최근 일본에서는 콘크리트의 성능을 향상시킨 고유동콘크리트에 대한 연구가 활발히 진해되어 일부 실용화단계에 와 있다. 그러나 국내에서는 이러한 고품질의 고유동콘크리트에 대한 연구가 극히 미진한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트의 유동성에 영향을 미치는 배합인자들의 특성을 파악하여 경제적이고 합리적인 배합방법으로 기존의 재료와 생산설비로서 고유동콘크리트 제조를 목포로 하였으며 아울러 실기시험 및 현장적용실험을 통해 고유동콘크리트의 현장적용 가능성을 평가하고자 한다. 연구결과 배합설계를 통해 기존의 재료와 생산설비로서 우수한 품질을 확보하면서 시공성면에서도 양호한 고유동콘크리트를 제조할 수 있음을 확인하였다.
Casting behavior of Zr(Y,Ce)O2 TZP/Mullite suspension during pressure filtration was investigated to prepare multi-layered Functionally Gradient Materials(FGM). The dispersion stabilities of each layer suspension were investigated by examination of zeta potential and viscosity. The each suspensions with 20 vol.% solid loading and 100 첸 of viscosity was prepared after fix of the dispersing agent (Sodium hexa-meta phosphate) and the binder (Hydroxyethyl cellulose), and then the cakes were formed at the 2.5 MPa~10.0MPa pressure range. The cake thickness of all suspensions was increased with the square root of time at the constant pressure, and the relations between filtration pressure(P)a nd dehydration rate (Q=dh/dt) showed that the flows of filtrates in the consolidated layers were laminar. The permeabilities were nearly constant during filtration, and kozeny constants(Kc) of the suspensions were 4.8~6.7. These valumes were seen as close to 5, which might be homogeneous particle packing during filtration. On the basis of those data, the multi layered compaction with 9 mm thickness and 52.5% green density was prepared by continuous pressure filtration.
The purpose of this paper is to develop a prediction model for the compressive strength of waste LCD glass applied in concrete by analyzing a series of laboratory test results, which were obtained in our previous study. The hyperbolic function was used to perform the nonlinear-multivariate regression analysis of the compressive strength prediction model with the following parameters: water-binder ratio w/b, curing age t, and waste glass content G. According to the relative regression analysis, the compressive strength prediction model is developed. The calculated results are in accord with the laboratory measured data, which are the concrete compressive strengths of different mix proportions. In addition, a coefficient of determination $R^2$ value between 0.93 and 0.96 and a mean absolute percentage error MAPE between 5.4% and 8.4% were obtained by regression analysis using the predicted compressive analysis value, and the test results are also excellent. Therefore, the predicted results for compressive strength are highly accurate for waste LCD glass applied in concrete. Additionally, this predicted model exhibits a good predictive capacity when employed to calculate the compressive strength of washed glass sand concrete.
국내 건설경기의 비약적인 신장으로 인한 하천사의 고갈로 해사의 사용이 매년 급증하고 있는 추세이다. 시방서 조건을 만족시키지 않는 무분별한 해사의 사용은 저품질 콘크리트의 시공으로 이어져, 이는 곧바로 구조물의 내구성에 치명적인 영향을 끼쳐 사회적으로 엄청난 슬픔과 재난을 몰고 올 대규모 참사를 야기시킬 수도 있다는 점에서 해사를 사용한 콘크리트에 대한 물리적 특성의 규명이 시급한 실정이라 할 수 있다. 따라서 본 연구는 해사를 이용한 고강도 콘크리트를 개발하기 위한 실험적 연구로서 양질의 하천사를이용한 고강도 콘크리트와 해사를 이용한 고강도 콘크리트의 물리적 특성을 서로 비교.분석하여 해사를 이용한 고강도 콘크리트를 실제의 콘크리트 공사에 적극적으로 활용하는데 그 목적이 있다. 해사를 이용한 고강도 콘크리트의 실험적 규명은 고강도 콘크리트의 구조물 설계시 중요한 설계자료로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구는 콘크리트용 혼화재로서 실리카흄의 사용유무에 따라 최대압축강도를 발현시키는 물-시멘트비(불-결합재비)의 한계값을 결정하고, 정탄성계수의 실험으로 현행 콘크리트 표준시방서의 탄성계수 계산식의 적용범위를 제시한 후, 압축강도 $330~800kgf/cm^2$인 고강도 콘크리트의 탄성계수와 할렬인장강도 및 휨인장강도를 예측할 수 있는 제안식을 도출해 냈다.
최근 건설 생산 현장에서 불량 레미콘의 반입 문제 및 콘크리트 구조물의 내구성 확보가 커다란 관심사로 대두되고 있으며, 이에 따라 일본 등의 선진 외국에서는 레미콘의 품질보증 및 관리를 위하여 다양한 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법이 개발되어 규준화를 도모하고 있다. 본 연구에서는 현재 국내 외에서 연구 개발되어 적용을 도모하고 있는 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법 중 실제 건설 생산 현장에서의 레미콘 입수검사시 적용이 가능할 것으로 판단되는 전자레인지법, 에어메터법 및 정전용량법을 선정한 후 I, II 시리즈에서는 결합재 종류, 잔골재 종류 및 함수율, 단위수량, 물결합재비에 따른 단위수량 추정 성능을 평가하였으며, III 시리즈에서는 사용 재료의 물성 변화가 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 추정 오차 발생에 미치는 영향을 검토하였다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 본 연구에서는 건설 생산 현장에서 레미콘의 품질관리에 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 측정 기법을 실용화하기 위한 기초 자료를 제시하고자 하였다.
최근 시멘트 제조시 발생되는 다량의 이산화탄소로 인한 온난화 현상이 심각한 실정이며, 이러한 환경문제와 자원 고갈 문제를 동시에 해결하기 위해 고로슬래그와 같은 산업부산물을 콘크리트 배합에 사용하는 사례가 증가하고 있다. 일반적으로 고로슬래그는 대체율 20~50%의 범위에서 가장 많이 사용되고 있으나, 최근에는 고로슬래그를 100% 사용한 알칼리 활성 슬래그 콘크리트의 개발 및 실용화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 고강도 알칼리 활성 콘크리트의 구조 부재 적용을 위한 기초 자료를 확보하기 위해 알칼리 활성화 슬래그 모르타르의 초기 재령특성을 조사하였다. 물-결합재비(W/B)는 0.3, 0.4, 0.5의 3수준으로 하고 알칼리 활성화제인 NaOH를 슬래그 질량대비 4%, 8%, 12% 첨가한 AAS 모르타르의 압축강도, 플로우, 초결과 종결, 초음파속도를 측정하였다. 그 결과, 물-결합재비가 낮을수록 높은 압축강도가 발현되었으나 시간 경과에 따라 플로우가 저하하고 응결시간이 빨라지는 것으로 나타나 고강도 알칼리 활성 콘크리트를 제조하기 위해서는 적절한 유동화제의 사용이 필수적이라고 판단된다.
본 연구에서는 장기재령(4~6년)으로 양생된 플라이애시 콘크리트를 대상으로 촉진 염화물 이온 통과 시험을 수행하였다. 콘크리트 배합은 3수준의 물-결합재 비(0.37, 0.42, 0.47)와 2수준의 플라이애시 치환율(0, 30 %)을 가지고 있었으며, 시간 의존적으로 개선되는 통과 전하량을 정량적으로 분석하였다. 또한 실험결과를 GRU 알고리즘을 고려한 단별량 시계열 모델을 적용하여 학습하였으며, 그 예측값을 평가하였다. 통과전하량 실험 결과, 플라이애시 콘크리트는 물-결합재 비에 의한 통과 전하량의 변화가 재령이 증가함에 따라 점차 감소하였으며 OPC 콘크리트에 비하여 우수한 염해저항성을 나타내었다. 최종 평가일인 6년에서 플라이애시 콘크리트는 모든 물 결합재 비 조건에서 'Very low' 등급에 해당되는 통과 전하량이 평가되었지만, OPC 콘크리트의 경우 가장 높은 물-결합재 비를 갖는 조건에서 'Moderate' 등급을 나타내었다. 메인 알고리즘으로서 사용한 GRU 알고리즘은 시계열 데이터를 분석할 수 있고 연산 속도가 빠른 장점을 갖고 있다. 4개의 은닉층을 갖는 딥-러닝 모델이 고려되었으며 결과값은 실험값을 합리적으로 예측하고 있었다. 본 연구의 딥-러닝 모델은 단변량 시계열 특성만을 고려할 수 있는 한계점이 존재하지만 추가 연구를 통해 콘크리트의 강도 및 확산계수와 같은 다양한 특성을 고려할 수 있는 모델이 개발 중에 있다.
Ready-mixed soil material, known as a kind of controlled low-strength material, is a new way of soil cement combination. It can be used as backfill materials. In this paper, artificial neural network and nonlinear regression approach were applied to predict the compressive strength of ready-mixed soil material containing Portland cement, slag, sand, and soil in mixture. The data used for analyzing were obtained from our testing program. In the experiment, we carried out a mix design with three proportions of sand to soil (e.g., 6:4, 5:5, and 4:6). In addition, blast furnace slag partially replaced cement to improve workability, whereas the water-to-binder ratio was fixed. Testing was conducted on samples to estimate its engineering properties as per ASTM such as flowability, strength, and pulse velocity. Based on testing data, the empirical pulse velocity-strength correlation was established by regression method. Next, three topologies of neural network were developed to predict the strength, namely ANN-I, ANN-II, and ANN-III. The first two models are back-propagation feed-forward networks, and the other one is radial basis neural network. The results show that the compressive strength of ready-mixed soil material can be well-predicted from neural networks. Among all currently proposed neural network models, the ANN-I gives the best prediction because it is closest to the actual strength. Moreover, considering combination of pulse velocity and other factors, viz. curing time, and material contents in mixture, the proposed neural networks offer better evaluation than interpolated from pulse velocity only.
본 논문에서는 철근 콘크리트 단면에서 동시에 진행되는 중성화와 염화물 침투에 의해 진행되는 내구성 문제에 대해 서로 다른 콘크리트의 특성과 주변 환경의 영향을 매개변수 분석을 통해 수행하였다. 이를 위해 콘크리트의 미세 공극 구조의 변화 및 중성화와 염소이온 투과의 상호 화학반응이 직접 지배방정식 형태로 고려된 최신 모델을 사용하여 이 복합작용의 분석을 수행하였다. 이산화탄소, 염소이온, 열 및 수분의 복합적인 이동이 직접 고려되었다. 문헌상의 실험 데이터를 분석하여 모델의 입력변수를 결정하고 계산의 편의성을 증진시켰다. 이 모델을 상용유한요소 프로그램인 COMSOL의 사용자 모듈형태로 개발 하였다. 이 상호작용에 영향을 미치는 물-바인더비 (w/b), 골재-바인더비 (a/b), 플라이에쉬 함량, CSH 함량, 콘크리트 초기공극률 등을 정량적으로 분석하였다. 결과에 의하면, 중성화와 염소이온 침투의 상호작용은 다양한 재료 물성치에 영향을 받는다.
콘크리트의 염화물 확산계수의 제어는 염해에 노출된 콘크리트 구조물의 내구수명 확보에 필수적이며, 이를 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 목표 내구수명을 만족하는 목표확산계수를 도출하고 유전자 알고리즘을 통하여, 최적배합을 도출하는데 있다. 이를 위하여, 동일한 골재 및 혼화재를 사용한 30개의 배합과 그에 따른 염화물 확산계수를 분석하였으며, 27개를 대상으로 확산계수 예측식을 도출하였다. 확산계수 예측식의 변수로는 물-결합재비, 단위 혼화재량(슬래그, 플라이 애쉬, 실리카퓸), 단위 시멘트량, 단위 잔골재 및 굵은 골재량을 포함하도록 하였으며 나머지 3개의 배합에 대하여 검증을 수행하였다. 최적 함수식은 27개의 배합에 대하여 평균 18.7%의 오차와 16.0%의 변동계수를 보이고 있었다. 주어진 3개의 확산계수에 대하여, 유전자 알고리즘을 통하여 도출된 배합은 0.3%~12.2%의 오차범위를 가지며 각각의 배합인자를 도출하였다. 최종적으로 서로 다른 내구성 설계변수(목표내구수명, 피복두께, 표면염화물량, 혼화재량)와 노출환경(온도 및 습도)을 가정하여 목표 확산계수를 도출하였으며, 이에 만족하는 최적화된 콘크리트 배합을 제안하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여, 내구성 콘크리트 배합도출에 대한 적용성을 평가하였으며, 제안된 기법은 다양한 확산계수의 범위를 가지는 광범위한 자료구축을 통하여 개선될 것이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.