• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2010년도 춘계 학술대회 제22권1호
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• pp.387-388
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• 2010

본 연구에서는 촉진제로서 염화칼슘($CaCl_2$)을 첨가한 모르타르의 수화 촉진효과를 검토하기 위하여 관입저항시험과 초음파속도 측정기를 이용하여 응결시간을 추정하였으며, 염화칼슘의 초기 강도에 대한 영향을 알아보기 위하여 압축강도를 측정하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.173-179
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• 2008

비파괴시험에 의한 콘크리트 압축강도 추정시 반발경도법은 콘크리트 타설 후 시간경과에 따라 재령계수를 적용하고 있으나 초음파속도법은 적용되지 않고 있다. 재령경과에 따른 콘크리트 초음파속도의 변화에 대한 재령계수 적용의 필요성에 대하여 검토해야함에도 불구하고 그에 대한 연구가 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 콘크리트 초음파속도를 측정하여 강도 추정식에 적용될 재령계수를 산정하기 위한 실험을 실시한 결과, 초음파속도는 콘크리트 경화에 따라 재령 초기 기준치에 비교하면 급격한 변화를 보여 재령계수를 반드시 적용해야 한다는 것을 알 수 있었으며 실험결과에 의해 콘크리트 초음파속도의 재령계수를 제안하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.345-356
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• 2010

직접전단과 불균형모멘트를 재하받는 슬래브-기둥 내부 접합부에 대한 대체설계방법이 개발되었다. 슬래브-기둥 접합부는 뚫림전단파괴에 앞서서 휨균열에 의해서 손상을 받으므로, 이 연구에서는 위험단면의 압축대에서 대부분의 전단저항이 발휘된다고 가정하였다. 뚫림전단강도의 산정을 위하여, 슬래브 휨모멘트와 불균형모멘트에 의해서 유발되는 압축수직응력의 영향을 고려하였다. 압축수직응력과 전단응력 사이의 상관관계를 고려하기 위하여, Rankine의 콘크리트 재료파괴기준을 사용하였다. 제안된 강도모델은 실험 결과와의 비교를 통하여 검증하였다. 검증 결과, 제안된 설계방법은 ACI 318과 Eurocode 2 보다 우수한 강도추정능력을 가지고 있으며 직접전단 또는 직접전단-불균형모멘트 복합하중을 재하받는 슬래브-기둥 접합부의 설계에 사용될 수 있다는 점이 밝혀졌다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.51-56
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• 2004

철근콘크리트구조물에 화재가 발생하게 되면 콘크리트내의 시멘트 수화물과 골재의 상반된 거동으로 조직이 연화되며 열응력 등으로 균열이 발생하여 부분적 혹은 전체구조시스템에 심각한 영향을 끼칠 수 있는 손상이 발생하여, 철근 콘크리트 구조물의 내구성을 현저히 저하시키게 된다. 콘크리트의 화재피해 상황은 콘크리트에 사용된 혼화재료 및 골재 등 사용재료의 영향을 받게 되며 설계기준 강도에 따라 그 피해 상황 역시 다르게 나타나기 때문에 화재피해를 입은 콘크리트 구조물의 열화 진단은 화재에 의한 열화 메커니즘을 바탕으로 이루어져야 하며, 이를 위해서는 고온에 노출된 콘크리트의 공학적 특성에 관한 기초자료가 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 설계기준 강도 및 사용재료에 따라 콘크리트를 제조 하여 고온환경에 노출시켜 폭열상태, 초음파속도, 압축강도 등을 측정하여 화재로 열화된 콘크리트 구조물의 재사용 여부 및 피해 등급 결정을 위한 정밀 진단과 보수ㆍ보강공법의 선정을 위한 기초 자료로 제시하고자 한다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.257-262
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• 2001

There are only a few tests to ensure concrete quality before placing in domestic situ; One is slump test for workability, the other is air content test for durability, the concrete compressive strength which is one of important factors to influence on concrete Quality has been tested after 28 days placing. Methods on early judgement of concrete strength have been introduced for concrete quality management, but such methods are time consuming, expensive, and required special expertise. Therefore, these have difficulty in situ application for concrete management. This study aimed at reviewing application of estimated equation of compressive strength as means for ready-mixed concrete, making an estimated equation which enables to estimate 28 days compressive strength by using regression formula analysis on basis of mixing designs of ready mixed concrete and results of compressive strength.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2003년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.643-646
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• 2003

This study concerns the new estimated strength equation of concrete by penetration test. There are not only few estimate strength equations of concrete, but also many problems to apply them because of time, cost, easiness, structural damage, reliability and so on. In this study, there performed a series of test for one year and estimated strength equation of concrete as follows; Linear: fck =3.38d - 95.1 ($$r^2$$=88.6%) Quadratic: fck =0.188$$d^2$$- 10.76d + 166.3 ($$r^2$$=96.7%) here, fck : estimated compressive strength of concrete by Mpa d: exposed probe length by mm.

• 콘크리트학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.651-660
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• 2014

강섬유로 보강되어 SF-RPC (Steel-Fiber reinforced Reactive Powder Concrete)로 불리는 초고성능 콘크리트의 설계는 이에 대한 연구결과를 기반으로 한 가이드라인을 통해 수행되고 있으나, 명확한 설계기준은 확립되지 않은 상태이다. 특히 SF-RPC 일반적으로 고온($90^{\circ}C$)의 증기양생을 필요로 하므로 프리캐스트 부재 형태로 사용되고 있어 부재간 접합 방법이 중요한 설계 요소로 간주됨에도 불구하고 명확한 설계기준이 존재하지 않음에 따라 현재 안전성 및 경제성 측면에서 많은 의문이 있는 상태이다. 본 연구에서는 SF-RPC의 명확한 정착 설계를 위한 기반으로 SF-RPC와 철근 사이의 부착강도를 실험적으로 파악하고, 기존에 사용하였던 평가 방법의 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위해, 콘크리트의 압축강도, 피복두께, 섬유의 혼입량을 변수로 가진 직접 뽑힘 실험을 계획 및 수행하였다. 실험 결과 SF-RPC의 부착강도는 압축강도의 증가량에 따라 증가하고 있으나 그 증가율은 크게 나타나지 않음을 확인할 수 있으며, 피복두께의 증가에 따라 부착강도가 증가하며 $5.2d_b$ 이상의 피복을 가질 경우 매우 짧은 매입깊이인 $3d_b$의 매입깊이에서도 철근을 항복시킬 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 섬유의 보강에 의해 부착강도가 두배 이상 증가하는 것을 확인하였다. 안전하고 경제적인 설계를 위해서는 SF-RPC의 부착강도를 추정할 수 있어야 하나, 현재까지는 이에 대한 추정식이 제시되고 있지 않으며, SF-RPC의 거동이 압축응력하에서는 큰 탄성 거동을 하며, 인장응력하에서는 소성거동을 함에 기인하여 Tepfers의 응력 해석 방법을 적용한 결과 실험 결과와 유사한 추정치를 기대할 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2017년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.152-153
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• 2017

In the construction site, it is necessary to estimate the compressive strength of concrete in order to adjust the demolding time of the form, and establish and adjust the construction schedule. The compressive strength of concrete is determined by various influencing factors. However, the conventional method for estimating the compressive strength of concrete has been suggested by considering only 1 to 3 specific influential factors as variables. In this study, six influential factors (Water, Cement, Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at three conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. After using algorithm of various methods of machine learning techniques, we selected the most suitable regression analysis model for estimating the compressive strength.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2006년도 춘계학술논문 발표대회 제6권1호
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• pp.155-158
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• 2006

Deduction of compressive strength in concrete members is very important to decide stability of structures. In this study, we compare the compressive strength of concrete between nondestructive test done to the building which was to be demolished at residential reconstruction site and destructive test of core specimen from the site. The result is more reliable because ore can compare the measurement of nondestructive tell with the result from destructive test using drilled cores. Compressive strength of each material was calculated with the result of rebound number test. In addition, we performed ultrasonic test for another result of compressive strength. And we made a comparative study of compressive strength of concrete drawn from both nondestructive and destructive tests.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2018년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.130-131
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• 2018

The compressive strength of concrete is determined by various influencing factors. However, the conventional method for estimating the compressive strength of concrete has been suggested by considering only 1 to 3 specific influential factors as variables. In this study, nine influential factors (W/B ratio, Water, Cement, Aggregate(Coarse, Fine), Fly ash, Blast furnace slag, Curing temperature, and humidity) of papers opened for 10 years were collected at 4 conferences in order to know the various correlations among data and the tendency of data. The selected mixture and compressive strength data were learned using the Deep Learning Algorithm to derive an estimated function model. The purpose of this study is to investigate the effect of the number of hidden layers on the prediction performance in the process of estimating the compressive strength for an arbitrary combination.