노상토의 변형특성은 포장설계에 있어서 매우 중요한 기본적인 입력물성치다. 노상토의 탄성계수를 실험적으로 결정하기 위해서는 많은 노력이 필요하다. 포장 단면이 간단하거나 중요도가 낮은 도로 설계의 경우 시험적인 탄성계수 결정이 과다한 비용을 요구하게 된다. 보다 간편한 대체시험 또는 기초물성치로부터 탄성계수를 결정하는 다양한 경험모형이 제안되어 있다. 본 연구에서는 7종의 국내 노상토에 대한 시험을 수행하였다. 국내 노상토의 경우 강도특성과 변형특성의 밀접한 상관성을 확인 하였으며, 경험적 상관모형을 제안하였다. 점착력과 낮은 구속응력단계에서의 탄성계수는 매우 큰 상관관계가 있었다(r2=0.93). 제안된 상관모형을 적용하여 강도특성으로부터 추정된 탄성계수와 시험을 통하여 측정된 탄성계수의 비교에서 결정계수(r2)는 0.75로 나타났다.

Basic creep in concrete at an early age plays an important role in the mechancal properties of young concrete and many researches on this field have been carried out. According to recent some studies, however, it is the conclusion that for some cases the basic creep measured from the sealed concrete specimen shows inaccurate results. More specifically, for high-strength concrete (HSC), the incorrectness is more apparent due to autogenous shrinkage occurred at an early age. This paper shows the results obtained from experimental study to evaluate the effect of autogenous shrinkage on basic creep. In this study, four different mixture proportions of which primany test variable is water-cement ratio (w/c) were placed and autogenous shrinkage and basic creep tests on the specimen were performed with age and various loading levels. From this research, it was found that the differences between apparent creep and real creep were remarkable in HSC at an early age. Therefore, it is recommended to modify existing basic creep model equation by considering autogenous shrinkage.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 $R^2$은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

본 연구는 아스팔트 콘크리트 포장의 소성변형 추정을 보다 쉽게 하기 위하여 새로운 시험기법인 김테스트의 변형강도 및 시험 장비를 개발함에 있어 적정규격을 선정하기 위한 것이나. 김테스트에서 하중봉의 직경(D) 및 하중봉 하단의 원형처리 반경(r)이 시험결과에 미치는 영향을 파악하기 위하여 다양한 혼합물에 대하여 D와 r을 변화시켜가며 실험을 수행하였다. r에 따른 변형강도 및 변형하중과의 상관관계 분석결과 r=0.5와 1.0cm로 원형 처리한 측정값에서 소성변형과 높은 상관성을 보여주었다. 공시체의 직경(S)은 중요 변인이 아니었으며, 하중봉은 직경 4cm에 반드시 하단을 원형처리를 해야하고 이때의 절삭 반경 r은 1.0cm가 가장 좋은 것으로 나타났다. 통계프로그램 SAS의 STEPWISE 를 이용하여 골재별로 변형강도로부터 소성변형 깊이 및 동적 안정도를 추정하기 위해 모델을 개발하였으며 R2은 0.95이상이 얻어졌다. 향후 보다 많은 실험을 통해 이 시험법의 표준화 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것이며, 새로운 배합설계 방법을 개발한다면 본 실험법의 적용을 검토해 볼 필요가 있을 것이다.

본 논문에서는 압축파괴에너지를 이용하여 고강도 구속콘크리트에 대한 응력-변형률 모델을 제안하였다. 참고문헌[5]에서 저자가 실시한 압축실험에는 변형률 게이지를 부착한 아크릴 막대를 실험체의 중앙부에 매립하여 압축부재의 국부 변형률 측정을 시도하였다. 이 아크릴 막대를 이용한 국부 변형률 측정은 매우 효과적인 것으로 나타났다. 압축파괴영역길이는 아크릴 막대로부터 측정된 국부 변형률 분포에 기초하여 정의되었다. 구체적으로, 구속콘크리트의 국소파괴영역길이는 압축강도 발현시의 변형률 εcc의 2배 이상 변형률이 증가하는 영역으로 정의하였다. 또한, 동일한 횡구속압을 받는 압축부재에 흡수된 에너지양은 부재의 형상이나 크기에 관계없이 일정하다는 가정에서 압축파괴에너지를 도입한 구속콘크리트의 응력-변형률 관계를 제안하였다. 본 연구에서 제안된 모델은 본 연구의 실험결과뿐만 아니라 타 연구자들의 실험결과를 대체적으로 잘 예측하는 것으로 나타났다.

Concrete has recently been modified to have various performance and properties. However, the conventional method for predicting the compressive strength of concrete has been suggested by considering only a few influential factors. so, In this study, nine influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Aggregate(Coarse, Fine), Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at 4 conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The selected mixture and compressive strength data were used for learning the Deep Learning Algorithm to derive a prediction model. The purpose of this study is to suggest a method of constructing a prediction model that predicts the compression strength with high accuracy based on Deep Learning Algorithms.

우리나라의 경우 1990년대부터 환경오염문제의 사회화가 배경이 되어 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 1998년부터 배기가스의 탈황공정이 가동되어 화학석고가 발생하기 시작하였는데 이것이 화력발전소에서 부산물로 나오는 배연탈황석고이다. 국내의 석탄화력 발전소에 설치된 탈황설비는 흡착재로 석회석 분말을 사용하고 부산물로 석고를 생성하는 습식공정으로서, 배연탈황석고는 이수석고(CaSO4⋅2H2O)로 생성되는데, 인산석고와 비교할 때 pH가 중성이며 높은 순도의 균일한 품질을 가지고 있어 발생 전량이 시멘트 및 석고보드 원료로서 재활용되고 있다. 한편 최근 그 수요가 증가하는 고강도콘크리트 혼화재, 슬래그 시멘트에 사용하기 위하여 년간 30만톤 이상 수입되고 있는 천연무수석고는 우리나라에 광물로 부존하지 않는다. 선진국과 마찬가지로 배연탈황 석고가 전량 수입되고 있는 천연석고를 대체할 수 있다는 장점에 대하여 충분히 인식함에도 불구하고, 아직까지 전반적인 기술 기반의 취약성 및 인력 부족으로 석고보드 제조 등 초보적인 수준에 머물러 있으나 최근 콘크리트 혼화재료 제조기업은 중국의 값싼 제품으로 인해 가격 경쟁력을 상실하고 있어 미래 경쟁력 있는 분야로의 전환을 위해 배연탈황 석고를 이용한 고부가성 건설재료 제조 기술에 관심을 가지기 시작하고 있다. 이에 본 연구에서는 지속가능 친환경-고성능 건설용 복합재료의 생산 및 이의 활용 기술을 적극적으로 개발하고자 인공신경망 모델을 활용한 배연탈황석고 모르타르의 배합조건과 물리적 결과값의 데이터를 다양한 알고리즘에 적용하여 이의 분석과 예측의 정확성을 판별하여 기초데이터로 제공하고자 한다.

초고강도 콘크리트를 이용한 부재의 내화 성능을 검토하기 위해서는 실제부재 단위의 시험에 의한 평가가 요구되고 있다. 그러나 실제부재 실험을 하기 위해서는 재하 능력이 큰 시험 장비가 필요하기 때문에, 재료 모델을 이용한 해석적 연구를 통해 내화 성능을 평가하고 있다. 본 연구에서는 80, 130 및 180 MPa의 초고강도 콘크리트를 대상으로 고온 가열시의 변형 특성을 실험적으로 평가하고 초고강도 콘크리 트에 대한 기존 변형 모델의 적용을 검토했다. 그 후, 최소 제곱법에 의해 실험 값과 기존의 변형 모델을 적용한 계산 값의 누적 오차가 가장 작 은 상수 값을 도출하고 초고강도 콘크리트에 적용 할 수 있는 변형 모델을 제시했다.

This study was evaluated compressive strength of age 28 days of binary blended concrete according to there type of superplasticizer and there type of w/c. In addition, we are proposed modification prediction model equation that can reflect efficiency of water reducing and influence of binders using Lyse equation to predict the compression strength through the conventional W/C.

Concrete with blast furnace slag (BFS) shows varied strength development properties different from normal concrete. Therefore, a precise prediction of compressive strength using a full maturity model is desired. The purpose of this study is to predict the compressive strength of concrete with BFS by calculating the apparent activation energy (Ea) and rate constant (kT) for each BFS replacement ratio. The method of Carino Model is used in this study for predicting compressive strength of concrete with BFS.

Concrete with blast furnace slag (BFS) shows varied strength development properties different from normal concrete. Therefore, a precise prediction of compressive strength using a full maturity model is desired. The purpose of this study is to predict the compressive strength of concrete with BFS by calculating the apparent activation energy (Ea) and rate constant (kT) for each BFS replacement ratio. The method of Carino Model is used in this study for predicting compressive strength of concrete with BFS.

이 연구의 목적은 다양한 혼화재의 치환과 양생온도를 고려한 콘크리트의 압축강도 발현을 평가할 수 있는 단순모델의 제시이다. 이를위해 ACI 209의 포물선 식을 성숙도 함수를 기반으로 하여 수정하였으며, 압축강도 발현 상수 A, B 그리고 재령 28일 압축강도는 264개의 기존 실험결과들의 회귀분석으로부터 결정하였다. 제시된 모델의 검증을 위하여 혼화재 치환과 양생온도를 변수로 3그룹의 실험을 수행하였다. 콘크리트의 28일 압축강도는 양생온도가 표준양생온도(20도시)보다 높을수록 또는 낮을수록 감소하였다. 초기 재령3일동안 표준온도에서 양생을 한 콘크리트의 압축강도 발현은 그 이후 양생온도 변화에 영향을 거의 받지 않았다. 제안된 모델의 예측값과 실험값의 비의평균과 표준편차는 각각 1.00와 0.08로서 실험결과와 잘 일치하였다.

사용하중상태에서 균열 사이의 콘크리트가 실제 콘크리트 부재에서는 어느 정도의 인장력을 부담하게 되는데 이를 tension stiffening effect라 한다. tension stiffening effect의 영향을 무시하면 균열이 발생한 콘크리트 부재의 해석에 있어 실제 거동과 다를 수 있기 때문에 균열 발생 후의 정확한 해석 및 거동의 평가를 위해서 tension stiffening effect는 반드시 고려되어야 한다. 본 연구에서는 tension stiffening effect를 기반으로 하는 6 가지의 tension stiffening 모델을 선정한 후 고강도 철근 콘크리트 보의 휨 실험과의 비교분석을 통해 tension stiffening 모델을 평가하였다. tension stiffening effect에 영향을 주는 주요 인자인 철근비를 변수로 하여 고강도 철근 콘크리트 보 시험체를 제작하여 휨 실험을 하였다. 이를 통해 tension stiffening 모델과 실험에 의한 모멘트-곡률, 하중-처짐 관계등을 평가하였다.

Recently, the amount of the mineral admixture including fly ash and ground granulated blast-furnace slag was increased for the purpose of CO2 gas emission reduction in the concrete industry. However, in the case of korea, estimation model of strength development in concrete structural design code was prescribed a constant value according to cement type and curing method about the portland cement. therefore, the properties of strength development according to time of concrete using fly ash and ground granulated blast-furnace slag does not reflected estimation model of strength development. Accordingly, this paper was evaluated strength according to time on the concrete strength range using fly ash and ground granulated blast-furnace Slag and the strength development constant Bsc of concrete according to the kind of the mineral admixture and mixing ratio was proposed

FRP 판은 외부 부착된 보강 판의 효과적인 부착강도의 증진으로 실질적으로 부착강도에 대한 많은 연구가 수행되어왔다. 선행연구자들은 이러한 부착강도를 알아보기 위하여 다양한 변수를 설정하여 실험을 통하여 FRP 판의 부착강도를 규명하였다. 그러나, 이러한 부착강도를 알아보기 위한 실험은 장비구축의 비용과 시간 소비가 많이 되고 수행하기 어렵기 때문에 국한적으로 수행되고 있다. 본 연구는 선행연구자들의 부착실험 데이터를 다양한 신경망 모형과 알고리즘을 적용하여 최적의 인공신경망 모형을 개발하는데 그 목적이 있다. 인공신경망 모형의 출력층은 부착강도, 입력층은 FRP 판의 두께, 폭, 부착 길이, 탄성계수, 인장강도와 콘크리트의 압축강도, 인장강도, 폭을 변수로 선정하여 학습을 수행하였다. 개발된 인공신경망 모형은 역전파 학습 알고리즘을 적용하였으며, 오차는 0.001범위에 수렴되도록 학습을 하였다. 또한, 일반화 과정은 Bayesian 기법을 도입함으로써 보다 일반화된 방법으로 과대적합의 문제를 해소하였다. 개발된 모형의 검증은 학습에 이용되지 않은 다른 선행연구자들의 부착강도 결과 값과 비교함으로서 실시하였다.