Conductive polymeric composites (CPC) incorporating carbon nanotubes (CNT) and carbon fibers (CF) offer promising potential in self-heating applications due to their superior electrical and thermal properties. This study investigates the synergistic effects of CNT and CF on the electrical conductivity and heat-generation capabilities of CNT/polydimethylsiloxane (PDMS) nanocomposites. Three CF lengths (0.1 mm, 3 mm, and 6 mm) were systematically evaluated to establish hierarchical conductive networks. The incorporation of 6 mm CF into CNT/PDMS composites resulted in a 72% increase in electrical conductivity compared to composites with 0.1 mm CF. Despite these enhancements in electrical performance, the heat-generation capabilities, based on simulations and experimental validation, showed minimal dependence on CF length. A micromechanics-based numerical approach was used to compare and validate the experimental findings, identifying limitations in current analytical models, especially in predicting the heat-generation behavior.

본 논문에서는 시멘트에 탄소나노튜브를 혼입하여 전기 전도성을 향상시킨 복합재료의 압저항 특성을 딥러닝 기반 트랜스포머 알 고리즘을 적용하여 분석하였다. 훈련 데이터 확보를 위한 실험수행을 병행하였으며, 기존 연구문헌을 참조하여 배합설정, 시편제작, 화학조성 분석, 압저항 성능측정 실험을 수행하였다. 특히 본 연구에서는 탄소나노튜브 혼입 시편뿐 아니라 플라이애시를 바인더 대 비 50% 대체한 시편에 대한 제작 및 성능평가를 함께 수행하여, 전도성 시멘트 복합재료의 압저항 특성 향상 가능성을 탐구하였다. 실 험결과, 플라이애시 대체 바인더의 경우 보다 안정적인 압저항 특성결과가 관찰되었으며, 측정된 데이터의 80%를 이용하여 트랜스 포머 모델을 훈련시키고 나머지 20%를 통해 검증하였다. 해석 결과는 실험적 측정과 대체로 부합하였으며, 평균 절대 오차 및 평균 제 곱근 오차는 각각 0.069~0.074와 0.124~0.132을 나타내었다.