최근 도심지 버스정류장의 아스팔트 포장을 콘크리트 포장으로 전환하는 추세이다. 서울시에서는 헌릉로 구간 중앙버스정류장에 현 장타설 방식의 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)을 국내 최초로 적용하였다. CRCP는 슬래브 내부에 철근을 연속적으로 배근하며 수축줄 눈을 두지 않고 균열을 허용하는 공법으로 균열폭 거동이 공용성에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 헌릉로 구간 중앙버스정류 장에 인력포설 방식으로 시공된 CRCP의 균열폭의 거동 특성을 계측을 통해 분석하였다. 균열폭 거동 계측은 자연발생균열 2개와 유 도균열 1개에 파이형 균열게이지를 설치하여 수행하였다. 하나의 자연균열은 일평균 균열폭 거동이 약 0.278mm로 분석되었으며 다른 하나의 자연균열은 균열폭 거동이 약 0.184mm로 분석되었다. 유도균열의 균열폭 거동은 약 0.144mm로 분석되어 자연균열에 비해 균 열폭 거동이 다소 작게 분석되었다. 이와 같이 도심지의 버스정류장에 적용한 CRCP는 시공초기에 균열폭이 매우 미소하여 이물질과 수분의 침투를 억제하며 줄눈 콘크리트 포장의 줄눈부에서의 스폴링 등 포장 파손을 저감하는데 효과적일 것으로 분석되었다.

국내 고속도로의 콘크리트 포장은 줄눈 콘크리트 포장 공법을 주로 적용해 왔으나 잦은 줄눈부 파손으로 인해 최근에는 공용성이 우수한 연속철근 콘크리트 포장(CRCP)을 확대 적용하고 있는 추세이다. CRCP는 우수한 공용성을 가지고 있지만 다량의 철근 사용으 로 인해 초기 시공비가 높은 단점이 있다. 이러한 CRCP의 단점을 보완하고 공용성을 보다 향상시키기 위해 신개념 철근콘크리트 포 장(ARCP)이 개발되었다. 본 연구에서는 ARCP의 공용성 검증을 위해 고속도로 제14호선 함양~울산 구간에 시공된 ARCP와 동일한 구 간에 시공된 CRCP의 균열조사를 수행하였으며 균열형상 및 균열간격 등을 비교 분석하였다. 분석 결과 ARCP에서 발생한 균열은 CRCP와 비교하여 대부분 직선 형상으로 발생하였으며 균열간격도 보다 균일한 것을 확인하였다. 또한, ARCP에서는 좁은 균열간격, 지그재그 균열, 분리균열 등 부적절한 균열의 발생이 매우 적은 것을 확인하였다. 따라서 ARCP의 균열형상 분석 결과로 보아 ARCP 는 CRCP의 우수한 공용성을 보다 향상시킬 수 있는 공법이라는 것을 검증하였다.

신개념 철근콘크리트 포장인 ARCP(Advanced Reinforced Concrete Pavement)는 연속철근 콘크리트 포장인 CRCP(Continuously Reinforced Concrete Pavement)에서 균일하지 않게 발생하는 균열과 다량의 철근 사용으로 인한 높은 시공비를 개선한 기술이다. ARCP 는 고속도로 제1호선 언양~영천 구간에 최초로 시공하였으며 고속도로 제14호선 밀양~울산 구간에도 시공하였다. 이전의 시공 과정 및 초기 공용성을 기반으로 ARCP의 주요 기술 요소인 부분철근과 균열유도장치의 형상을 개선하여 고속도로 제14호선 창녕~밀양 구 간에 적용하여 시공하였다. 기존 균열유도장치는 반달형의 GFRP 재질로 제작되었으며 지지대를 이용하여 설치하였으나 개선된 균열 유도장치는 L형의 철재로 부분철근에 용접된 어셈블리 형태로 제작되어 설치가 간단하다. 기존 부분철근은 2개의 부분철근을 서로 연 결시킨 형상이었으나 개선된 부분철근은 연결부를 두지 않고 독립적인 형상으로 설치하였다. ARCP 시공 이후 초기 현장조사 결과, 균 열유도장치가 설치된 곳에서 적절한 균열이 발생하는 것을 확인하였으며 슬래브 표면 침하도 발생하지 않았다. 따라서 개선된 부분철 근과 균열유도장치를 적용함으로써 ARCP의 시공성 및 공용성을 한층 더 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

In the contemporary era, 3D printing technology has become widely utilized across diverse fields, including biomedicine, industrial design, manufacturing, food processing, aerospace, and construction engineering. The inherent advantages of automation, precision, and speed associated with 3D printing have progressively led to its incorporation into road engineering. Asphalt, a temperature-responsive material that softens at high temperatures and solidifies as it cools, presents distinctive challenges and opportunities in this context. For the effective implementation of 3D printing technology in road engineering, 3D printed asphalt (3DPA) must exhibit favorable performance and printability. This requires attributes such as good fluidity, extrudability, and buildability. Furthermore, materials utilizing 3DPA for crack repair should possess high viscosity, elasticity, toughness, superior high-temperature stability, and resistance to low-temperature cracking. These characteristics ultimately contribute to enhancing pavement longevity and ensuring worker safety.

본 연구는 추가적인 장비 없이 UAV만을 사용한 균열폭 측정 및 균열의 3차원 재구성 방법을 제안한다. UAV 사진측량법 및 CNN을이용한 균열의 3차원 재구성 및 균열폭 측정 검증을 위해 5곳의 균열이 존재하는 벽면을 대상으로 균열의 3차원 재구성을 하였 으며 UAV와 균열 사이의 거리 4가지에 대해 균열폭을 측정하고 균열 현미경 측정값과 비교하여 정확성을 검증하였다. 대부분의 균열 에서 균열폭을 정확히 측정하였으나 균열폭이 0.5mm보다 작은 경우와 벽면이 심하게 그늘져 어두운 곳에서는 측정 유효성이 떨어지 는 결과를 보였다.

With the increasing number of aging buildings across Korea, emerging maintenance technologies have surged. One such technology is the non-contact detection of concrete cracks via thermal images. This study aims to develop a technique that can accurately predict the depth of a crack by analyzing the temperature difference between the crack part and the normal part in the thermal image of the concrete. The research obtained temperature data through thermal imaging experiments and constructed a big data set including outdoor variables such as air temperature, illumination, and humidity that can influence temperature differences. Based on the collected data, the team designed an algorithm for learning and predicting the crack depth using machine learning. Initially, standardized crack specimens were used in experiments, and the big data was updated by specimens similar to actual cracks. Finally, a crack depth prediction technology was implemented using five regression analysis algorithms for approximately 24,000 data points. To confirm the practicality of the development technique, crack simulators with various shapes were added to the study.

본 연구는 수직 벽체형 콘크리트 구조물의 정밀안전진단을 위한 외관조사시 고품질 정밀영상을 자동화된 방식으로 획득하여 균열손상을 탐지하고 시설물의 상태를 평가하기 위하여 개발된 등벽드론 탑재형 균열진단 시스템에 대한 것이다. 본 논문에서는 영상기반 균열진단 시스템을 이용한 정밀영상 획득기술, 자동화된 영상처리 알고리즘을 이용한 데이터 처리 기법을 제시하였으며, 실험적으로 도출된 지상표본거리를 기반으로 영상처리 자동화 알고리즘을 이용하여 생성된 균열모사 시험벽체의 평면전개 이미지 상 균열손상의 위치 정확도를 평가 분석하였다. 평가분석 결과, 가로축 길이 대비 최대 1.1%, 세로축 길이 대 비 최대 1.4%의 오차율을 보이는 것으로 나타났다. 제안된 영상 내 픽셀 좌표와 지상표본거리를 기반으로 균열손상의 위치를 추정하는 기법은 실측 좌표 대비 평균 1.0% 이하의 위치 오차를 가지는 것으로 평가되었다. 최종적으로 영상기반 진단과 긴급 보수와 같은 일반적인 시설물의 유지관리에 요구되는 위치 정확도를 확보하고 있는 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열의 크기와 위치를 검출하는 알고리즘을 개발하였다. 균열은 총 9단계로 자 동 검출되었으며, 기본 기능은 매트랩 프로그램의 기능이었다. 5단계와 8단계에서는 균열 검출 정확도를 높이기 위해 사용자 알고리즘을 추가하였으며, 균열 영상과 비균열 영상을 각각 1,000개씩 사용하였다. 균열 이미지에서는 균열이 100% 검출됐지만 품질 측면에서 나쁘지 않은 결과를 제외하더라도 91.8%의 결과가 매우 양호했다. 또한, 균열되지 않은 이미지의 정확도도 94.7%로 매우 양호했다. 이에 본 연구에서 제시한 균열검출 알고리즘은 콘크리트 우물 균열의 위치와 크기를 검출할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위해 철근을 대체하여 내산화성과 전기저항이 높은 GFRP 보강근을 적용한 도상슬래브의 최적 변수해석을 수행하였다. 철도 궤도슬래브에 적용되는 철근은 열차 운행 중 신호전류의 손실을 일으켜 열차의 안정성을 저해하며, 철 근의 부식으로 내구성이 저하될 수 있다. GFRP 보강근의 직경 및 배근 개수 변화가 전체 콘크리트 도상슬래브의 휨강도 및 균열제어 에 미치는 영향을 유한요소 변수해석을 통하여 상세분석하였다. 해석 결과, GFRP 보강근의 직경 및 배근을 합리화하여 제안하였으며 이러한 경우 기존 배근보다 더욱 경제적인 단면을 도출할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구로부터 도출된 결과는 향후 GFRP 보강근을 적용하여 도상슬래브를 설계하는 경우 보다 합리적이고 경제적인 단면을 산정할 수 있는 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구는 Mori-Tanaka 방법 및 멀티스케일 접근 방법을 적용하여 CNT의 굴곡성을 고려한 CNT-복합재 보강 콘크리트 보에 대한 균열해석을 수행하였다. Ad-hoc Eshelby 텐서에 기반하여 CNT의 굴곡성을 기하학적으로 고려하여 폴리머와 합성 하는 방법을 적용하였다. 멀티스케일 방법이 기반하여 CNT 함유량 및 굴곡성 변화에 따른 복합재의 탄성계수 및 강도변화를 추정하였다. 본 해석모델은 기존 문헌과 비교검증하였다. 본 연구에서 도출한 결과는 CNT 함유량과 CNT 굴곡성의 상호관계를 도시하였다. CNT 보강 복합재 구조물의 해석에 있어서 CNT 굴곡성의 중요성을 입증하였다.

본 연구는 재래 철근콘크리트공법의 거푸집 및 철근보강재를 FRP 판으로 대체한 개념이다. FRP판에 리브를 갖게 하여 FRP 판과 콘크리트 합성을 개선하고 거푸집의 강성증가를 유도하여 영구거푸집 및 철근보강재로 활용하는 방안이다. 본 연구는 전단경간비가 짧고 리브가 있는 FRP 판과 콘크리트 합성보의 휨/전단 파괴거동과 균열형태를 비교 분석하였다. 콘크리트의 경우 CDP 모델을 사용하였고, 외연적 비선형 유한요소해석 결과와 기존 실험결과를 정점 하중 및 균열형태에 대해 비교 분석하였다. 유효균열방향 개념을 사용하여 콘크리트 균열패턴을 시각적으로 표현하였다. 인장 등가소성변형률이 0 보다 큰 곳에서 균열이 시작된다고 가정하고, 균열평면에 수직인 벡터의 방향은 최대 주소성변형률의 방향과 평행한 것으로 가정하였다. 이 방향을 콘 크리트의 균열으로 생각하여 실험에서 확보한 균열형태와 비교 분석하였다. ABAQUS/Explicit 의 CDP 모델은 FRP 합성구조체의 비선형 거동 및 균열형태 모사가 가능한 것으로 판단된다. 초기강성의 불일치는 리브가 있는 FRP 판과 콘크리트 사이의 미세균열 및 접착력 등의 문제로 인해 발생한 것으로 사료되며 1차 정점 하중 및 균열형태를 적절히 추적할 수 있으므로 앞으로 다양 한 FRP 합성구조시스템의 거동 및 균열해석에 이용 가능할 것으로 판단되나 보다 다양한 파괴 매카니즘에 대한 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.

This study presents the estimation of crack depth by analyzing temperatures extracted from thermal images and environmental parameters such as air temperature, air humidity, illumination. The statistics of all acquired features and the correlation coefficient among thermal images and environmental parameters are presented. The concrete crack depths were predicted by four different machine learning models: Multi-Layer Perceptron (MLP), Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), and AdaBoost (AB). The machine learning algorithms are validated by the coefficient of determination, accuracy, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The AB model had a great performance among the four models due to the non-linearity of features and weak learner aggregation with weights on misclassified data. The maximum depth 11 of the base estimator in the AB model is efficient with high performance with 97.6% of accuracy and 0.07% of MAPE. Feature importances, permutation importance, and partial dependence are analyzed in the AB model. The results show that the marginal effect of air humidity, crack depth, and crack temperature in order is higher than that of the others.

최근 국내에서 토목 및 건축구조물의 노후화 및 성능저하에 따른 사회적인 우려가 발생하고 있다. 일반적으로 노후 구조물의 보수보강 방법으로는 외부 부착공법이 가장 많이 사용되고 있으며 시공 용이성을 위하여 GFRP나 CFRP Sheet나 Plate를 활용한 부착 보강방법이 활발히 적용되고 있다. 그러나 이들 방법은 온도에 취약하며 탄소섬유의 경우 경제성이 낮다는 우려가 발생한다. 본 연구에서는 친환경적이고 내열성이 상대적으로 우수한 현무암 섬유(BFRP)를 활용하여 온도변화 및 콘크리트 표면 내 균열발생에 따른 BFRP-콘크리트의 인장 부착성능 및 파괴 패턴을 실험적으로 평가하였다. 그 결과 구조물의 온도가 상승함에 따라 BFRP-콘크리트 계면의 부착성능은 약 30%정도 감소하는 것으로 나타났으며 내열성 수지를 사용한 보강재의 경우 일반 함침용 에폭시 수지보다 부착성능이 다소 우수한 것으로 평가되었다. 콘크리트 표면 내 균열 발생된 경우 균열의 폭이 증가함에 따라 부착 성능은 약 20%씩 감소하는 것으로 나타났다. 하지만 균열보수제로 보강 후 계면에서의 부착성능의 경우, 보강 전 대비 약 30% 정도의 개선효과를 나타내었다.

콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조 물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하 드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.