본 연구는 현재 상태에서 콘크리트 내부의 균열, 공극, 결함 등을 식별 및 판단하고 일반적인 초음파법 및 반발경도법 외에 S-wave 및 R-wave를 사용하여 미래의 머신러닝 기법의 적용 가능성을 설명합니다. 또한, 다양한 머신러닝 기법 중에서 서포트벡터머신(SVM) 및 인공신경망(ANN)을 사용하여 콘크리트 건전성 평가에 대한 모델 개발을 통해 실험데이터의 예측 결과에 대한 비교분석을 진행하였고 최종적으로 SVM 모델을 제시하였다.

• 임대연(인천대학교 안전공학과) | Lim Dae-yeon
• 윤영근(인천대학교 안전공학과) | Yoon Young-Geun
• 오태근(인천대학교 안전공학과) | Oh Tae-Keun 교신저자