| 연구개발개요 |
○ 현장 품질관리 및 건설 지능화의 중요성- 건설 현장의 품질관리는 구조물의 성능 보장과 내구성 확보, 사용자의 안전을 위해 매우 중요한 요소로서, 건설기술진흥법에서 국내 건설 현장에서의 품질관리 및 절차에 대한 세부 기준을 『건설공사 품질관리 업무지침』에 규정함- 최근 불량레미콘 사례가 대거 적발되는 등, 공급계약과 상이한 품질의 콘크리트 납품과 제조 및 운반 과정에서 발생하는 미비한 품질관리에 대한 문제해결이 필요하며 이에 상응한 레미콘 품질의 높은 신뢰도 요구 증가- 건설 재료의 개발과 기술 발달이 이루어졌음에도 현장에서 배합된 굳지 않은 콘크리트를 대상으로 수행되는 품질관리 기술은 큰 변화 없이 유지되어왔으며, 주로 현장 작업성에 초점 맞춘 기술들로서 콘크리트의 내구성과 강도를 집중적으로 관리하는 기술의 부재- 스마트 건설기술 로드맵(국토교통부 2018), 디지털 뉴딜, 스마트건설기술개발사업(국토교통부 2020) 등 스마트 건설정책에 따라 건설 현장과 품질관리기술에 적용 가능한 4차 산업혁명 관련 기술개발이 요구됨○ 관련 산업 동향 및 향후 시장 전망 : 지속적 콘크리트 품질관리의 중요성 증가세 - 굳지 않은 콘크리트의 품질시험 방법은 콘크리트 내구성의 중요성이 부각됨에 따라 주로 다양한 원리에 기반한 단위 수량의 측정법과 장비에 대해 지속적인 연구개발이 이루어지고 있음- 현장용 시험법과 관련하여 임피던스 법을 활용한 시멘트 계 재료의 측정법은 현재 연구기관을 중심으로 개발 단계이므로 기술 동향 및 시장 동향 추세를 파악하기 어려우나, 초기 시장 형성 단계임- 임피던스 원리가 적용된 의료진단기기 ‘인바디’가 최근 고령화, 건강에 대해 증가하는 관심과 IT산업의 발전 및 융합에 따라 지속적으로 성장하는 중임. 마찬가지로 최근 높아진 안전에 대한 욕구 증가와 스마트 산업 융합 장려에 힘입어 임피던스 법을 적용한 콘크리트 품질관리 기술 성장 기대- 시멘트 개발에 따라 전 세계적으로 안전에 대한 욕구가 증가하고 산업경제가 고도화됨에 따라 고도의 안전성과 신뢰성 향상을 위한 비파괴 검사 기술의 중요성이 부각되고 있음○ 데이터 분석 및 처리의 신뢰성 및 객관성 확보 필요- 시멘트 계 재료의 내부 구성 물질 추정을 위해 일찍이 임피던스 분광법이 적용되어왔으나, 임피던스를 구성하는 저항, 정전용량과 내부 구성 물질 사이의 상관관계가 미흡하며, 각 연구의 결과론적 해석에 입각한 주관적 회로 적용으로 인해 일반적 해석이 제한됨- 따라서, 콘크리트 미세구조를 반영하면서 사용자의 주관적 해석이 배제된 데이터 기반의 신뢰성 높은 데이터 분석 및 처리 기법이 필요함- 측정이 간편한 기존 임피던스 방법과 함께 머신러닝을 활용하여 데이터 기반의 객관적인 배합비 추정 모델링이 가능하며, 개발된 모델의 다양한 배합비에 대한 적용 빛 검증을 통해 임피던스 데이터 분석의 신뢰도를 확보가능 함○ 콘크리트 배합비 예측에 대한 기존방법 및 제안 방법의 비교- 콘크리트 대상의 기존 측정법은 주로 센서와 같은 측정기기를 표면부착 또는 매립하는 방식으로, 측정 대상의 형태나 성질을 변화시키는 한계가 발생함- 또한 굳지 않은 시멘트 계 재료의 물성을 측정 또는 추정하는 기술 및 장치가 부족함. 마이크로웨이브를 이용한 센서를 대상에 삽입하여 굳지 않은 콘크리트의 수분함량을 즉시 측정하는 휴대용 장비가 있으나 장비가 작동하는 물-시멘트비 범위가 한정되어 있으며, 그 출력 결과가 수분함량으로 제한됨- 제안 방법은 임피던스 측정법을 활용하여 측정 장치의 부착이나 매립 없이 전극을 삽입하여 단시간 측정 후 쉽게 제거가 가능한 비파괴적 방법으로, 굳지 않은 콘크리트의 물-시멘트비를 포함한 잔골재율, 굵은골재율, 수분함량, 시멘트량 등의 배합정보 도출이 가능함- 임피던스 측정법은 수분량에 따른 전류의 흐름을 이용한 방법으로 이미 인바디에 활용되어 사용자의 접촉만으로 인체 구성성분인 수분, 단백질, 무기질, 지방 등 측정 가능. 굳지 않은 콘크리트 또한 물과 시멘트, 골재 등으로 구성된 혼합물이므로 인바디와 동일하게 임피던스 측정법을 적용할 경우 콘크리트 내부 미세구조에 기반한 전기적 결과를 통해 배합비 추정이 가능함- 또한, 임피던스 측정법으로 도출한 결과를 인공지능을 활용하여 알고리즘화함하고 학습함으로써 굳지 않은 콘크리트의 배합비를 빠르고 높은 정확도로 예측 가능함- 최종적으로 기존 빠르고 간편한 휴대용 측정 장비의 장점을 유지하면서 임피던스 측정 원리와 머신러닝을 바탕으로 신뢰도 높은 배합비 예측 알고리즘이 탑재된 건설 현장 장비를 개발함으로써 객관적인 콘크리트 품질관리 기술을 제공함
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| 연구내용 및 범위 |
굳지 않은 콘크리트 배합비가 구조물의 강도 발현과 내구성 확보의 핵심 요소임에도 불구하고, 기존 콘크리트 품질관리기술들은 주관적, 경험적 수치에 의존하여 수행되며, 배합비의 현장 확인이 불가능하다. 구조물의 장단기적 성능을 측정 및 예측하면서도 현장 적용성을 고려한, 간단하며 자동화된 현장용 시험법 개발이 필요하다. 특히 현재 건설 현장 콘크리트의 배합 및 타설은 레미콘 회사에서 납품과 함께 제공하는 배합표에 의존하여 수행됨. 배합 완료된 현장 콘크리트의 상태 확인은 일부 채취 시료의 실험 결과 허용범위 등 간접적인 방법으로 이루어짐. 이처럼 현장 독자적인 정확한 배합상태의 열람 및 대응이 어려우므로 납품 및 유통과정에서 발생하는 기준 미달 또는 불량 재료에 취약함본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 전기화학적 임피던스 분광법(EIS)과 머신러닝을 활용하여 굳지 않은 콘크리트의 배합비 예측 기초원천기술 개발을 수행하고 검증하고자 한다. 연구 내용은 정확도 80% 이상의 주요 배합비 요소 추정 머신러닝 알고리즘 개발과 현장 장비 설계로 구성된다.본 연구개발에 활용할 EIS 기법은 매질에 소량의 교류전류를 인가하고 그에 대한 응답을 확인하여 매질의 특성을 확인하는 기법으로써 다양한 산업계에 적용된 대표적인 비파괴 기법이다. 특히, ‘인바디’라는 이름으로 인체의 체지방률 등을 분석하는 기술로 대중에게 많이 알려져 있다. EIS의 높은 효율성에도 불구하고 전류가 흐르는 대상 매질에 대한 등가회로의 주관적 설정은 그 정확도를 떨어뜨리는 요인으로 발생한다. 실제 다양한 목적으로 콘크리트에 적용한 기존 사례 분석 결과 각기 다른 등가회로가 11개 이상 확인되었다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 EIS 분석의 객관성을 확보하고 굳지 않은 콘크리트의 주요 배합비를 도출하고자 한다. 기존의 건축 분야에서 임피던스는 철근의 부식이나 콘크리트의 응결을 측정하는 데 활용되어 왔으나 이러한 연구들은 대부분 연관 관계 파악이 어렵고 연구자들이 직접적으로 데이터와 현상을 비교하여 결과를 도출하게 된다. 본 연구에서는 단순 비교를 통한 결과 도출이 아닌, 머신러닝을 통해 학습한 모델을 이용하여 콘크리트 미세구조와 임피던스 간의 관계를 파악하고자 한다. 1차연도는 핵심요소기술 개발 단계로써 기초 콘크리트 배합비 대상 다수의 샘플 데이터를 확보하여 배합비 추정 머신러닝 알고리즘을 완성한다. 2차연도는 개발 기법 통합 및 프로그램 구축을 위한 통합？검증 단계로써 현장에서 활용되는 레디믹스트 콘크리트의 배합비로 확장하여 알고리즘을 고도화하고 현장 활용을 위한 장비 설계를 수행한다.
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