골재의 형상 특성과 인공신경망에 기반한 콘크리트 압축강도 예측 연구

초록

본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.

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