본 논문은 탄성파를 이용한 비파괴검사 방법 중에 하나인 충격반향기법에 의하여 현장타설 말뚝기초의 선단 조건을 평가하는 연구로, 실내실험 및 현장실험을 수행하였다. 말뚝 선단 조건 평가를 위하여 직경 6cm, 길이 2m인 시멘트 모르타르 모형말뚝을 제작하였으며, 선단 조건은 자유단 조건, 고정단 조건, 암반근입 조건, 그리고 연약 선단 조건의 네 가지로 구분하였고 연약 선단 조건은 다시 말뚝과 주위 지반과의 접착 상태가 양호한 경우와 불량한 경우로 나누어 실내실험을 실시하였다. 실내실험 결과 탄성파 전파방법에 의하여 말뚝 선단 조건 가운데 자유단 조건, 고정단 조건 및 암반근입 조건을 각각 구별, 평가할 수 있었다. 또한 암반에 근입되어 있는 깊이도 정확히 산정할 수 있었으며, 말뚝과 주위 지반과의 접착상태가 불량한 경우의 연약 선단도 탐지할 수 있었다. 탄성파 전파방법의 현장 적용성을 평가하기 위하여 국내 현장에 건설되어 있는 현장타설 말뚝기초에 대하여 현장실험을 수행한 결과, 탄성파 전파방법에 의하여 현장타설 말뚝기초의 선단 조건 평가가 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 충격반향법(IE)을 활용하여 철근 부식 진전에 따른 콘크리트 손상 상태를 모니터링하였다. 길이 1500 mm, 폭 400 mm, 두께 200 mm를 갖는 세 개의 철근 콘크리트 시험체를 제작하였다. 각 시험체는 보통 포틀랜드 시멘트, 고로 슬래그 미분말, 플라이 애쉬를 혼합한 세 가지 콘크리트 배합을 활용하여 제작하여, 결합재 특성에 따른 손상특성을 관찰하였다. 콘크리트 내 철근 부식은 3% NaCl 용액에서 35일 주기의 습윤 및 건조 포화 과정을 거친 후 0.5 A 전류를 인가하여 가속화되었다. 전류인가 전 습윤-건조반복(철근부식 환경조성 또는 잠재기)단계에서 수집된 초기 IE 데이터는 건조상태가 IE 신호에 미치는 영향이 크기 않음을 보여주었다. 전류를 인가한 후에는 인가 시간 증가에 따라 IE 탁월주파수와 콘크리트 P파속도의 점진적인 감소 특성을 관찰할 수 있었다. 이러한 실험결과는 IE 데이터 모니터링으로 철근 부식으로 인한 콘크리트의 점진적 손상의 주요 특성(내부 손상 개시 및 전파 속도 등)을 포착할 수 있음을 보여준다. 따라서, 철근 부식에 따른 콘크리트의 점진적 손상의 평가 및 예측에 IE 모니터링이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
시계열 데이터를 다룰 수 있는 기계학습모델인 회귀 신경망은 되먹임 연결을 허용하기 때문에 앞먹임 신경망에 비해 훨씬 다양한 구조를 가질 수 있다. 본 연구에서는 은닉 뉴런 간의 네트워크 구조에 초점을 맞추어 그것이 회귀 신경망의 정보처리 능력에 미치는 영향을 탐구하고자 한다. 이를 위해 회귀신경망 모델 중 하나인 Echo State Network을 기준으로 하여, 여러 가지 잘 알려진 네트워크 모델에 따라 은닉 뉴런 간 연결을 구성하고 각각의 경우에 시계열 학습 능력과 동역학을 분석하였다. 그 결과, 은닉 뉴런의 네트워크 구조에 따라 모델의 성능이 큰 폭으로 변하는 것이 관찰되었으며, 그러한 현상은 신경망 동역학이 가지는 임계도(criticality)의 변화와 잘 일치했다. 본 연구의 결과는 기존 회귀 신경망 연구에서 주된 관심사였던 신경망 연결 가중치뿐만 아니라 신경망의 연결 구조가 모델의 성능에 중요한 영향을 미친다는 사실을 보여주며, 성능 향상을 위한 중요한 단서가 될 수 있다.
숏크리트는 터널에서 사용되는 중요한 지보재이다. 숏크리트와 암반의 접착상태는 터널의 안정성 및 사용성에 큰 영향을 끼치는 중요한 평가 요소이다. NATM공법을 이용한 터널 굴착시 굴착면 빛 벤치부에서 발파에 의해 숏크리트가 부착력을 잃고 암반으로부터 탈락되거나 공동이 형성되는 경우 숏크리트 자체의 파괴뿐만 아니라 터널의 전체적인 안정에도 악영향을 미친다. 숏크리트의 접착상태는 완전 접착, 접착력 상실, 그리고 공동으로 분류할 수 있다. 본 연구에서는 비파괴 시험인 충격반향기법(Impact-Echo)을 이용하여 숏크기트와 암반의 접착상태를 평가하고자 하였다. 범용 유한요소 해석 프로그램인 ABAQUS를 이용하여 충격반향시험에 대한 수치해석을 수행하였다. 수치해석으로부터 획득된 신호를 시간영역, 주파수 영역 및 시간-주파수 영역에서 각각 해석하여 숏크리트와 암반의 접착상태에 따른 신호특성을 분석하였다. 분석결과 능동적 신호 처리 기법인 Short-Time Fourier Transform(STFT)을 이용하여 숏크리트 배면의 접착상태를 효과적으로 예측할 수 있었다. 숏크리트 배면의 접착상태가 불량할수록 시간영역 신호의 최대 진폭 이후 첫 진폭이 커지며, 주파수 영역에서 최대 에너지가 커진다. 또한 뚜렷한 공진 주파수가 나타나므로 숏크리트의 두께의 역산이 가능해진다. 시간-주파수 영역에서 윤곽선은 시간축에 평행한 형상을 나타낸다. 또한 완전 접착조건에서 지반 종류에 따른 신호특성도 분석하였다. 지반조건이 불량할수록 시간-주파수 영역에서 시간축과 평행한 윤곽선의 길이가 길어지며 그 주파수 대역은 10 kHz 이하의 저주파수 영역에서 나타난다.
비파괴시험(NDT)은 구조물의 기능에 손상을 주지 않으면서 콘크리트에 대한 많은 정보를 준다. 여러 가지 NDT 방법들 중에서, 초음파 속도법과 충격반향기법과 같이 탄성파의 속도를 이용하는 방법은 콘크리트의 압축강도, 탄성계수, 포아송비의 추정뿐만 아니라, 내부 미세구조 변화 모니터링과 결함 탐지 등을 위해 이용되고 있다. 본 연구에서는 물-결합재비가 $0.27{\sim}0.50$이고 시멘트 중량의 20%를 플라이 애쉬로 대체 사용한 콘크리트를 제조한 후, 동일한 콘크리트에 대해 초음파 속도법과 충격반향기법을 이용하여 종파 속도를 각각 측정하여 서로 비교하였다. 실험 결과, 콘크리트 공시체로부터 측정된 초음파 속도가 충격반향기법에 의해 측정된 종파 속도, 즉 막대파 속도보다 큰 경향을 나타내었으며, 이들의 차이는 재령이 증가함에 따라 그리고 콘크리트의 강도가 커질수록 각각 감소하는 경향을 나타내었다. 또한, 동포아송비, 정탄성계수, 동탄성계수, 속도-강도의 상관관계 등을 실험적으로 결정하였다. 그 결과, 동적인 방법으로 결정되는 포아송비와 탄성계수가 정적인 시험에 의한 것보다 크게 나타났다. 따라서, 탄성파 속도를 이용하여 콘크리트의 성질들을 보다 정확하게 추정하기 위해서는 속도 특성에 대한 이해가 필요할 것으로 사료된다.
With the advancement of artificial intelligence (AI) techniques, many consumer products have adopted AI features for providing proactive and personalized services to customers. One of the most prominent products featuring AI techniques is a smart speaker. The fundamental of smart speaker is a portable wireless Internet connecting speaker which already have existed in a consumer market. By applying AI techniques, smart speakers can recognize human voices and communicate with them. In addition, they can control other connecting devices and provide offline services. The goal of this study is to identify the impact of AI techniques for customer rating to the products. We compared customer reviews of other portable speakers without AI features and those of a smart speaker. Amazon echo is used for a smart speaker and JBL Flip 4 Bluetooth Speaker and Ultimate Ears BOOM 2 Panther Limited Edition are used for the comparison. These products are in the same price range ($50~100) and selected as featured products in Amazon.com. All reviews for the products were collected and common words for all products and unique words of the smart speaker were identified. Information gain values were calculated to identify the influences of words to be rated as positive or negative. Positive and negative words in all the products or in Amazon echo were identified, too. Topic modeling was applied to the customer reviews on Amazon echo and the importance of each topic were measured by summating information gain values of each topic. This study provides a way of identifying customer responses on the AI feature and measuring the importance of the feature among diverse features of the products.
콘크리트 지반구조물의 건전성 평가에 사용되는 충격반향기법에서는 콘크리트의 P파 속도가 부재의 길이 및 결함의 위치를 찾는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 일반적으로 충격반향기법을 현장에 적용시에는 코어를 채취하거나 정확한 두께를 아는 위치에서 콘크리트의 P파 속도를 구한 후 이를 부재의 대표값으로 사용하여 부재의 두께 및 결함을 탐지한다. 그러나 경우에 따라서는 코어를 채취할 수 없고 대형 구조물의 경우 위치에 따라 콘크리트의 P파속도가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 표면파기법을 이용하여 시험이 수행되는 위치에서 완전 비파괴적으로 P파 속도를 구하여 충격반향기법에 적용하고자 하였다. 이와 같이 제안된 충격반향-표면파 병행기법의 적용성 연구를 위해 먼저 유한요소법을 이용한 수치해석적 연구의 결과를 본 논문에, 모형부재 제작을 통한 실험연구의 결과를 다음 동반 논문에 소개하고자 한다. 수치해석 연구를 다루는 본 논문에서는, 표면파기법으로부터 P파 속도 추정의 검증을 위해 상용프로그램 ABAQUS를 이용한 슬래브 형태의 구조물의 모델링을 통하여 해석을 수행하였다. 또한 콘크리트 와 다른 매질로 이루어진 이질 매질층과 여러 가지 결함 형태를 포함하는 콘크리트 슬래브에 대한 충격반향기법에 대한 수치해석을 수행하여 기법의 적용성을 검증하였다.
항만 리모델링을 위한 콘크리트 시설물에 대한 평가가 필요하며, 특히 리모델링이 결정된 경우에는 소파 블럭이나 케이슨 블록 등에 대한 재활용 여부를 평가하여 재활용이 가능할 경우에는 유용하는 것이 경제적인 리모델링에 도움이 될 수 있다. 이 연구에서는 콘크리트 항만시설물에 대한 건전성 평가 및 재활용성 평가를 위하여 기존의 초음파 속도법을 비롯하여 슈미트 해머를 이용한 반발경도법, 충격반향법, 표면파 속도법 등의 비파괴시험을 실시하였다. 국내 5개 항만에 대하여 비파괴시험 및 시편을 채취하였으며, 채취한 시편에 대한 압축강도 시험을 수행하여 비파괴시험 결과와 비교하였다. 비파괴시험결과와 압축강도 시험을 통하여 콘크리트 재료의 탄성계수와 압축강도 등을 평가하였다.
콘크리트궤도는 유지보수상의 장점으로 인하여 자갈궤도를 급속히 대체하고 있다. 반면에 보수보강이 어렵기 때문에 매우 엄격한 설계와 시공기술이 필요하며 이러한 기술을 만족하기 위해서는 평가기술 또한 뒷받침이 되어야 한다. 본 논문에서는 이와 같이 시공 및 유지보수의 핀 평가기술을 확보하기 위한 방안으로서 탄성파를 이용하는 비파괴조사기법을 다양하게 적용하였다. 사용된 기법은 SASW시험, 임팩트에코시험, 연속임팩트에코시험이다. 시험은 49개의 프리캐스트 판넬의 강성구조와 충진성능을 평가하는 목적으로 총 5,353회에 걸쳐 수행되었다. 적용 결과, 콘크리트재료 자체의 비균질성으로 인하여 탄성파시험의 적용 및 분석이 제한적이지만 본 논문에서 목적하는 슬래브의 강성구조과 충전성(공극)에 대한 신뢰성 있는 조사 결과를 얻을 수 있을 것으로 나타났다.
Gucunski, Nenad;Kee, Seong-Hoon;La, Hung;Basily, Basily;Maher, Ali
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권1호
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pp.19-34
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2015
One of the main causes of a limited use of nondestructive evaluation (NDE) technologies in bridge deck assessment is the speed of data collection and analysis. The paper describes development and implementation of the RABIT (Robotics Assisted Bridge Inspection Tool) for data collection using multiple NDE technologies. The system is designed to characterize three most common deterioration types in concrete bridge decks: rebar corrosion, delamination, and concrete degradation. It implements four NDE technologies: electrical resistivity (ER), impact echo (IE), ground-penetrating radar (GPR), and ultrasonic surface waves (USW) method. The technologies are used in a complementary way to enhance the interpretation. In addition, the system utilizes advanced vision to complement traditional visual inspection. Finally, the RABIT collects data at a significantly higher speed than it is done using traditional NDE equipment. The robotic system is complemented by an advanced data interpretation. The associated platform for the enhanced interpretation of condition assessment in concrete bridge decks utilizes data integration, fusion, and deterioration and defect visualization. This paper concentrates on the validation and field implementation of two NDE technologies. The first one is IE used in the delamination detection and characterization, while the second one is the USW method used in the assessment of concrete quality. The validation of performance of the two methods was conducted on a 9 m long and 3.6 m wide fabricated bridge structure with numerous artificial defects embedded in the deck.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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