모델에 실험 결과를 적용시켰다. 분석 결과 van Genuchten의 식이 Brooks와 Corey식보다 정확도가 크게 높은 것으로 나타났으며, Fredlund와 Xing식보다도 높게 나타나 van Genuchten의 식을 적용하였다. 결과적으로 수축균열의 단계는 정규화 된 균열폭 분포가 3개의 직선부로 나누이는 도해적인 방법으로 나타낼 수 있었다. 제안된 방법의 적용성을 보기 위해 시료의 두께에 변화를 주며 시험을 실시하였다. 측정된 데이터를 제안된 모델에 적용하여 본 결과 높은 상관성을 보여 주었다. 따라서 수축 균열은 초기수축단계, 이차수축단계 그리고 잔류수축단계의 3단계로 모사할 수 있었다. 또한 각 단계에서의 균열 폭의 범위를 제시하였다.
이 연구의 목적은 교량바닥판 콘크리트에 발생하는 부등건조수축에 의한 균열특성을 파악하고, 그 제어방법을 제시하는데 있다. 건조수축균열은 콘크리트 내부의 수분확산계수의 영향을 크게 받으며, 수분확산계수는 콘크리트 내부에서의 수분이동 속도를 결정하는 주요인자이다. 수분확산계수와 더불어 콘크리트 표면의 표면계수와 외부의 상대습도는 콘크리트 내부에서 외부로의 수분이동에 영향을 미친다. 따라서 이 연구에서는 교량 바닥판의 부등건조수축에 의한 균열특성을 파악하기 위하여 세 가지 주요영향인자를 고려한 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과, 수분확산계수와 표면계수가 증가할수록 교량바닥판에서의 부등건조수축에 의한 균열발생시점이 빨라지며, 세 가지 요인 중에 바닥판 콘크리트의 부등건조수축에 의한 균열발생 특성에 가장 큰 영향을 미치는 것은 외기습도인 것으로 나타났다. 이 연구결과를 분석한 결과, 교량바닥판 콘크리트의 시공시에 콘크리트 타설 후 표면보습이나 살수양생과 같이 외기습도를 증가시키는 것이 부등건조수축에 의한 균열제어에 가장 효과적인 것으로 판단되며, 콘크리트 재료적 측면의 균열저감방법으로 수분확산계수와 표면계수를 결정하는 콘크리트의 배합이나 재료특성을 적절히 선정함으로써 균열의 진전속도나 발생시점을 제어할 수 있을 것으로 판단된다.
현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.
알칼리-실리카 반응은 시멘트 콘크리트 포장 및 구조물에 매우 심각한 손상을 일으킬 수 있다. 국내의 경우 알칼리-실리카 반응에 의한 피해 사례가 거의 보고되지 않아 연구는 적게 수행되고 있는 실정이다. 본 연구는 국내 고속도로 일부 노선의 시멘트 콘크리트포장에서 발생한 불규칙균열과 스폴링의 발생 원인을 분석하기 위해 수행되었다. 본 연구에서는 현장조사, 화학적인 방법 및 전자현미경(SEM)의 에너지 분석기(EDX)를 사용하여 파손 원인을 분석하였다. 조사 대상 시멘트 콘크리트 포장의 파손 유형은 불규칙 균열과 스폴링이다. 코어 시편의 균열 절단면에서 편암과 편마암 골재 주위로 백색으로 변색된 반응환이 관찰되었고, 반응 생성물에서는 $Si^{4+}>K^+$성분이 주로 분석되었다. 254nm 파장의 자외선 광선을 비추게 되면 알칼리-실리카 반응부에 화학반응에 의하여 노란색 형광 빛을 나타나는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 조사 대상 시멘트 콘크리트 포장에 발생한 불규칙 균열 및 스폴링은 주로 알칼리-실리카 반응에 의해 유발된 것으로 판정하였다.
염화물은 철근 콘크리트 구조물의 주요 열화 요인 중 하나로 철근 부식을 발생시켜 구조물의 성능을 저하시킨다. 염해에 의한 철근 콘크리트 구조물의 열화정도 또는 철근 부식 개시 시기를 확인하기 위해서는 철근 깊이에서의 염화물 농도 또는 콘크리트 내에서 염화물 침투 속도를 확인할 필요가 있다. 일반적인 콘크리트내 염화물 침투를 확인할 수 있는 방법으로는 염화물 침투 깊이별로 전위차 적정법과 같은 방법으로 염화물 농도를 측정하는 염화물 프로파일링 방법이나 질산은 용액을 이용하여 콘크리트의 변색된 범위를 다지점 측정하여 침투 깊이를 측정하는 방법이 대표적이다. 전자의 경우에는 정확하게 염화물 농도를 직접 측정하기 때문에 염화물 침투 속도 (일반적으로 확산계수)를 정확하게 예측할 수 있는 장점이 있지만, 작업이 번거롭다는 단점이 있다. 후자는 질산은 용액과의 반응에 따른 변색 범위를 측정하여 염화물 침투 깊이를 산정하는 것이기 때문에 간편하고 결과의 신뢰성도 확보할 수 있는 장점이 있지만, 침투 깊이를 산정하는데 있어서 작업자의 숙련도에 따라 오류가 발생할 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 변색법에 의해 얻어진 결과를 이미지 분석을 통해 콘크리트 내의 염화물 침투 깊이를 분석하였다. 이를 통해 작업자에 의해 발생될 수 있는 오류를 최소화할 수 있도록 하였다. 또한 콘크리트의 미세 균열이 염화물 침투에 미치는 영향에 대해서도 확인하였다. 이미지 분석을 통해 염화물 침투 깊이를 정량화한 결과 염화물은 미세균열부를 통해 빠른 속도로 염화물 침투가 발생한다는 것을 확인 하였기 때문에, 콘크리트 구조물에서는 특히 균열 발생에 주의가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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