• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2010년도 춘계 학술대회 제22권1호
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• pp.197-198
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• 2010

본 연구는 다공성 인공 경량골재를 사용한 콘크리트와 보통 골재를 사용한 콘크리트의 염해에 대한 저항성을 비교하고, 그 실용성을 확인하는데 목적을 두었다. 그 결과, 인공 경량골재 콘크리트의 염해 저항성은 보통 콘크리트의 염해 저항성 보다 낮음을 알 수 있었다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.331-341
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• 2015

본 연구는 섬유보강 콘크리트의 실무 적용을 위한 성능 평가에 대해 재료 시험으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하고 적용에 있어서의 이론적인 배경을 확보하기 위해, 기존의 가이드라인 및 시험 기준에 따른 실험 결과의 수집과 통계적 분석을 통한, 콘크리트의 압축강도에 기반한 주요 특성들을 특정하기 위해 수행되었다. 섬유보강콘크리트는 다양한 변수에 영향을 받게 되므로 이론적인 접근이 어려운 측면이 있어 본 연구에서는 현재 실무에서 다방면으로 사용되고 있는 100MPa 이하의 압축강도를 가지는 콘크리트를 중심으로 0.25%에서 2% 사이의 강섬유 혼입량에 대한 압축강도와 인장강도 시험을 수행하였다. 인장강도 시험은 표준기관에서 정하고 있는 시험방법인 쪼갬인장강도와 휨인장강도에 대해 수행하였다. 섬유보강콘크리트의 재료시험 결과 쪼갬인장강도와 휨인장강도 모두 압축강도의 증가에 따라 증가하는 추세를 보였으며 강도의 증진률은 압축강도 증가와 함께 감소하는 추세를 보였다. 또한섬유의 혼입량 증가는 인장강도의 증가를 유발하는 것을 확인할 수 있었으며, 압축강도 증가에 따른 인장강도 증진률 감소를 막아 콘크리트 압축강도 증가에 선형적으로 인장강도가 증가하도록 해주는 것을 확인할 수 있었다. 기존 연구들로부터 구축한 데이터베이스를 통한 섬유보강콘크리트의 기계적 성질에 대한 검토를 수행하였다. 다양한 변수에 따른 인장강도의 추정을 위해 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망은 multi layer perceptron으로 구성하였으며 전달함수로는 sigmoid 함수를 사용하였고 역전파 알고리즘을 통해 학습을 수행하였다. 인공신경망을 사용한 콘크리트 인장강도의 추정 결과 시험 결과와 추정결과가 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공신경망에서 결합력이 큰 변수들은 물-시멘트비와 섬유의 혼입량으로 나타났으며 섬유보강콘크리트의 인장강도는 물-시멘트비에 영향을 받는 압축강도와 혼입량을 통해 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국암반공학회:학술대회논문집
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• 한국암반공학회 1994년도 정기총회 및 제 11 회 학술발표회
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• pp.75-80
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• 1994

지반의 진동은 크게 지진과 같은 자연적인 진동과 발파, 항타(piling) 및 중장비의 가동 등에 따른 건설진동 등 인공진동으로 나눌 수 있는데 이들 지반진동은 지상 구조물의 안전도에 큰 영향을 미친다. 특히 양생(養生)중인 모르타르 및 콘크리트의 강도 및 물리적 성질에 큰 영향을 미치기 때문에 선진국에서는 엄격히 제한하고 있다. (중략)

• 콘크리트학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.369-374
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• 2005

이 연구의 목적은 화상처리 기법과 신경회로망을 이용하여 다섯가지 균열 패턴 즉, 횡방향, 종방향, 대각선($-45^{\circ}$) 대각선($+45^{\circ}$) 그리고 비방향성 균열의 패턴을 인식할 수 있는 기법을 제안하는 것이다. 제안된 화상처리 알고리즘과 인공 신경회로망 모델은 MATLAB 언어를 이용하여 구현하였다. 인공 신경회로망의 입력층에 들어갈 패턴인자는 Total projection technique를 통해 구하였으며, 인공 신경회로망의 구조(은닉층의 수와 은닉노드의 수)와 가중치 값은 가상 균열 화상을 사용하여 학습을 통해 결정하였다. 인공 신경회로망의 학습은 Bayesian regularization 기법을 도입함으로써 과적합 문제가 발생하지 않도록 하였으며, 이 연구에서 제안한 기법의 적합성을 판정하기 위하여 총 38개의 실제 균열 화상을 사용하여 시험하였다. 검증 시험 결과내에서는 이 연구에서 제안한 기법이 사람의 균열 패턴 인식결과와 정확히 일치하는 결과것으로 나타났다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제16권6호
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• pp.751-757
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• 2004

화력 발전소에서 발생하는 석탄회(fly ash, bottom ash)를 안정적으로 재활용하기 위하여 알칼리 활성화된 석탄회 경화체 및 인공경량골재를 제조하였으며, 알칼리 활성화 석탄회 인공경량골재의 콘크리트 적용을 위한 실험적 연구를 수행하였다. 따라서, 알칼리 활성화된 석탄회 경화체의 최적 배합비, 알칼리 활성화 석탄회 경화체와 인공경량골재의 기본적 특성, 역학적 특성과 환경안전성, 알칼리 활성화 석탄회 인공경량골재를 사용한 콘크리트의 역학적 특성과 동결음해저항성을 파악하였다 실험결과 알칼리 활성화 석탄회 인공경량골재를 제조하기 위한 경화체의 최적 배합비는 시멘트 $10\%$, Water glass $15\%$, NaOH $10\%$, $MnO_2\;5\%$였으며, 혼합물을 $50^{\circ}C$ 항온습윤양생 24k후 상온 공기중 양생을하여, 7일 압축강도 36.4MPa를 얻을 수 있었다. 제조된 골재의 폴리머 함침 결과 $10\%$ 파쇄강도를 $150\%$ 향상시킬 수 있었으며, 콘크리트용 굵은 골재로의 활용 가능성을 파악할 수 있었다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 추계 학술발표회 제20권2호
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• pp.377-380
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• 2008

경량콘크리트는 자중을 경감할 수 있다는 특징을 활용하여 다양한 용도로 건축 및 토목 구조물에 적용할 수 있다. 그러나 경량콘크리트의 성능은 사용된 경량골재의 물리적 특성에 의해 크게 좌우되어진다. 따라서 본 연구에서는 일반적인 콘크리트의 물결합재비부터 고강도 영역의 낮은 물결합재비까지의 콘크리트 배합범위를 대상으로 하여 국내외에서 제조 생산되고 있는 대표적인 구조용 인공경량골재 3종류의 품질 특성에 따른 경량콘크리트의 프레쉬 및 경화성상의 검토를 하였다. 그 결과 보통콘크리트에 비해 경량골재를 사용한 콘크리트의 경우가 슬럼프 로스가 다소 큰 것을 알 수 있었으며 재령별 강도발현은 보통콘크리트에 비해 경량콘크리트가 다소 낮은 것을 알 수 있으나 큰 차이를 나타내지는 않았다. 경량골재의 비조립형 및 조립형 골재에 따라서는 조립형 경량골재를 사용한 경우 비조립형 보다 양호한 콘크리트 성상을 나타냈으며 향후 철근부착 및 철근정착 등의 구조 부재성능 차원의 검토를 통해 판단될 필요가 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.201-211
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• 2005

철근콘크리트 부재의 전단거동에 대한 오랜 연구에 의하여 이에 대한 다양한 이론모델들과 제안식들이 존재한다. 그러나 전판거동의 메커니즘이 복잡하고 영향을 미치는 요소들이 많아서 이론모델들은 대부분 매우 복잡한 경향이 있고, 실험에 의한 제안식들은 제한된 범위내의 실험변수에 대해서만 유효한 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결할 수 있는 대안의 하나로써 인공신경망이 여러 연구자들에 의하여 제안되어 왔으며, 본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 전단보강근이 없는 철근콘크리트 보의 전단강토를 예측하였다 특히, 기존의 전단실험결과를 광범위하게 모아 구축한 데이타베이스를 활용함으로써 넓은 범위의 구조변수들을 포함한 다양한 부재들을 인공신경망의 훈련자료로 이용하였고, 인공신경망에 의한 전단강토 예측 결과를 ACI의 규준식, Zsutty, Okamura의 제안식들과도 비교 분석하였다. ACI의 규준식은 전단보강근이 없는 철근콘크리트 부재에 대해서 매우 부정확한 전단강도를 제공하였으며, Zsutty의 제안식은 ACI의 규준식에 비해 향상된 예측 결과를 보였으나 부재의 크기효과를 반영하지 못하였다. Okamura의 제안식은 주요 변수들의 영향을 비교적 잘 반영하여 상당히 정확하면서도 안정적인 전단강토를 제공하였다 이에 비해 인공신경망은 실험 결과에 가장 근접한 부재의 전단강도를 제공함으로써, 다양한 변수들의 영향을 매우 정확하게 반영할 수 있는 것으로 나타나서 인공신경망이 전단강도와 같이 메커니즘이 복잡하고 영향을 끼치는 변수들이 많은 다른 구조적 거동이나 강도를 예측하는데 매우 적절한 수단을 제공할 수 있음을 보여주었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.144-151
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• 2023

이 연구에서는 동결융해 작용을 받는 다양한 콘크리트 배합에 대한 실험결과를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 바탕으로 동결융해 작용을 받는 콘크리트의 인공지능 기반 내구성능 평가모델을 개발하였으며, 회귀분석을 통해 상대동탄성계수 추정식을 도출하였다. 제안된 인공신경망 모델의 오류율과 결정계수는 각각 약 10.4%와 0.7이었으며, 회귀분석 추정식도 유사한 결과를 나타내었다. 따라서, 제안된 인공신경망 모델 및 회귀분석 추정식은 다양한 배합의 동결융해 작용을 받는 콘크리트에 대한 상대동탄성계수를 추정하는 데에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권5호
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• pp.135-140
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• 2021

본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.341-347
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• 2018

본 연구의 목적은 기존의 콘크리트형 및 강재형 인공어초가 가지고 있는 제작, 설치 및 운용상의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 형태의 복합형 인공어초를 개발하고 이에 대한 기본적인 구조 성능을 정적가력 실험을 통하여 평가하는데 있다. 이를 위해 기존에 콘크리트형 및 강재형 인공어초의 장단점을 문헌적으로 평가하고 두 인공어초가 가지고 있는 장점은 최대한 유지하면서 각 인공어초의 문제점을 효율적으로 극복할 수 있는 새로운 형태의 복합형 인공어초를 개발하여 대안으로 제안하였다. 또한 제안된 복합형 인공어초의 제작, 설치시 장점을 현실적으로 평가하기 위해 단위 모듈에 대한 제작 및 설치를 수행하여 제안된 복합형 인공어초의 현장 설치 용이성 및 목표한 장점의 확보 가능성을 확인하였다. 또한 제작, 설치된 단위 모듈을 대상으로 인공어초의 기본적인 구조 성능 평가를 위하여 정적가력실험을 실시하였다. 이상의 연구를 통하여 개발된 복합형 인공어초가 제작, 조립의 용이성을 확보하면서 적절한 구조적 성능이 발현됨을 확인하였다.