The purpose of this study is to assess a fire-damaged concrete structure using a digital camera and image processing software. To simulate it, mortar and paste samples of W/C=0.5(general strength) and 0.3(high strength) were put into an electric furnace and simulated from 100 ℃ to 1000 ℃. Here, the paste was processed into a powder to measure CIELAB chromaticity, and the samples were taken with a digital camera. The RGB chromaticity was measured by color intensity analyzer software. As a result, the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 87.2 % and 86.7 % at the heating temperature of 400 ℃. However there was a sudden decrease in strength at the temperature above 500 °C, while the residual compressive strength of W/C=0.5 and 0.3 was 55.2 % and 51.9 % of residual strength. At the temperature 700 ℃ or higher, W/C=0.5 and W/C=0.3 show 26.3% and 27.8% of residual strength, so that the durability of the structure could not be secured. The results of L*a*b color analysis show that b* increases rapidly after 700 ℃. It is analyzed that the intensity of yellow becomes strong after 700 ℃. Further, the RGB analysis found that the histogram kurtosis and frequency of Red and Green increases after 700 ℃. It is analyzed that number of Red and Green pixels are increased. Therefore, it is deemed possible to estimate the degree of damage by checking the change in yellow(b* or R+G) when analyzing the chromaticity of the fire-damaged concrete structures.

현재 인류는 천연자원의 지속적인 사용량 증가로 인하여 대상 자원의 매장량 한계와 더불어 자원의 가격 상승을 초래하는 문제를 직면하고 있다. 이에 맞춰 순환자원 가치의 중요성이 대두되고 있으며, 순환자원을 이용한 재활용 제품의 용도를 개발하여 다원화하고 활용 할 수 있는 방안을 적극적으로 개발하고 있으며 확대 되고 있다. 현재 국내 지자체의 재활용 선별장은 생활계에서 배출되는 폐플라스틱을 PP, PS, PE, PET 등으로 근적외선 분광법(NIR)을 이용해 자동 선별하여 물질 재활용에 기여하고 있으나, 검은색 플라스틱 제품군의 경우 해당 기법으로는 자동선별의 한계점을 직면하고 있다. 검은색 플라스틱 제품군은 소비자들이 선호하는 색상 중 하나로 생산량과 수요량이 증가하는 반면, 자동선별이 불가능하여 인력에 의한 수선별로 작업환경과 작업자 안전의 문제점을 야기함과 동시에 선별율도 저조하다. 일부 재활용 선별장에서는 잔재물과 함께 소각 및 매립 처리함으로써 2차 환경오염 문제와 경제적 문제를 가지고 있다. 따라서, 생활계 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별의 효율성을 향상시키기 위하여 분광학 기법을 통하여 데이터를 획득하고 지능형 알고리즘의 도움으로 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별을 실현하고자 한다. 본 연구에서 사용한 ATR-FTIR(Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared)분광법은 진동전이(Vibrational transition)에 의한 물질의 고유한 흡수 스펙트럼이 뚜렷이 나타나고, 대상 물질의 전처리가 거의 없이 빠른 시간 안에 고유한 정량 분석이 가능하다. 또한 비파괴 분석방법으로 여러 분야에 활용되고 있는 것이 장점이다. 여기에 검은색 플라스틱을 인공지능 알고리즘을 통하여 재질별 자동 선별하도록 시스템화하여 산업적･경제적인 효율의 향상을 기대 할 수 있다.