• 베이커리
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• 6호통권371호
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• pp.140-143
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• 1999

• 베이커리
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• 11호통권400호
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• pp.187-192
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• 2001

• 베이커리
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• 12호통권365호
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• pp.145-150
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• 1998

• 베이커리
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• 9호통권386호
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• pp.145-152
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• 2000

• 베이커리
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• 7호통권384호
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• pp.146-149
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• 2000

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 1994년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.215-220
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• 1994

본 연구의 목적은 당사 콘크리트 배합설계 프로그램인 쌍용배합설계시스템(Ssangyong Mix Proportioning Design System ; 이하 SMPD라 칭한다)을 기본으로해서 슬래그시멘트에 대한 콘크리트 배합설계(안)을 제안함으로써 콘크리트 현장에서 합리적으로 콘크리트를 제조할 수 있도록 하는데 있다. 연구 내용은 슬래그시멘트와 보통시멘트간의 콘크리트 물성차이를 실험실적으로 규명하기 위해서 슬래그 함유량 및 양생 온도별로 슬래그시멘트의 콘크리트 강도발현특성, 물시멘트비, 단위수량변화 및 응결특성 등을 검토하였으며 그 결과를 이용하여 슬래그시멘트의 콘크리트 배합설계를 시행, 표준배합과 현장배합표를 제시하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제22권6호
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• pp.619-630
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• 2022

콘크리트의 배합설계와 압축강도 평가는 지속가능한 구조물의 내구성을 위한 기초적인 자료로서 활용되고 있다. 하지만, 콘크리트 배합설계는 최근 배합요소의 다변화 등의 이유로 인하여 정확한 배합요소 산정이나 기준값 설정에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 딥러닝 기법을 사용하여 삼성분계 콘크리트의 배합요소를 산정하는 양방향 해석의 예측모델을 설계하는 것을 목적으로 한다. 콘크리트 배합요소 산정을 위한 DNN 기반 예측모 델은 층 수, 은닉 뉴런 수를 변수로 한 총 8개의 모델을 사용하여 성능평가 및 비교를 실시하였으며, 이후 학습된 DNN 모델을 사용하여 소요압축강도에 따른 콘크리트 배합 산정 결과를 출력하였다. 모델의 성능평가 결과, 콘크리트 압축 강도 인자에 대하여 평균 약 1.423%의 오류율을 나타내었으며, 삼성분계 콘크리트 배합인자 예측에 대하여 평균 8.22%의 MAPE 오차를 만족하였다. DNN 모델의 구조별 성능평가 비교 결과, 모든 배합인자에 대하여 DNN5L-2048 모델이 가장 높은 성능을 보였다. 학습된 DNN 모델을 사용하여 30, 50MPa의 소요압축강도를 가지는 삼성분계 콘크 리트 배합표 예측을 진행하였으며, 추후 학습을 위한 데이터 세트 확장과 실제 콘크리트 배합표와 DNN 모델 출력 콘 크리트 배합표 간의 비교를 통한 검증 과정이 필요할 것으로 판단된다.

• 베이커리
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• 10호통권375호
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• pp.110-111
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• 1999

잡지나 서적을 참고하여 제품만들기를 시도했던 사람이라면 누구나 한 번쯤 배합표에 적혀있는 재료나 구입처를 잘 몰라서 포기했던 경우가 종종 있다. 본지는 '재료색인' 지면을 마련하여 그 달에 소개되었단 재료 중 생소하거나 특이한 재료들에 대한 간단한 설명과 구입처 안내를 통해 독자들의 편의를 돕고있다.

• 베이커리
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• 7호통권360호
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• pp.160-160
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• 1998

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.427-434
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• 2015

이 연구의 목적은 다양한 혼화재를 기반으로 목표 $CO_2$ 저감율 뿐만 아니라 콘크리트 초기 슬럼프, 공기량 및 28일 압축강도와 같은 종래의 요구 사항을 만족하는 $CO_2$ 저감 콘크리트의 합리적인 배합 설계 절차를 확립하는 것이다. $CO_2$ 배출과 콘크리트의 압축강도에 혼화재가 미치는 영향을 평가하기 위해, 실내 배합 및 레미콘 공장 데이터(전체 12537 배합표)를 분석하였다. 콘크리트의 배합에 따른 $CO_2$ 배출량 평가를 위해 고려된 시스템 경계는 재료 채취 및 가공에서부터 레미콘 공장에서 콘크리트 생산단계까지이다. 구축된 12537 콘크리트 배합 데이터를 사용한 비선형 회귀 분석을 통해 혼화재의 종류 및 치환율, W/B, S/a와 같은 콘크리트 배합 설계를 결정할 수 있는 간단한 모델식을 제시하였다. 또한, 주어진 콘크리트 배합에 대한 $CO_2$ 배출량은 제안된 모델식을 이용하여 직접 계산 될 수 있다. 결국, 개발된 배합 설계 절차는 레미콘 분야에서 $CO_2$ 저감 콘크리트의 초기배합표를 결정하는데 효율적으로 이용될 수 있다.