The application of machine learning in concrete technology has expanded rapidly, yet its reliability is often constrained by limited experimental data, heterogeneous testing conditions, and inconsistencies across published studies. This study investigates the integration of machine learning and synthetic data augmentation to predict the compressive strength of concrete incorporating biochar as a partial replacement for cement. An experimental dataset was compiled from peer-reviewed journal articles indexed in Web of Science, focusing on biochar-modified concrete mixtures. Input variables included cement content, fine and coarse aggregates, biochar dosage, water to binder ratio, superplasticizer content, and curing age, with compressive strength as the target variable. Extreme Gradient Boosting was adopted due to its strong performance on nonlinear tabular data. Model performance was evaluated using the mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), and coefficient of determination (R²), alongside five-fold cross-validation. Hyperparameter optimization was performed using Optuna. To address data scarcity, a synthetic dataset of 1000 samples was generated using ChatGPT. the large language model approach relied solely on natural language prompts. Only feature definitions and the target variable were provided, without exposing the original data or implementing data generation algorithms. Three modeling strategies were examined. First, model trained and tested solely on experimental data achieved a testing R² of approximately 0.91. Second, model trained on synthetic data and evaluated exclusively on experimental data showed reduced generalization, achieving a testing R² of about 0.42, indicating pronounced domain shift effects. Third, synthetic and experimental data were combined through data augmentation and jointly modeled, a testing R² of 0.93 was achieved. The result showed that the use of LLMs for augmentation improved the performance of the model.

본 연구는 물-시멘트비, 실리카퓸 및 감수제 혼입에 따른 시멘트 페이스트의 항복응력 및 소성점도 변화를 정량적으로 분석하였다. 또한 혼합 직후부터 60분까지 시간 의존 레올로지 특성을 측정하여 구조적 빌드업 거동을 평가하였다. 실험 결과, 물-시멘트비 증가는 레올로지 저항을 감소시키는 반면 실리카퓸은 일정 함량 이상에서 급격한 점도 증가를 유발하였으며, 감수제는 이러한 증가 경향을 완화하는 역할을 하였다. 특히 변 수 간 교호작용 효과가 유의하게 나타나 단일 변수 최적화만으로는 목표 유동 범위를 확보하기 어려운 것으 로 확인되었다. 또한 실리카퓸 함량이 높은 조건에서는 시간 경과에 따른 항복응력 증가율이 크게 나타나 작 업 가능 시간 단축 가능성이 확인되었다. 본 연구는 다공성 콘크리트용 바인더의 항복응력 및 점도에 대한 정량적 설계 범위를 제시함으로써 다공성 콘크리트 제작을 위한 배합 설계의 기초 자료를 제공한다.

본 연구는 물-시멘트비와 감수제 조건을 일정하게 유지한 상태에서 PVA와 EVA, 아크릴레이트 에멀전을 각 각 혼입한 시멘트 페이스트를 대상으로 시간 경과에 따른 레올로지 변화를 비교 및 분석하였다. 혼합 직후와 15, 30, 60분 시점에서 항복응력과 점도를 측정하여 폴리머 종류에 따른 구조 형성 속도와 점성 발달 경향을 정량적으로 평가하였다. 실험 결과, 폴리머 종류에 따라 초기 레올로지 값과 시간에 따른 증가율이 뚜렷하게 구분되었으며, 일부 에멀전 조건에서는 후기 구조 발달이 상대적으로 크게 나타났다. 또한 고함량 혼입 시 점도 상승 경향이 관찰되어 적정 투입 범위 설정의 중요성이 확인되었다. 본 연구는 폴리머 종류에 따른 시 간 의존 레올로지 특성을 체계적으로 제시하여, 폴리머 개질 다공성 콘크리트 제조 시 공극 균일성과 시공 안정성을 동시에 확보하기 위한 개질 바인더 설계의 기초 자료를 제공한다.

Incorporating nanotechnology into cement composites significantly improves mechanical properties such as strength, toughness, and durability. Graphene, with high tensile strength and large surface area, shows great promise as a nanofiller, but its hydrophobicity complicates its dispersion in cement matrices. This study used a graphene-cellulose nanofiber (G@ CNF) hybrid filler to ensure a highly uniform dispersion within the cement microstructure. The hybrid filler acts as a bridge and efficiently fills voids within the matrix. The planar structure of graphene also provides nucleation sites for hydrated products, leading to a denser microstructure. The cement composite containing 0.01 wt.% graphene exhibited a compressive strength of 72.7 MPa, representing a 47.5% improvement over the plain cement. Furthermore, the resulting cement demonstrated enhanced water resistance compared to graphene oxide-reinforced-cement. This approach offers a cost-effective and sustainable way of producing high-strength, durable cement composite.

Based on a carbon emission inventory of China’s cement industry, this study evaluates the performance of six machine learning models—ridge regression (RR), polynomial regression (PR), random forest (RF), support vector machine (SVR), gradient boosted regression tree (GBRT), and feed-forward neural network (FNN)—in predicting carbon emissions. Model accuracy, feature importance, and residual distributions were analyzed. Results show that clinker production and coal consumption are the dominant factors, contributing 83.7% and 11.95% to emissions, respectively. PR and FNN achieved the best performance with R2 values up to 0.99 and lowest mean square errors (0.11 and 1.82). Their mechanisms were further adapted to improve the generalization of other models. Spatial analysis revealed that North, South, and Southwest China are major emission regions. Using the optimal model, emissions in 2035 are projected to reach 519.14 million tonnes. This study offers technical insights for model optimization and supports low-carbon policymaking in the cement industry.

본 연구에서는 그래핀 나노플레이트(GNPs)가 혼입된 모르타르의 기계적 및 전기적 특성을 보통 포틀랜드 시멘트(OPC)와 비교하여 체계적으로 분석하였다. 시멘트 대비 0.1 wt.%의 GNPs를 첨가한 결과, 28일 양생 시 압축강도가 약 12% 증가하였으며, 7일 초기 재령에서 휨강도는 약 50% 향상되었다. 또한 GNPs가 혼입된 모르타르는 연속적이고 균일한 전도성 네트워크를 형성하여, OPC에 비해 약 49% 높은 전기전도도를 나타냈다. 열중량-미분열중량(TG–DTG) 분석 결과, GNPs의 도입이 핵생성 부위를 증가시키 고 C–S–H(Calcium Silicate Hydrate) 구조 생성을 촉진함으로써 시멘트의 수화 반응 속도를 향상시키는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 GNPs가 수화 반응 촉진과 미세균열 가교(micro-crack bridging) 역할을 통해 모르타르의 기계적 특성을 개선함과 동시에, 재료를 반도전성 복합체(semi-conductive composite)로 전환시킨다는 것을 보여준다.

In response to the contemporary demands of the construction industry for climate-change action and carbon neutrality, this study conducts a comprehensive analysis of the applicability of Portland limestone cement (PLC)—a notable sustainable alternative to ordinary Portland cement (OPC)—for highway pavement applications. PLC is an eco-friendly material that reduces carbon-dioxide emissions and energy consumption compared with OPC by reducing the clinker ratio in its manufacturing process. This study examines the fundamental physical and chemical mechanisms of PLC concrete and compares its mechanical performance and durability characteristics with those of OPC concrete. The results indicate that PLC concrete exhibits performance levels equivalent to or superior to those of OPC in key metrics such as compressive and flexural strengths, with particularly outstanding performance in durability aspects such as chloride-penetration resistance. However, the potential for early-age cracking and compatibility issues with certain admixtures are identified as challenges that must be addressed for the wider field application of PLC concrete. Thus, this study proposes the integration of nanotechnology to overcome these technical limitations and maximize performance. Specifically, methods to significantly improve the strength, abrasion resistance, fatigue resistance, and crack-control performance by utilizing nanomaterials such as Nano- , Nano- , and graphene oxide ( ) to control the microstructure of PLC concrete are presented. Finally, a comprehensive roadmap is proposed to enhance the field applicability of PLC concrete for highway pavements and contribute to the construction of sustainable social infrastructure through three key strategies: mix design optimization, consideration of regional environmental conditions, and integration of nanotechnology.

본 연구에서는 셀루로오스 나노섬유(CNF) 첨가와 (3-아미노프로필)트라이에톡시실란(APTES)로 표면 처리한 CNF가 시멘트 모르타르 복합체에 미치는 영향을 분석하였다. 일반 시료, 비개질 CNF, APTES 개질 CNF, 그리고 APTES 용액만 첨가한 경우 등 네 가지 조건을 주요 변수로 하여 시험을 진행하였다. 최적 성능은 CNF 0.3 wt%와 APTES 3 vol% 처리 시 나타났으며, 이 조건에서 압축강도와 휨강도가 가장 높게 나타났다. SME, XRD, FT-IR 분석 결과, 처리된 CNF가 수화 생성물과 균일하게 분산되고 화학적으로 결합함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 ATPES 처리로 CNF의 보강 효과가 시멘트 복합체의 역학적 성능을 크게 향상시킴을 확인할 수 있었다. 따라서 CNF 0.3 wt%와 APTES 3 vol%의 혼입 비율이 시멘트 복합체의 기계적 성능을 향상시키는 가장 효과적인 최적 배합비로 확인되었다.

하수 및 폐수 환경에서의 콘크리트 구조물은 부식성이 강한 황산 환경에 노출되어 석고와 에트링가이트 형성을 통해 심각한 열화를 초래한다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 그래핀 나노플레이트릿(GNP)이 시멘트 모르타르의 내산성 향상에 미치는 효과에 대 해 연구하였다. GNP는 시멘트 중량 기준으로 0.05 wt.%, 0.10 wt.%, 0.15 wt.%로 혼합하였으며, 시편은 28일간의 수중양생 후 0.05 M 황산에 30일 동안 노출시켰다. 내구성 성능은 수분 흡수율, 질량 손실률, 잔류 압축강도 시험을 통해 평가했다. 그 결과, 0.10 wt% GNP는 수분 흡수율을 감소시키고, 질량 손실을 제한하며, 98.9%의 압축강도를 유지함으로써 내산성을 크게 향상시켰다. GNP 함량이 0.15 wt% 이상으로 증가하면 응집이 발생하여 열화가 심화되었다. 이 연구는 GNP를 최적 농도인 0.10 중량%로 첨가하면 황산에 대한 내구성이 향상되고 가혹 환경에서의 장기 인프라 개발 분야에 유망한 잠재력이 있다는 결론을 내렸다.

본 연구는 아민화 셀룰로오스 나노섬유(CNF)를 시멘트 복합체에 적용하여 기계적 및 미세구조적 성능 향상을 도모하고자 하였다. CNF는 (3-aminopropyl) triethoxysilane (APTES)를 활용해 화학적으로 개질하였으며, 이는 시멘트 수화 생성물과의 계면 결합력 및 분산성을 향상시키기 위한 목적이다. 표면 개질의 성공 여부는 주사전자현미경(SEM)과 X-선 회절 분석(XRD)을 통해 확인 하였다. 다양한 함량의 개질 및 비개질 CNF를 혼입한 모르타르를 제작하여 압축강도 및 휨강도를 평가하였다. 그 결과, 아민화 CNF는 0.2% 혼입 시 압축강도 향상 효과가 가장 두드러졌으며, 휨강도는 0.3%에서 가장 우수한 성능을 나타내었다. 미세구조 분석을 통해, 아민화 CNF가 시멘트 수화물과의 상호작용을 통해 내부 조직을 치밀하게 형성하고 공극률을 저감시키는 것으로 확인되었다. 본 연구는 화학적으로 개질된 CNF가 지속가능하고 고성능인 시멘트 복합재료 개발에 있어 유효한 기능성 첨가제로 활용될 수 있음을 시사한다.

전 세계 이산화탄소 배출량이 지속적으로 증가하면서, 환경 개선 및 탄소 격리를 위한 다양한 연구들이 진행되고 있 다. 건설 산업에서도 탄소를 줄이기 위한 연구로 바이오차를 건설 자재에 사용하여, 탄소 격리를 위한 방법으로 진행되고 있다. 바이오차는 바이오매스를 열분해하여 생성한 숯으로, 높은 탄소 함량과 다공성 구조가 특징이며, 탄소 격리를 위한 물질로 떠오 르고 있다. 본 연구에서는 시멘트 사용량을 줄이고 바이오차를 혼입한 콘크리트를 건설 자재로써 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 시멘트의 일부를 바이오차로 치환하여 혼입한 콘크리트의 역학적 특성(슬럼프, 공기량, 압축강도)과 질량 기반 특성 (흡수율, 밀도, 공극률)을 평가하였다. 바이오차의 시멘트 치환율은 0%, 5%, 10%로 설정하였다. 바이오차의 수분 흡수 및 보유 력에 따라 바이오차의 시멘트 치환율이 증가할수록 슬럼프는 감소하였다. 바이오차의 다공성 구조를 SEM 실험으로 확인하였으 며, 이에 따라 콘크리트에서의 공극 형성으로 바이오차의 시멘트 치환율이 증가할수록 공기량과 흡수율이 증가하였다. 바이오차 의 시멘트 치환율 5%에서 압축강도와 비강도가 가장 높은 값으로 나타났으며, 탄소 격리를 위한 방법으로 건설 자재 활용의 가능성을 확인하였다.

시멘트 기반의 재료들은 친수성 및 다공성을 가지고 있어 물과 이온의 침투가 쉽게 발생함에 따른 다양한 내구성 저하를 가져올 수 있다. 현재 발수 코딩제, 페인트 등을 이용해 구조물 표면에 도포하여 외부 수분 침투를 방지하는 방법이 사용되고 있으나, 이러한 방법은 코팅제의 지속적인 재도포에 따른 유지관리 주기가 짧다는 단점이 있다. 이에 따라 본 연구에서는 발수성 혼화재료를 시멘트 혼입한 발수성 모르타르에 대한 연구를 진행하였다. 발수성 모르타르의 발수 성능을 분석하기 위하여 모세관 흡수, 염 결정화 내구성, 물의 접촉각 시험 등을 진행하였다. 또한 열중량 분석, X-선 회절 분석을 통하여 발수성 혼화재료가 시멘트 수화에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구하였다. 실험 결과, 발수성 혼화제의 혼입은 압축 및 휨 강도를 일부 저하시켰으나, 모세관 흡수율 및 염 결정화 내구성 측면에서 우수한 성능을 나타냈다. 열중량분석 및 X-선 회절 분석 결과, 발수성 혼화제가 클링커 입자 표면에 흡착하여 초기 수화 반응을 지연시키는 경향을 보였으며, 장기적으로 총 수화물 생성량을 감소시켜 모르타르의 역학적 성능 저하를 초래하였다.

이 글은 미륵사지 석탑 등의 문화유산 보수 재료로서 콘크리트의 물성에 주목하여 당시 문화유산 복원이 지니는 근대적 성격을 조명한 것이다. 전근대 시기에는 쓰이지 않았던 시멘 트라는 새로운 재료의 도입과 이를 이용한 문화유산 보수와 복원을 물질문화 연구의 관점에 서 이해하려는 시도의 일환이다. 조선 고적 조사를 하던 일제 관학자들은 화강암을 주재료로 한 석조유물과 유적에 주목했지만 당시 일제는 석조유물 보수와 복원의 경험이 없었다. 조선 보다 앞선 문명을 자랑하던 일본은 근대의 물질 시멘트로 석조 문화유산을 보수했다. 시멘트 를 통한 일제의 미륵사지 석탑과 석굴암 등의 보수는 일제에 의한 근대의 이식이자 복원의 근대화라고 평가할 수 있다. 지속 가능한 문화유산의 현상 유지, 대량생산을 통한 균일한 품 질의 신재료 사용, 상대적으로 빠른 기간에 가능한 효율적인 공정이었다는 점에 일제강점기 시멘트를 통한 문화유산 보수의 근대성을 지적하고자 한다.

노면결빙에 따른 전도사고 및 블랙아이스에 의한 사고 등이 증가하고 있으며 이를 해결하기 위한 발열 시멘트 복합체에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리튬이차전지 산업에서 발생되는 폐 CNT 폐 음극재 등 탄소계 산업부산물을 활용하여 고상탄소 캡슐을 제조 하고 이를 혼입하여 레미탈 및 모르타르 실험체를 제조하여 전기 인압에 따른 중심부 표면 온도 측정 및 열화상 카메라를 통하여 발열 성능을 평가하였다. 고상탄소캡슐 혼입량이 증가할수록 발열 성능이 우수하게 나타났으며 레미탈 실험체의 경우 DC 24 V에서 모든 실험체가 35분 내 표면온도 60℃ 이상 나타내었다. 모르타르 실험체의 경우 전기 인압 DC 24 V에서 고상탄소캡슐을 19% 이상 혼입 시 소요시간 30분 내 30℃ 이상의 발열 상승 목표를 만족하는 것으로 나타났다.