한국시설안전공단에서는 ‘시설물의 안전관리에 관한 특별법’에 따라 철근콘크리트 구조물의 안전점검 및 정밀안전진단을 실시하도록 제시하고 있다. 그러나 한국시설안전공단 안전점검 및 정밀안전진단 세부지침의 평가방법에서는 평가결과를 등급으로 제시하기 때문에 구조물의 잔존수명을 알 수 없으며 부등침하가 구조물의 잔존수명에 미치는 영향을 반영하지 못한다. 따라서, 이 연구에서는 부등침하의 영향이 반영된 구조물의 잔존수명 평가모델을 제시하고자 하였다. 부등침하와 각 변위의 상관관계를 나타내는 기존의 연구를 바탕으로 부재의 공칭강도에 부등침하의 영향을 반영시키기 위한 식을 제시하였으며, 실제 철근콘크리트 구조물의 현장데이터를 활용하여 부등침하가 구조물의 잔존수명에 미치는 영향을 분석하였다.

In reinforced concrete (RC) structures, concrete carbonation depth is an important criterion for the deterioration of durability of RC structures. Concrete carbonation is influenced by multiple factors such as chloride attack, crack, concrete compressive strength, etc. However, due to its complex mechanism, most previous studies considered only one or two deterioration factors to estimate the concrete carbonation depth. In this study, therefore, inspection data were collected from 8 buildings, and the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) algorithm that estimates the concrete carbonation depth of RC structures has been proposed. The proposed ANFIS model provided good estimations on the carbonation depths.

The remaining service life (RSL) of the concrete structures built in the past has become a social issue with the concerns of the sustainable construction. In the previous studies, some simple methods for estimation of the RSL of the concrete structures were proposed. However, most of the existing studies on the RSL evaluation method have focussed on the investigation of the single deteriorating factor. In this study, the combination effect of various factors related with durability performances of the concrete structure, such as concrete carbonation and chloride penetration were considered by utilizing the fuzzy and reliability theory.