1조

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 딥러닝을 이용한 콘크리트 공극 탐지 및 강도 측정 프로세스 구축

영문 : Process of Concrete void detection and strength measurement using deep learning

과제 팀명

공극을 찾아조

지도교수

문영일 교수님

개발기간

2022년 3월 ~ 2022년 6월(총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 김*승(팀장)

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 박*규

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 박*배

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 유*관

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 이*호

서울시립대학교 토목공학과 20178600** 고*서

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

토목분야에서 핵심재료인 콘크리트의 강도는 구조물의 안정성과 사용성 확보에 있어 매우 중요함. 따라서 콘크리트의 강도를 확인하는 것은 필수적인 과정임. 또한 기존 구조물의 콘크리트에 대해서도 지속적인 안전진단이 필요함.

콘크리트 강도측정방식은 크게 실험적 방법과 비파괴적 시험의 두 가지 방식으로 이루어져 왔음. 실험적 방법은 샘플링된 콘크리트에 대해 직접 압축력을 가해 압축강도를 실험하는 방식이 대표적이며, 비파괴적 방법은 표면을 타격하여 강도를 측정하는 반발경도법과 콘크리트를 통과하는 음파의 속도를 통해 강도를 측정하는 초음파법이 대표적임. 이러한 두 가지 방식 모두 콘크리트 미세구조를 직접적으로 반영하지 않고 물리적인 측정값을 도출해내 강도를 판단하는 방식임. 콘크리트 특성상 그 강도는 내부 미세구조가 결정하는데, 내부구조와 강도의 상관관계에 대한 학술적 연구는 많이 진행되어 왔지만 실무에서 강도를 측정할 때에 적용되진 못함.

기존의 측정방식을 이용해 각각의 대상 콘크리트에 대해 반복적인 측정을 하게되면 비용적, 시간적 소모가 크며, 특히 구조물의 안전진단시 매 진단마다 긴 측정과정을 반복해야 함. 

최근 콘크리트분야에 X-ray 및 CT기법이 도입되며 활발한 연구가 진행되고 있음. 또한 머신러닝기술이 발전하여 CT기법과 연계된 연구들이 진행되고 있는 추세임. 하지만 실무에서의 강도측정은 여전히 이전의 방식들에 의해 이루어지고 있음. 따라서 CT기법과 머신러닝의 연계를 통해 자동화된 콘크리트 강도측정 프로세스를 구축하여 기존 측정방식의 비용적, 시간적 소모를 감소하고자 함.