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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 21CTAP-C163772-01
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 건설 현장 굳지않은 콘크리트 품질관리를 위한 머신러닝 및 EIS 기반 정확도 80% 배합비 예측 기초원천기술 개발
연구책임자 최하진 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 160,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 160,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 8명 총연구비 정부 : 270,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 270,000,000 원
연구기관명 및 소속부서 숭실대학교
참여기업명 -
참여연구기관명 숭실대학교산학협력단,예일회계법인
등록 발간번호 -
ISBN -
■ 정확도 80% 이상 굳지 않은 콘크리트의 배합비 추정 기법 개발 및 실험적 검증
- 1차연도: 전기화학 임피던스 데이터 기반 머신러닝 알고리즘 핵심요소기술 개발
1) 콘크리트 미세구조 반영 전기 화학 임피던스 분석
2) 콘크리트 대상 주요 배합비(w/c, S/a, etc.) 추정 머신러닝 알고리즘 개발
3) 실험실 규모 검증
4) 주요 배합비 요소 추정 정확도 80% 이상 확보
- 2차연도: 현장 콘크리트 배합비 추정용 알고리즘 고도화 및 실험적 검증
1) 현장 배합 콘크리트 배합비 현황 파악
2) 알고리즘 고도화
3) 실험적 검증 및 현장 장비 제작 설계
4) 최종 배합비 요소 추정 정확도 80% 이상 확보
색인어 한글 전기화학적 임피던스 분광법 머신러닝 배합비 굳지 않은 콘크리트 품질관리
영문 Electrochemical Impedance Spectroscopy Machine Learning Mixing Ratio Fresh Concrete Quality Control
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