굳지 않은 시멘트 페이스트의 물-시멘트비 예측을 위한 ANN을 활용한 EIS 기법 해석 (Analysis of EIS Method using ANN for Estimating Water-cement Ratio of Unhardened Cementitious Materials)

서지정보

· 발행기관 : 한국비파괴검사학회
· 수록지 정보 : 비파괴검사학회지 / 42권 / 4호 / 333 ~ 342페이지
· 저자명 : 박주혜, 송호민, 최하진

초록

건설현장에 가장 많이 사용되는 시멘트계 재료에 있어서 물-시멘트비는 강도에 가장 큰 영향을 미치는 중요변수로써 그 확인이 필수적이다. 본 연구에서는 굳지 않은 시멘트 재료의 물-시멘트비 측정을 목적으로, 전기화학적 임피던스 분광법을 사용하였다. 또한 임피던스 분광법의 분석에 있어서 주관적인 등가회로의 설정을 통한 임의적 해석의 단점을 보완하기 위하여 인공신경망을 통하여 학습하였다. 구체적으로 2전극, 3전극의 두 가지 시스템을 구성하여 실험 방법 및 측정 결과를 비교 분석하였다. 총 620개의 데이터가 계측되었으며 측정된 임피던스 데이터와 배합된 물-시멘트비를 입력 파라미터로 인공신경망을 학습한 결과, 3전극, 2전극에서 각각 77%, 75%의 정확도로 물-시멘트비를 예측할 수 있었다. 해당 결과를 통하여 임피던스 분광법 실험데이터 해석에 있어서 주관성을 배제한 정량적인 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 추후 연구를 통하여 시멘트계 재료의 물-시멘트비를 현장에서 확인할 수 있는 최적 실험 셋업을 연구하고자 한다.

영어초록

Water-cement ratio is the most important parameter in cementitious materials because it plays a critical role in their strength. In this study, the water-cement ratio of fresh cement paste was estimated using electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and an artificial neural network (ANN). The ANN was used to overcome the subjective EIS-based analysis in terms of, for instance, the assumption of equivalent circuits. Different testing set-ups, including 2- and 3-electrode configurations, were compared in terms of accuracy and efficiency. A total of 620 data items were employed for training. The water-cement ratio was estimated with an accuracy of 77% and 75% for the 3- and 2-electrode systems, respectively. The results demonstrate that the ANN significantly improves EIS-based analysis without subjective decision by operators and results in quantitative evaluation. Efficient testing set-ups will be investigated for field applications in future research.

참고자료

· 없음