• 콘크리트학회지
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• 제10권1호
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• pp.125-132
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• 1998

경량골재 콘크리트의 내구성과 경제성에 대한 인식 부족으로 조경재료나 인공토양 둥 구조부재 이외의 분야에 사용되고 있는 국내 실정에 비해서, 구미 여러나라에서는 고강도 경량골재를 장지간 교량과 고충건물에 사용하고 있다. 경량골재 콘크리트는 구조물의 재료비 단순비교에 있어서도 경제성이 있을 뿐만 아니라, 자중감소로 인한 구조적, 기하학적 장점도 있으며, 또한 고강도 경량골재의 개발로 경량골재가 가지고 있는 여러 문제점을 해소하여 사용성과 내구성에 있어서 보통골재 콘크리트와 큰 차이가 없는 상황이다. 그러나국내에서 생산된 경량골재는 닫힌 공극보다 열린 공극을 많이 내포하고 있어 수분흡수가 많고, 특히, 동결융해에 대한 내구성에 취약한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 내동해성 향상을 위해 10종류의 고강도 경량골재 콘크리트 공시체를 제작하여 실리카 흄, 물.시멘트비, AE제, 강섬유 등을 실험 변수로 하여동결융해 실험을 수행하였다. 연구결과 실리카흄, 물.시멘트 비는 어느 정도 내동해성을 향상시키지만 근본적인 해결방안이 되지 못하며, AE제를 첨가한 공시체와 강섬유를 사용한 공시체는 동결융해 내구성 지수가 90%이상으로 측정되어 내동해성을 개선시킬 수 있는 요소로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.639-646
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• 2021

바다숲 복원과 함께 굴 패각의 새로운 자원화를 위해 굴 패각을 피복시킨 콘크리트 기질을 부산광역시 기장군 일광면 동백리 연안에 설치하여 약 1년간(2020년 1월~11월) 해조류 피도 변화를 모니터링하였다. 1월 모니터링 결과, 대조구인 일반 콘크리트 기질에는 해조류가 출현하지 않았다. 이에 반해 굴 패각을 10 ~ 90 % 피복시킨 실험구에는 해조류가 약 10 ~ 80 %의 피도로 착생한 것을 확인하였다. 또한, 11월 실험구의 피도는 대조구 대비 최대 49 % 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 콘크리트 기질의 인공어초에 굴 패각 피복을 통해 인공어초의 해조류 착생을 촉진할 수 있으며, 수산 부산물인 굴 패각의 새로운 자원화 방안을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.247-253
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• 2007

현장에서 콘크리트 구조물의 균열 깊이를 추정하기 위한 자기 보정 표면파 투과 측정과 측정된 투과 함수의 차단주파수를 이용하는 기존의 방법은 측정 조건에 따른 투과 함수의 변동성이 매우 커서 실제로 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 차단주파수와 같이 특정 주파수를 선정하여 균열 깊이를 추정하는 방법 대신에 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수 자체를 균열 깊이 추정에 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 다양한 균열 깊이에서 측정된 자기 보정 표면파 투과 함수를 주성분 분석법을 이용하여 차원을 축소한 후, 축소된 투과 함수를 인공신경망의 입력으로 사용하여 이로부터 균열 깊이를 추정하는 방법을 제시하였다. 한편, 제안된 방법의 유효성을 판단하기 위하여 서로 다른 균열 깊이를 가진 5개의 실험체에 대하여 실험적인 연구를 수행하였으며, 실험 결과 제안된 방법이 콘크리트 구조물이 균열 질이 평가에 매우 유효한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.11-20
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• 2009

천연골재 고갈과 환경파괴문제 해결을 위한 방안과 경량콘크리트의 구조물 적용 실용화를 위해 폐기물 활용 인공경량골재를 이용하여 경량콘크리트를 제조하고, 물-결합재비에 따른 기본 물성을 평가하였다. 연구과 경량골재의 사전 흡수수 관리를 위한 방안을 제시하였으며, 굳지 않은 콘크리트의 특성은 경량골재를 사전 흡수하여 적용할 경우 물-결합재비에 관계없이 일반콘크리트와 유사한 방법으로 제어할 수 있는 것으로 나타났다. 경량콘크리트의 경화 후 단위용적질량은 물-결합재비, 건조 조건, 철근고려에 따라 1,668${\sim}$1,998 $kg/m^3$의 범위로서 일반콘크리트에 비해 14.6${\sim}$21.0% 의 감소를 나타내었다. 경량골재 사전 흡수수는 물-결합재비에 따라 상이한 증발수량을 나타내었으며, 물-결합재비가 낮을수록 노건조 증발수가 커져 내부양생수로서의 역할 가능성이 증가할 것으로 생각된다. 동일 물-시멘트비에서 경량콘크리트는 일반콘크리트에 비하여 골재의 강도차이로 인해 낮은 강도를 나타내며, 기건 양생 시 일반콘크리트의 경우 물-시멘트비 0.3은 물-시멘트비 0.4, 0.5에 비해 강도 증진 효과가 감소하지만, 경량콘크리트의 경우 물-결합재비가 낮을수록 강도 증진 효과가 증가하는 것으로 나타났다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제18권2호
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• pp.233-238
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• 2006

본 연구에서는 염해환경에 노출되어 있는 철근콘크리트 구조물의 수명예측에 있어서 철근덮개 파괴시간 예측을 위하여, 유한요소해석을 통한 방법을 제시하였다. 또한 본 연구에서는 인공세공용액중의 철근 부식속도로부터 콘크리트 중의 철근 부식속도를 유도하는 방법을 제시하였으며, 철근 부식의 분포에 따른 철근덮개의 파괴시간을 비교하여, 철근덮개 파괴시간을 합리적으로 예측하기 위한 방법을 제시하였다. 국부부식을 고려한 경우 균일한 부식을 가정한 경우보다 최대 약 40%정도 철근덮개 파괴시간이 짧아짐을 알 수 있다. 따라서, 철근덮개의 파괴시간 예측을 위한 유한요소해석에 있어서 국부부식을 고려하는 것이 합리적인 결과를 제시할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제10권5호
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• pp.179-186
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• 2006

본 연구에서는 FRP Rebar로 보강된 철근콘크리트 보의 휨성능을 평가할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 인공신경망 중 다층인식자 모형을 사용하였다. 인공신경망 모형에 사용될 학습자료들은 기존 연구자료들의 데이터를 이용하였다. 입력층의 독립변수는 휨성능에 주요 요소인 폭, 유효깊이, 압축강도, FRP 보강비, FRP 균형철근비을 사용하였다. 출력층 종속변수는 실험에서 측정된 모멘트 성능을 사용하였다. 개발된 인공신경망 모형은 GFRP, CFRP, AFRP Rebar 적용이 모두 가능하며, 모형의 검증은 다른 선행 연구자들이 수행한 자료를 이용하였다. 인공신경망 모형 추정결과 ANN(0.05) 모형의 경우에 비교적 정확한 휨성능 추정값을 나타낸 반면, ANN(0.1) 모형에서는 다소 오차가 발생하였다. 인공신경망 모형의 검증결과 주어진 실험 데이터 값과 비교적 일치하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 휨성능 평가 변수에 대한 민감도 분석결과 유효깊이의 영향이 가장 크고 FRP 철근비, FRP 균형철근비, 압축강도, 폭으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.55-66
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• 1992

인공해수 및 5종류의 약품용액에 시멘트풀, 모르터 및 콘크리트 공시체를 침지하여 강도 및 중량 변화를 측정하고 X-ray, SEM 및 EDS로서 반응생성물과 미세구조를 분석 고찰하였다. 연구결과 황산 및 황산염용액에서는 ${SO_4}^{2-}$ 이온의 침투로 인한 ettringite와 석고의 생성이 열화의 원인이 되었다. 염화물용액에서는 $Cl^-$ 이온의 침투가 콘크리트를 열화시키는 중요한 요인이 되었음을 알 수 있었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권2호
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• pp.133-140
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• 2018

이 연구의 목적은 바텀애시 및 준설토 기반의 인공 경량골재 콘크리트의 합리적 배합설계 절차를 제시하는 것이다. 25 배합의 실험결과를 바탕으로 경량골재 콘크리트의 목표성능(압축강도, 절건 밀도, 초기 슬럼프, 공기량)에 대하여 물-시멘트 비, 단위 시멘트양, 경량 잔골재 치환율을 결정하는 식을 제시하였다. 제안된 식과 절대용적 배합의 개념으로부터 각 구성요소들의 단위용적중량을 산정하였다. 제시된 배합설계 절차는 기존 결정에 효율적으로 이용될 수 있다.

• 전산구조공학
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• 제9권2호
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• pp.93-101
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• 1996

인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.