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Micro CT 이미지 분석을 통한 경량 골재 콘크리트의 공극 분포 분석
Evaluation of Void Distribution on Lightweight Aggregate Concrete Using Micro CT Image Processing 원문보기

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers. A. 구조공학, 원자력공학, 콘크리트공학, v.31 no.2A, 2011년, pp.121 - 127  

정상엽 (연세대학교 토목환경공학과) ,  김영진 (연세대학교 토목환경공학과) ,  윤태섭 (연세대학교 토목환경공학과) ,  전현규 (GS건설(주) 기술연구소)

초록
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콘크리트 내부에 존재하는 공극(void)의 공간적 분포는 콘크리트의 역학적, 물리적 거동에 큰 영향을 미친다. 따라서 콘크리트 재료 물성의 파악과 건정성 평가를 위해 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 콘크리트에는 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 내부 공극이 존재한다. 본 연구에서는 경량골재 콘크리트의 공극 분포를 파악하기 위하여 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 생성된 3차원 콘크리트 디지털 시편을 사용하였다. 흑백처리된 단면 이미지를 중첩하여 공극을 묘사할 수 있는 3차원 시편을 생성하였다. 공극의 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function으로 분석하였다. 또한, 이미지 분석을 통해서 콘크리트 시편의 공극의 밀도 분포를 파악하였다. 콘크리트 내부에 있는 개별 경량 골재의 공극도 이미지 처리와 확률 분포함수를 사용하여 분석하였다. Micro CT와 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Spatial distribution of void space in concrete materials strongly affects mechanical and physical behaviors. Therefore, the identification of characteristic void distribution helps understand material properties and is essential to estimate the integrity of material performance. The 3D micro CT (X-r...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 경량 콘크리트는 제조 방법에 따라 일반적으로 비중이 낮은 다공질의 경량 골재를 사용한 경량 골재 콘크리트, 콘크리트 내부에 무수한 기포를 골고루 형성시킨 경량 기포 콘크리트, 그리고 골재 사이에 공극을 형성시키기 위하여 잔골재의 사용을 배제한 무 잔골재 콘크리트의 3가지로 구분된다(한국콘크리트 학회, 2005). 본 논문에서는 3가지 중, 경량 골재를 사용한 경량 골재 콘크리트를 연구 대상으로 살펴보았다.
  • 콘크리트 시편을 관찰할 때, 표면 부분을 제외한 내부의 구조는 육안으로 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 micro CT를 사용하여 경량골재 콘크리트의 단면 이미지를 얻고, 이를 이용하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극에 대하여 살펴보았다. 그림 1(a)는 실제 경량 골재 콘크리트 단면 이미지이다.
  • 하지만 경량골재 콘크리트는 공극을 다수 포함하고 있는 경량골재의 재료 자체의 특수성에 의하여 일반 콘크리트에 비해 재료 분리 및 강도 저하 현상이 발생하는 경우가 생기기도 한다(김용직 등, 2005). 본 연구에서는 경량 콘크리트의 강도 저하의 원인이 되는 공극을 살펴보는 과정에서, 경량 골재 내부에 존재하는 공극도 이미지 처리를 통하여 살펴보았다.
  • 경량 골재는 재료 특성상 다공성 내부구조를 지니고 있기 때문에 일반적인 골재보다 강도가 작다(한국콘크리트학회, 2005). 본 연구에서는 골재 내부의 공극의 분포와 형태를 micro CT 이미지와 확률 분포 함수를 사용하여 살펴보았다. 그림 8(a)부터 (c)는 서로 다른 경량 골재의 3차원 이미지이다.
  • 콘크리트와 같은 다상 재료의 상 분포 특성을 파악 할 수있는 방법들 중, 재료 내부의 상 분포 상태를 비교적 적은 양의 자료로서 표현하는 방법으로, 낮은 차수(low-order)의 확률 분포 함수(probability distribution function)를 이용할수 있다. 본 연구에서는 낮은 차수 확률 분포 함수 가운데, two-point correlation function(Torquato, 2002; Gokhale 등, 2005)과 lineal-path function(Lu 등, 1992; Coker 등, 1995; Singh 등, 2008)을 사용하여 경량 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포를 살펴보았다.
  • 콘크리트 내부에 존재하는 공극은 직접 관찰하기 어렵기 때문에, 그 크기 및 분포 상태를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 육안으로 보이지 않는 콘크리트, 특히 공극이 다량 존재하는 경량 콘크리트 내부를 관찰하기 위해서 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 경량 콘크리트 내부의 구조를 살펴보았다. Micro CT는 X-ray 단층 촬영 기법으로서, 3차원 대상의 단면을 생성하기 위해 X-ray를 사용하는 방법이다.
  • 그림 1(a)에서 실제 공극은 검은 색으로 표현되는 부분이다. 콘크리트 및 경량 골재에 포함되어 있는 공극과 미세 공극 등은 육안으로 구별하기 어렵고, 정량적인 분석이 어렵기 때문에, 본 연구에서는 이미지 처리를 통해 콘크리트 이미지의 공극을 확인하였다. 그림 1(a)의 붉은색으로 표시된 부분을 이미지 처리 대상(그림 1(b))으로 하여, 흑백 이미지 처리를 통해, 그림 1(c)와 같이 표현할 수 있다.

가설 설정

  • 그림 1(c)에서 밝게 표시된 부분은 공극을 의미한다. 256단계의 값(0-255, 0에 가까울수록 검은색으로 표현)으로 표현되는 8비트 이미지인 그림 1(b)로부터 그림 1(c)를 표현하는 과정에서, 일정한 한계점(threshold)을 정해서 한계점 이하의 값을 갖는 픽셀은 모두 공극으로 가정하였다. 그림 2는 한계점에 따른 공극 이미지의 차이를 나타내고 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
경량 콘크리트는 어떻게 구분되는가? 경량 콘크리트는 이런 결함들을 개선함과 동시에 여러 우수한 성능을 부여할 목적에 의해경량 골재 등을 사용하여 제조된 콘크리트이다. 경량 콘크리트는 제조 방법에 따라 일반적으로 비중이 낮은 다공질의경량 골재를 사용한 경량 골재 콘크리트, 콘크리트 내부에 무수한 기포를 골고루 형성시킨 경량 기포 콘크리트, 그리고 골재 사이에 공극을 형성시키기 위하여 잔골재의 사용을 배제한 무 잔골재 콘크리트의 3가지로 구분된다(한국콘크리트 학회, 2005). 본 논문에서는 3가지 중, 경량 골재를 사용한 경량 골재 콘크리트를 연구 대상으로 살펴보았다.
콘크리트 내부 공극으로는 어떤 것들이 있는가? 콘크리트는 다공질 재료이기 때문에 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 재료 내부에 많은 공극이 존재한다. 콘크리트 내부 공극으로는 콘크리트 타설 과정에서 발생하는 공극과 갇힌 공기와 연행공기에 의한 공극, 그리고 골재 자체 등에 포함되어 있는 공극이 있다. 콘크리트 내부에 존재하는 공극은 직접 관찰하기 어렵기 때문에, 그 크기 및 분포 상태를 파악하는 것은 쉽지 않다.
X-ray microtomography는 어떤 방법인가? 본 연구에서는 육안으로 보이지 않는 콘크리트, 특히 공극이 다량 존재하는 경량 콘크리트 내부를 관찰하기 위해서 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 경량 콘크리트 내부의 구조를 살펴보았다. Micro CT는 X-ray 단층 촬영 기법으로서, 3차원 대상의 단면을 생성하기 위해 X-ray를 사용하는 방법이다. Micro CT를 사용하면 3차원 대상의 원형에 손상을 가하지 않고 마이크로(micro) 단위의 픽셀(pixel) 크기를 가진 단면 이미지를 얻을 수 있다.
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참고문헌 (14)

  1. 김용직, 최연왕, 문한영(2005) 경량굵은골재 밀도에 따른 자기충전콘크리트의 배합설계, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제25권, 제2A호, pp. 455-462. 

  2. 한국콘크리트학회(2005) 최신 콘크리트공학, 기문당, 한국콘크리트학회. 

  3. Chung. S.-Y. and Han, T.-S. (2010) Reconstruction of random twophase polycrystalline solids using low-order probability functions and evaluation of mechanical behavior, Comput. Mater. Sci., Elsevier, Vol. 49, pp. 705-719. 

  4. Coker, D.A. and Torquato, S. (1995) Extraction of morphological quantities from a digitized medium, J. Appl. Phys., American Institute of Physics, Vol. 77, pp. 6087-6099. 

  5. Corson, P.B. (1974) Correlation functions for predicting properties of heterogeneous materials. I. experimental measurement of spatial correlation functions in multiphase solids, J. Appl. Phys., American Institute of Physics, Vol. 45, pp. 3159-3164. 

  6. Dorey, R.A., Yeomans, J.A., and Smith, P.A. (2002) Effect of pore clustering on the mechanical properties of ceramics, J. Eur. Ceram. Soc., Elsevier, Vol. 22, pp. 403-409. 

  7. Gokhale, A.M., Tewari, A., and Garmestani, H. (2005) Constraint on microstructural two-point correlation functions, Scr. Mater., Elsevier, Vol. 53, pp. 989-993. 

  8. Han, T.-S. and Dawson, P.R. (2005) Representation of anisotropic phase morphology, Modelling Simul. Mater. Sci. Eng., IOP Publishing, Vol. 13, pp. 203-223. 

  9. Lin, S., Garmestani, H., and Adams, B. (2000) The evolution of probability functions in an inelasticly deforming two-phase medium, Int. J. Solids Struct., Elsevier, Vol. 37, pp. 423-434. 

  10. Lu, B. and Torquato, S. (1992) Lineal-path function for random heterogeneous materials, Phys. Rev. A, American Physical Society, Vol. 45, pp. 922-929. 

  11. Singh. H., Gokhale, A.M., Lieberman, S.I., and Tamirisakandala, S. (2008) Image based computations of lineal path probability distributions for microstructure representation, Mater. Sci. Eng. A, Elsevier, Vol. 474, pp. 104-111. 

  12. Tewari, A., Gokhale, A.M., Spowart, J.E., and Miracle, D.B. (2004) Quantitative characterization of spatial clustering in threedimensional microstructures using two-point correlation functions, Acta Mater., Elsevier, Vol. 52, pp. 307-319. 

  13. Torquato, S. (2002) Random heterogeneous materials, Springer, New York. 

  14. Underwood, E. (1970) Quantitative stereology, Addison-Wesley, Massachusetts. 

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