본 연구는 저자가 수행하고 있는 FRP로 보강된 콘크리트 보의 거동연구에 관한 일련의 연구 중 일부로서 본 연구에서는 인장보강근이 겹이음된 콘크리트보의 휨거동에 대한 실험적 연구결과를 제시하였다. 실험변수로는 보강근의 직경과 보강근의 겹이음길이를 적용되었으며, 총 14개의 겹이음된 실험체와 4개의 겹이음되지 않은 기준실험체에 대한 휨실험을 실시하여 각 실험변수인 보강근의 직경(10, 13, 16, 19mm)과 겹이음길이(0.72부터 1.58ld)에 대한 실험결과를 정리하였다. 각 보강근의 겹이음길이는 ACI 440에서 제시하고 있는 FRP 보강근에 대한 기준을 적용하였으며, 실험결과에서 사용된 FRP 보강근의 경우, 기준에서 제시하고 있는 부착길이에 대한 1.3과 1.6의 계수가 충분한 것으로 나타났다.

본 연구에서는 현장타설과 프리캐스트 방식의 콘크리트 충진 FRP 교각의 성능평가 실험을 수행하였다. 8개의 축소모형 실험체에 대한 준정적 실험을 실시하였으며, 실험변수로는 FRP 두께, 콘크리트 강도, 횡방향 철근비, 직경을 선정하였다. 반복 횡하중에 대한 연성능력을 평가하고 각 시험체의 강성저하에 따른 감쇠비와 파괴양상 등을 비교하였다.

FRP bar는 높은 인장강도와 경량의 재료로 철근부식문제를 해결할 수 있는 대안으로 대두되고 있다. 그러나 FRP와 콘크리트 모두 취성적인 재료로 철근콘크리트보다 낮은 연성을 갖게 되며, 갑작스러운 파괴를 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 FRP 보강근을 사용한 휨부재의 압축측을 나선형 보강근으로 구속하여 거동을 개선하고자 하였으며, 구조실험을 통하여 파괴모드의 개선 및 연성증가를 확인할 수 있었다.

혹독한 자연환경하에서의 구조물의 내구성이 주요한 관심사도 대두되면서 건설분야에서 섬유강화폴리머의 사용이 점차 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 FRP bar를 휨부재의 휨보강근으로서의 적용가능성을 평가하기 위하여 휨실험을 수행하였다. 탄소섬유, 유리섬유 및 탄소와 유리섬유를 혼합한 hybrid 섬유 보강근을 사용하여 보강량을 변화시킨 12개의 실험체를 제작하여 실험을 수행하였으며, 그결과는 파괴형태, 모멘트-변위, 휨강도, 연성지수 및 단면에서의 변형율분포 등에 대하여 분석하였다. 실험결과는 ACI 기준에 제시된 모델과 비교하였으며, 전체적으로 보의 휨강도는 강도설계이론에 의한 결과와 거의 유사한 것으로 나타났다. 그러나 처짐의 경우에는 유리섬유의 경우는 이론이 과대평가 되었으며, 탄소섬유는 과소평가되는 것으로 나타났다.

최근에 상용 FRP 판(plank)을 콘크리트 구조물의 영구 거푸집 및 보강재로 이용하기 위한 연구가 진행되고 있다. FRP 판과 타설 콘크리트가 합성효과를 발휘하기 위해서는 두 재료간의 부착이 중요한 요인 중의 하나이다. 이러한 부착을 확보하기 위하여 FRP 판에 모래를 일반적으로 건설현장에서 많이 사용하는 에폭시를 이용하여 부착하였다. FRP 판과 콘크리트 합성구조의 구조적 거동을 이해하기 위해서는 FRP판과 타설 콘크리트 사이의 정량적인 국부 부착모델이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같은 합성구조 시스템에 간단히 적용할 수 있는 단순 부착모델을 제안한다.

연구에서는 Sprayed FRP 공법을 이용하여 보강된 철근 콘크리트 전단 파괴형 기둥의 구조성능을 평가하기 위하여 2/3 크기로 축소된 총 6개의 기둥 실험체를 제작하여, 일정한 축하중 (0.1Agfc')하에서 반복 횡하중을 가력한 구조 실험을 수행하였다. 4개의 실험체는 유리 및 탄소 단섬유와 에폭시 및 비닐에스테르 수지를 조합하여 Sprayed FRP로 보강하였으며, 또한 비교 목적을 위하여 고강도 탄소섬유시트(CFS)로 보강된 실험체 1개와 무 보강 실험체 1개를 포함하였다. 실험결과, Sprayed FRP로 보강된 실험체의 최대내력은 무 보강 실험체 대비 10～30%가 증가 하였을 뿐만 아니라, 연성은 약 1.15배 향상되어, 본 연구에서 제안한 Sprayed FRP 공법은 충분한 보강효과가 기대되는 신기술 이라고 판단된다.

본 연구에서는 FRP Rebar로 보강된 철근콘크리트 보의 휨성능을 평가할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 인공신경망 중 다층인식자 모형을 사용하였다. 인공신경망 모형에 사용될 학습자료들은 기존 연구자료들의 데이터를 이용하였다. 입력층의 독립변수는 휨성능에 주요 요소인 폭, 유효깊이, 압축강도, FRP 보강비, FRP 균형철근비을 사용하였다. 출력층 종속변수는 실험에서 측정된 모멘트 성능을 사용하였다. 개발된 인공신경망 모형은 GFRP, CFRP, AFRP Rebar 적용이 모두 가능하며, 모형의 검증은 다른 선행 연구자들이 수행한 자료를 이용하였다. 인공신경망 모형 추정결과 ANN(0.05) 모형의 경우에 비교적 정확한 휨성능 추정값을 나타낸 반면, ANN(0.1) 모형에서는 다소 오차가 발생하였다. 인공신경망 모형의 검증결과 주어진 실험 데이터 값과 비교적 일치하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 휨성능 평가 변수에 대한 민감도 분석결과 유효깊이의 영향이 가장 크고 FRP 철근비, FRP 균형철근비, 압축강도, 폭으로 분석되었다.

FRP 시스템으로 보강된 철근콘크리트 단면 대부분이 철근콘크리트로 구성되어 있어 휨해석 및 휨설계를 직사각응력블록을 이용한 강도설계법에 의존하는 경향이 있다. 그러나, 보강단면의 인장철근 및 FRP시스템에 의한 인장력이 부족한 단면의 FRP 시스템의 변형률이 인장파단변형률을 초과하면 강도설계법을 적용할 수 없는 해석상 모순에 빠져든다. 인장철근과 탄소섬유시트에 의한 인장력이 낮은 탄소섬유시트 보강보 실험에서 콘크리트 최대압축변형률이 0.003보다 낮은 것으로 측정되었을 뿐 아니라 최대휨모멘트는 강도설계법으로 산정된 공칭휨모멘트보다 작은 것으로 측정되어, FRP 시스템 보강단면의 공칭휨모멘트 산정에 강도설계법의 적용한계가 있는 것으로 나타났다.

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.

휨철근 대체재로 FRP Bar를 사용한 콘크리트 보에 대하여 휨보강근비의 변화에 따른 콘크리트의 전단강도를 일련의 콘크리트 보 실험을 통하여 조사하였다. 실험 결과, 콘크리트의 전단강도는 RC보의 경우보다는 낮은 값으로 나타났지만, 휨보강근비가 증가함에 따라 전단강도도 증가하는 것으로 분석되었다. 문헌에 제안된 식과 실험결과의 회귀분석을 이용하여 FRP Bar의 종류 및 휨보강근비를 고려한 전단강도보정계수를 제안하였다.