• 제목/요약/키워드: Non-destructive quality evaluation

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적외선 화상기법을 이용한 시멘트 모르타르 특성의 실험적 평가 (An Experimental Study for Characteristics Evaluation of Cement Mortar Using Infrared Thermography Technique)

  • 권성준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제30권1A호
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    • pp.53-59
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    • 2010
  • 최근 들어 적외선을 이용하여 콘크리트 구조물의 결함 또는 공동 등을 평가하려는 비파괴 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 이는 유지관리기법의 중요한 부분을 이루고 있다. 적외선 화상분석(Infrared Thermography)을 콘크리트 표면에 적용할 경우, 콘크리트의 표면온도는 표면을 구성하는 재질과 열적특성(비열, 열전도율, 열전달율)에 따라 그 응답이 다르게 나타나게 된다. 서로 다른 배합을 가지는 시멘트 모르타르에서는 공극률이 다르게 구성되고, 표면에서 공극률의 차이는 열에 노출된 뒤, 냉각되는 과정에서 열적 거동이 다르게 평가된다. 한편 이러한 공극률은 강도 및 염화물 확산계수와 같은 역학적/내구적 특성에 영향을 주기도 한다. 본 연구에서는 외부에서 열을 가하여 측정하는 능동방식(active type)을 이용하여, 표면의 온도변화를 분석하였다. 물-시멘트비 55%와 65%인 시멘트 모르타르 시편을 제작하였으며, 공극률, 압축강도, 염화물 확산계수 등의 물리적 특성값들이 평가되었다. 이후 동일한 실내조건(온도 $20{\sim}22^{\circ}C$, 습도 55-60%)에서 적외선 화상분석 기법을 적용하였다. 시간의 경과에 따라 공극을 많이 포함하는 시편의 경우, 표면 온도가 상대적으로 증가하였으며, 온도가 일정해지는 시점(임계시점)이 단축되고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 콘크리트와 같이 공극과 골재를 가지고 있는 복합재료의 품질 평가에 적용할 수 있음을 시사한다. 한편 공극률과 실험상수를 고려하여, 공극률에 따라 변화하는 임계시간에 대한 계산식을 제안하였다. 본 논문에서는 시멘트 모르타르의 공극량의 변화에 따른 물리적 변화와 이에 따른 열특성 변화가 논의될 것이다.

표면파 기법에 의한 콘크리트 사방댐의 콘크리트 강도 등급 평가 (Quality Grading of Concrete Soil Erosion Control Dam in the Aspect of Unconfined Concrete Strength by Surface-Wave Technique)

  • 이창우;조성호;박기형;김민식;윤호중;하사눌
    • 한국산림과학회지
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    • 제101권3호
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    • pp.412-425
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    • 2012
  • 산지계곡부의 토석류 유출을 저지하는 콘크리트 사방댐은 콘크리트의 재료 및 시공 불량, 콘크리트의 열화로 인한 내구성 저하, 국부적으로 발생한 균열 등의 이유로 인하여 사방댐의 일부 또는 전체 구조물이 붕괴되어 그 기능을 손실하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 콘크리트 사방댐의 구조적 문제점과 안전성을 파악하여 사전에 대책을 강구하고 효율적인 유지관리를 할 수 있는 방안을 제안하였다. 그 방안은 콘크리트 사방댐 구조물의 콘크리트 압축강도를 비파괴적으로 평가하여 품질등급을 평가하는 것으로, 등급평가 단계에서 비파괴 콘크리트 압축강도 평가를 위해 SASW 기법이라고 하는 표면파 기법을 도입하였다. 또한 SASW 기법을 콘크리트 사방댐의 안정성 가에 활용할 수 있도록 SASW 시험의 현장적용방안, 콘크리트 결함에 따른 자료분석 기법, 평가기준에 대한 제안등에 대한 연구를 수행하였다. 제안된 기법의 적용성과 신뢰성을 평가하기 위하여, 20년 이상 경과된 노후 콘크리트 방댐 5곳에 제안된 표면파 기법의 적용방안을 적용하여 보았다. 그 결과 콘크리트 사방댐의 여러 가지 콘크리트 함에 대해서도 SASW 기법에 의한 품질평가는 신뢰성 있게 수행될 수 있음을 확인할 수 있었고, 본 연구에서 제 안한 품질등급 평가 결과는 사방협회에서 실시한 사방댐 점검결과와 일치하는 결과를 제시하였다.

기상 데이터 기반 감귤 당도 예측 인공지능 모델 개발 (Development of Artificial Intelligence Model for Predicting Citrus Sugar Content based on Meteorological Data)

  • 서동민
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.35-43
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    • 2021
  • 감귤의 품질은 일반적으로 당도와 산도로 결정된다. 특히, 당도는 감귤의 맛을 결정하기 때문에 매우 중요한 요소이다. 현재 농가에서 가장 많이 사용하는 감귤 당도 측정 방법은 휴대용 착즙당도계 및 비파괴당도계로 측정하는 방식이다. 이 방법은 개인이 손쉽게 측정 가능한 방법이지만, 감귤농협 정식기계보다 당도수치의 정확성이 떨어지며 특히 0.5 Brix 이상 오차 차이가 발생해 현장에서 사용하기에는 아직 많이 부족하다. 또한, 현재 시점의 측정이지 예측 측정이 아니다. 그래서 본 논문에서는 기존 수집된 감귤 당도 값과 기상 데이터(평균 온도, 습도, 강우량, 일사량, 평균 풍속)을 기반으로 측정되지 않은 날짜의 감귤 당도를 0.5 Brix 이하 오차범위 내에서 예측하는 AI 모델을 제안했다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 예측 모델이 제주 성산 지역에 대해서는 절대 평균 오차가 0.1154, 하원 지역에 대해서는 0.1983인 것을 확인했다. 마지막으로 제안한 모델은 0.5 Brix 이하 오차 차이를 지원하며, 예측 측정을 지원하는 기술이기에 그 활용성에 있어 진보성이 매우 높을 것으로 기대된다.