• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.375-394
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• 2024

The extensive utilization of concrete has given rise to environmental concerns, specifically concerning the depletion of river sand. To address this issue, waste deposits can provide manufactured-sand (MS) as a substitute for river sand. The objective of this study is to explore the application of machine learning techniques to facilitate the production of manufactured-sand concrete (MSC) containing stone nano-powder through estimating the splitting tensile strength (STS) containing compressive strength of cement (CSC), tensile strength of cement (TSC), curing age (CA), maximum size of the crushed stone (Dmax), stone nano-powder content (SNC), fineness modulus of sand (FMS), water to cement ratio (W/C), sand ratio (SR), and slump (S). To achieve this goal, a total of 310 data points, encompassing nine influential factors affecting the mechanical properties of MSC, are collected through laboratory tests. Subsequently, the gathered dataset is divided into two subsets, one for training and the other for testing; comprising 90% (280 samples) and 10% (30 samples) of the total data, respectively. By employing the generated dataset, novel models were developed for evaluating the STS of MSC in relation to the nine input features. The analysis results revealed significant correlations between the CSC and the curing age CA with STS. Moreover, when delving into sensitivity analysis using an empirical model, it becomes apparent that parameters such as the FMS and the W/C exert minimal influence on the STS. We employed various loss functions to gauge the effectiveness and precision of our methodologies. Impressively, the outcomes of our devised models exhibited commendable accuracy and reliability, with all models displaying an R-squared value surpassing 0.75 and loss function values approaching insignificance. To further refine the estimation of STS for engineering endeavors, we also developed a user-friendly graphical interface for our machine learning models. These proposed models present a practical alternative to laborious, expensive, and complex laboratory techniques, thereby simplifying the production of mortar specimens.

• 한국건축시공학회지
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• 제13권4호
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• pp.351-359
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• 2013

고로슬래그는 콘크리트의 적용시 효율적인 가치향상과 관련하는 많은 장점도 있으나, 고로슬래그의 사용량 증대에 따른 부작용도 나타나고 있다. 따라서 고로슬래그 미분말의 활용성 증대를 위해 High Volume Slag를 자극제 종류별, 치환율별, 조강제 혼입율별, NaOH, $Na_2SiO_3$ 혼합사용시, 폐알칼리자극제 혼입율별 특성을 알아보기 위해 실험하였다. 실험결과, 압축강도의 경우 수산화나트륨을 제외한 모든 알칼리자극제에서 치환율이 증가함에 따라 강도가 증진되었다. 알칼리자극제 중 규산나트륨이 동탄성계수와 흡수율 등에서 높게 나타났으며, 조강제의 경우 혼입율 1.5%와 고로슬래그 치환율 75%가 높은 강도증진을 나타내었다. 폐알칼리 자극제의 경우 모든 실험에서 각기 다른 결과를 나타내었다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.285-297
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• 2021

전세계적으로 해체 대상 원자력 시설이 증가하고 있으며, 이러한 원자력 시설을 해체하게 되면 수십만 톤의 콘크리트, 토양, 금속 등의 폐기물이 발생한다. 따라서 고상 방사성 폐기물 감용 및 재활용 기술에 대한 기존 연구를 면밀히 검토할 필요가 있다. 폐콘크리트 미분말은 소성 및 분쇄와 같은 추가적인 공정을 통하여 재수화 반응이 일어나며, 시멘트 수화 반응 및 고화체 압축강도에 영향을 미치는 주요 화합물인 aluminate (C3A), C4AF, C3S, ��-C2S가 생성된다. 기존 연구를 통하여 폐콘크리트 미분말을 재생 시멘트로 재활용할 수 있음을 확인하였으나, 골재의 혼입으로 인한 고화체의 강도 저하와 같은 문제점에 대한 해결방안은 현재까지 연구되지 않았다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 산업부산물인 고로슬래그, 비산회를 성분 조정재로 혼합하여 재생 시멘트의 성능을 증진시키는 연구가 수행되었으며, 고화체의 압축강도가 증진되는 것을 확인하였다. 그러나, 폐토양을 재활용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구는 많이 수행되지 않았다. 폐토양 내 함유된 일라이트와 제올라이트는 방사성 핵종에 대한 흡착능이 우수하며, 이를 고화재로 재활용하면 원전 해체 폐기물의 부피를 저감함과 동시에 방사성 폐기물을 안전하게 담지할 수 있는 효과를 도출할 수 있다. 이러한 이유에서 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트의 제조에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 기존에 수행된 국내외 연구를 통하여 원전 해체 폐기물인 콘크리트의 재생 시멘트로서 재활용 가능성 및 개선 방안과 더불어 폐토양 내 점토 광물을 이용한 비소성 시멘트 제조에 대한 연구 필요성에 대하여 고찰하였다.

• 한국세라믹학회지
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• 제40권8호
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• pp.804-810
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• 2003

건설폐기물 중 폐콘크리트를 40$0^{\circ}C$로 가열한 후 ball mill로 분쇄하여 재생골재를 생산할 때 발생된 미분말을 보통 포틀랜드 시멘트의 SiO$_2$, CaO, A1$_2$O$_3$원에 대한 대체원료물질로서 활용하고자 하였다. 클링커를 제조하기 위한 주원료는 석회석, shale, 전로슬래그, fly ash를 이용하였고, modulus는 LSF:91.0, SM:2.60, IM:1.60로 고정한 후 shale에 대해 미분말을 25, 50, 15, 100%까지 치환하여 클링커를 제조하였다. 클링커의 주요생성광물은 1,45$0^{\circ}C$에서 OPC와 같은 광물상인 $C_3$S, $\beta$-C$_2$S, $C_3$A, $C_4$AF 상으로 나타났다. 조합원료의 반응성을 비교하기 위해 시차열분석을 실시하고, 소성성지수를 구한 결과, 클링커의 광물상 생성온도는 plain과 유사했으며, 소성성지수는 48.6-51.4 정도로 나타났다.

• Computers and Concrete
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• 제19권3호
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• pp.275-282
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• 2017

The aim of this study is to build Machine Learning models to evaluate the effect of blast furnace slag (BFS) and waste tire rubber powder (WTRP) on the compressive strength of cement mortars. In order to develop these models, 12 different mixes with 288 specimens of the 2, 7, 28, and 90 days compressive strength experimental results of cement mortars containing BFS, WTRP and BFS+WTRP were used in training and testing by Random Forest, Ada Boost, SVM and Bayes classifier machine learning models, which implement standard cement tests. The machine learning models were trained with 288 data that acquired from experimental results. The models had four input parameters that cover the amount of Portland cement, BFS, WTRP and sample ages. Furthermore, it had one output parameter which is compressive strength of cement mortars. Experimental observations from compressive strength tests were compared with predictions of machine learning methods. In order to do predictive experimentation, we exploit R programming language and corresponding packages. During experimentation on the dataset, Random Forest, Ada Boost and SVM models have produced notable good outputs with higher coefficients of determination of R2, RMS and MAPE. Among the machine learning algorithms, Ada Boost presented the best R2, RMS and MAPE values, which are 0.9831, 5.2425 and 0.1105, respectively. As a result, in the model, the testing results indicated that experimental data can be estimated to a notable close extent by the model.

• Computers and Concrete
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• 제17권6호
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• pp.787-799
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• 2016

Climate anomalies in recent years, numerous natural disasters caused by landslides and a large amount of entrained sands and stones in Taiwan have created significant disasters and greater difficulties in subsequent reconstruction. How to respond to these problems efficaciously is an important issue. In this study, the sands and stones were doped with recycled materials (waste LCD glass sand, slag powder), and material was mixed for recycled ready-mixed soil. The study is based on security and economic principles, using flowability test to determine the water-binder ratio (W/B=2.4, 2.6, and 2.8), a fixed soil: sand ratio of 6:4 and a soil: sand: glass ratio of 6:2:2 as fine aggregate. Slag (at concentrations of 0%, 20%, and 40%) replaced the cement. The following tests were conducted: flowability, initial setting time, unit weight, drop-weight and compressive strength. The results show that the slump values are 220 -290 mm, the slump flow values are 460 -1030 mm, and the tube flow values are 240-590 mm, all conforming to the objectives of the design. The initial setting times are 945-1695 min. The unit weight deviations are 0.1-0.6%. The three groups of mixtures conform to the specification, being below 7.6 cm in the drop-weight test. In the compressive strength test, the water-binder ratios for 2.4 are optimal ($13.78-17.84kgf/cm^2$). The results show that Recycled ready-mixed soil materials (RRMSM) possesses excellent flowability. The other properties, applied to backfill engineering, can effectively save costs and are conducive to environmental protection.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.50-56
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• 2019

본 연구에서는 자원 재활용 가능성을 위해 재활용 제품으로 레드머드와 순환 굵은골재를 사용한 무시멘트 인조석재의 제조와 특성에 대한 분석을 실시하였다. 레드머드의 치환율이 증가함에 따라 무시멘트 경화체의 유동성, 공기량, 흡수율은 감소하는 것으로 나타났으며 밀도와 강도는 증가하는 것으로 보인다. 순환 굵은골재를 사용한 인조석재의 경우, 순환 굵은골재의 치환율이 증가할수록 유동성과 흡수율은 감소하며 공기량과 밀도는 증가하는 것으로 나타났다. 순환 굵은골재의 치환율 60%까지 강도는 증가하지만 이후 치환율이 증가하면서 강도는 저하되는 것으로 보인다. 무시멘트 인조석재의 출석률은 순환 굵은골재 치환율과 비례하여 증가하는 것으로 나타났다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.457-465
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• 2013

반응성 분체 콘크리트(RPC)는 월등히 뛰어난 기계적 성능을 바탕으로 최근의 건설 환경 변화에 적절히 대응할 수 있는 차세대 건설재료로서 기대를 모으고 있지만, 이에 대한 국내에서의 연구는 매우 부족한 실정이다. 특히 유럽에서 개발된 RPC는 단위시멘트량이 매우 높거나 반응성 분체로서 국내에서는 전량 수입에 의존하고 있는 고가의 실리카퓸(silica fume)을 다량 사용하고 있다. 때문에 국내 실정에 맞는 실용적인 RPC의 개발에 관한 다양한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 기존 RPC의 성능 범위 내에서 단위시멘트량의 감소와 실리카퓸의 대체재로서 고로슬래그분말이나 플라이애쉬의 사용 등을 검토하기 위하여 다양한 양생방법에 따른 3성분계 포졸란재(고로슬래그, 플라이애쉬, 실리카퓸) 혼입 RPC의 강도발현 및 미세구조 특성을 분석 평가하였다. 시험 결과는 3성분계 포졸란재의 적절한 혼합사용과 최적 양생방법의 적용이 RPC의 강도발현 및 미세구조 개선에 매우 효과적임을 잘 보여주었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제11권1호
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• pp.50-54
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• 2008

지난 30여 년 동안 세계 각국에서는 FRP(fiber reinforced plastics)선박의 폐처리 또는 재활용(재자원화)을 위하여 실용성과 안정성을 지니는 많은 기계적 방법에 대한 연구 개발을 진행하여 왔다. 기술적, 사회경제적 관점에서 가장 선호되는 방법인 소위 '기계적 방법'에는 크게 파쇄와 분쇄를 거친 후 결과물을 재활용하는 방법과 단순 파쇄과정 대신 유리면포(roving cloth)의 박리파쇄와 분류과정을 통한 수지와 유리섬유의 개별적 재활용 방법이 있다. 그러나 추출되는 유리면포의 크기가 제한적이어서 결과물의 활용도는 크지 않았다. 기계적 재활용방법의 편리성에도 불구하고 또 다른 재활용방법연구는 열분해(가스화)와 소각연료화(고형에너지) 방안이다. 이는 재생에너지화를 목표로 하는 연구다. 많은 열분해연구가 진행되어 왔음에도 폐FRP의 재생에너지화의 가장 큰 걸림돌은 폐FRP내의 유리섬유분리의 어려움에 있다. 따라서 기계적 처리 방법으로 유리섬유를 효과적으로 추출 할 수 있다면 폐FRP 친환경적 재 자원화와 재생에너지화 연구는 크게 활성화 될 것이다. 본 논문에서는 기계적 방법에 있어 유리섬유의 효과적 분리추출과 열분해 방법에서 필요한 전처리 문제(수지함유량 증대)에 대한 적극적 해결 방안으로서 FRP의 복합재료특성을 응용한 친환경적 유리면포(로빙층) 분류 처리 방안을 개발하였다. 또한 본 유리면포에서 세단된 유리섬유는 기존 콘크리트의 물성강화용으로 직접 사용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.236-245
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• 2021

노출 환경 및 설계 변수의 변화에 따라 내구수명은 큰 범위를 가지고 변화하게 되므로 설계자 입장에서는 내구수명의 변동성을 이해하는 것은 중요하다. 최근 들어 탄소 중립을 위하여 플라스틱 혼소재가 클링커 생산 시 원료로 사용되고 있는데, 이러한 경우, 시멘트의 염화물 함유량은 증가하게 된다. 본 연구의 목적은 플라스틱 혼소재를 사용하여 초기 염화물량이 증가할 경우, 다양한 노출 환경과 설계 변수를 고려하여 내구수명이 어떤 수준으로 변화하는지에 대한 연구이다. 이를 위해 4 수준의 초기 염화물량을 설정하였으며, 3 수준의 표면 염화물량을 포함한 다양한 환경 조건에 따라 내구수명을 LIFE 365 프로그램을 이용하여 평가하였다. 해석 변수로서 임계 염화물량, 고로슬래그 미분말 치환 혼입율, 물-결합재 비, 피복두께, 단위 결합재량, 초기 염화물량을 설정하였다. 초기 염화물량이 증가함에 따라 내구수명은 감소하는 경향을 보이지만 이 값을 1,000ppm까지 허용해도 내구수명의 큰 감소는 나타나지 않았다. 또한 슬래그 치환율을 증가시킬 경우 더 높은 내구수명을 확보할 수 있는데, 이는 고로슬래그 미분말이 외부 염화물 이온의 확산 저감과 동시에 자유 염화물을 고정시키는 효과가 있기 때문이다. 초기 염화물량의 허용 농도를 유럽기준과 같이 증가시키는 것도 지속가능성 향상과 탄소량을 저감시키는 데 도움이 될 것으로 판단된다. 또한 표면 염화물량이 낮고 혼화재(슬래그)를 사용한 경우, 초기 염화물량의 영향은 상대적으로 낮았지만 표면염화물량이 높은 경우, 노출환경을 고려한 신중한 배합설계가 필요하다.