본 연구에서는 콘크리트의 휨인장강도 특성과 함께 구콘크리트와 신콘크리트 사이의 부착강도 특성을 규명하고자 하였다. 구콘크리트와 신콘크리트를 이용하여 제작한 빔 시편 실험을 통하여 콘크리트와 콘크리트 사이의 부착강도 및 인장강도를 실험적으로 연구하였다. 신․구 콘크리트 사이의 부착강도는 인장강도에 비해 훨씬 작게 나타나며, 그 비율은 15～27% 범위이다. 또한, 신․구콘크리트 사이의 부착강도는 양생 조건에 영향을 받는 것으로 나타난다. 또한, 인장강도 실험자료의 분석으로부터 콘크리트의 휨인장강도를 예측할 때, ACI 363 위원회의 제안식을 적용하는 것이 가장 합리적이라고 사료된다.

본 논문에서는 FRP 보강재의 부착방식에 따른 RC보의 휨보강 성능평가에 대하여 연구하였다. 기존의 FRP 휨보강공법은 보강재의 형태에 따라 크게 FRP 쉬트 보강공법과 FRP 플레이트 보강공법으로 분류될 수 있으며, 각 공법은 에폭시의 양생기간동안 쉬트의 들뜸이 발생하지 않도록 주의해야하거나, 앵커설치 등 시공이 복잡하며, 인력이 많이 소요되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 Velcro형 고정재를 사용하여 FRP 플레이트를 임시 고정하는 보강공법을 제안하였고, 이에 대한 휨보강 성능평가 실험을 실시하였다. 실험은 FRP보강재의 부착방식을 변수로 하여 총 4개 실험체에 대하여 수행하였다. 실험결과 벨크로형 FRP판 보강공법은 타 공법에 비하여 우수한 시공성을 가짐과 동시에 휨내력이나 연성도 면에서도 우수한 보강성능을 확보하고 있는 것으로 나타났다.

탄소섬유시트의 부착성능을 조사하는 방법으로써 중앙을 절단한 보 공시체를 이용한 휨 거동 형식의 시험기를 개발하여, 콘크리트의 압축강도를 변수로 정적 재하 실험을 실시하였다. 탄소섬유시트의 파단의 결과를 이용하여 이 시험기의 검증과 함께 전단부착강도의 산출식을 도출하려고 노력 하였다. 그 결과, 첫 번째로 새로운 형식의 시험기에 의한 부착강도시험의 타당성이 증명되었다. 두 번째는 CFS 표면 변형률의 결과로부터 구해진 전단부착강도는 2종류의 경향이 있음이 발견되었다. 그 데이터 중에서 비교적 안정성이 높은 전단부착강도의 평균치는 3.41MPa, 하한치는 2.11MPa이었다. 이번 실험에서는 콘크리트의 강도가 전단부착강도에 미치는 특별한 영향을 볼 수 없었다.

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.