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문제 정의
- 특히, 박리제는 여러 화학물질을 혼합하여 제조되므로 온도에 매우 민감하게 반응하며, 콘크리트 표면품질에 주요한 영향을 줄 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 PC 제작과정에 사용되는 박리제의 종류를 실험변수로 설정하여 박리제에 따른 콘크리트 표면품질의 변화를 실험적으로 평가하고자 한다. 특히 콘크리트 표면 품질의 변화를 정량적으로 평가하기 위해 본 연구에서는 영상분류기법을 채택하였다.
제안 방법
- 일부 영상 내의 지역들의 작은 밝기값 차이는 유사한 화소값을 가지는 개체들을 분리하는 데에 있어 오차로 작용할 수 있다. 따라서, 영상내 화소들의 밝기값을 인위적으로 조정하는 대비강조 기법을 이용하여 영상의 히스토그램을 조정한다. 본 연구에서는 대비를 증가시키는 방법중에서 간단한 방법인 선형 스트레치(linear stretch)를 사용 전처리 과정을 수행하였다.
- 2와 같다. 먼저 거푸집에 묻은 분진을 제거하고, 실험변수에 해당하는 박리제를 분사하고, 콘크리트를 타설하고, 증기양생 방법으로 실험체를 양생하였다. 증기양생은 타설 2시간 이후 진행 하였다.
- 수성 및 유성 박리제, 거푸집 종류 및 슬럼프 등을 변수로 콘크리트 표면의 광택도에 관한 연구를 수행하였다2). 모의 부재를 대상으로 거푸집, 박리제, 다짐장비, 다짐방법 등을 변수로 고려한 실험결과를 기초로 표면기포 저감 방법을 제안하였다3). 알루미늄 거푸집의 표면코팅재 종류와 박리제의 도포 유무 및 전용횟수에 따른 콘크리트 표면품질에 관한 연구를 수행하였다4).
- 박리제 점도에 따른 기포발생 영향을 평가하기 위해 Fig. 7(a)에 베이스는 유성으로 모두 동일하며, 점성이 서로 다른 박리제를 사용한 실험체로부터 도출된 기포율을 박스-수염도표 형식으로 비교하여 나타내었다. 증기양생 이후 콘크리트 표면의 평균 기포율은 저점도, 중점도, 고점도 박리제를 사용한 실험체에서 각각 0.
- 본 연구에서는 다양한 특성의 박리제 사용한 증기 양생 콘크리트의 표면 상태를 디지털 영상 분류기법을 통해 비교․분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다.
- 실험을 통해 얻어진 영상은 전처리과정을 통하여 콘크리트 영역에 대한 자료를 추출하였다. 표면기포 추출을 위하여 상용 원격탐사 프로그램인 ENVI에 탑재된 SVM 알고리즘를 이용하여 영상 분류를 수행하였으며, 후처리를 통해 노이즈를 제거하여 최종 결과 영상을 생성하였다.
- 실험을 통해 얻어진 영상은 전처리과정을 통하여 콘크리트 영역에 대한 자료를 추출하였다. 표면기포 추출을 위하여 상용 원격탐사 프로그램인 ENVI에 탑재된 SVM 알고리즘를 이용하여 영상 분류를 수행하였으며, 후처리를 통해 노이즈를 제거하여 최종 결과 영상을 생성하였다. Fig.
대상 데이터
- 4와 같이 촬영 면적이 500 mm×700 mm인 직사각형 사진틀을 실험체 표면에 부착하고, 실험체로부터 1 m 떨어진 위치에서 사진을 촬영하였다. 가로 0.2 mm, 세로 0.2 mm까지 인식이 가능한 1000만 화소 초정밀 카메라가 사진촬영에 사용되었다. 촬영 위치는 Fig.
- 콘크리트의 목표강도는 27 MPa이며, Table 1에 사용된 배합표를 나타내었다. 실험에 사용한 박리제는 국내에서 개발한 수성, 유성 박리제를 사용하였다. 유성 박리제는 기화점에 따라 2종류, 점성에 따라 3종류로 분류할 수 있다.
- 실험체 제작은 PC공장에서 진행하였으며, 길이 3500×550×300 mm의 실험체 제작과정은 Fig. 2와 같다.
- 실험체 제작을 위해 1종 보통 포틀랜트 시멘트와 굵은골재 최대치수 25 mm 쇄석을 사용하였다. 콘크리트의 목표강도는 27 MPa이며, Table 1에 사용된 배합표를 나타내었다.
- 2 mm까지 인식이 가능한 1000만 화소 초정밀 카메라가 사진촬영에 사용되었다. 촬영 위치는 Fig. 4와 같이 보의 양측 단부 및 중앙 총 3개소이며, 동일 실험변수에 대해 3개의 실험체에 대한 사진촬영이 실시되었다.
이론/모형
- 따라서, 영상내 화소들의 밝기값을 인위적으로 조정하는 대비강조 기법을 이용하여 영상의 히스토그램을 조정한다. 본 연구에서는 대비를 증가시키는 방법중에서 간단한 방법인 선형 스트레치(linear stretch)를 사용 전처리 과정을 수행하였다. 이 과정은 특정 지역안의 수치는 가능한 전체 수치 범위에 대하여 선형적으로 확장되며, 전체 가용 범위로 나누어져 확장한다6).
- 본 연구에서는 비선형 패턴 인식, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전 등에서 사용되는 대표적인 분류기법인 SVM을 사용하였다. 이는 구조적 위험 최소화 원리에 기반하고 있어 테스트 단계에서의 우수한 일반화 성능을 보장하는 학습 알고리즘이다.
- 일반적으로 영상분류기법은 다양한 방법이 있으며, 그 과정 또한 여러 단계를 거친다. 본 연구에서는 영상분류기법 중에서 SVM(Support Vector Machine, 이하 SVM)을 사용하였으며, 수행과정은 전처리 과정, 영상분류 그리고 후처리 과정을 거치며, 그 과정을 요약하여 나타내면 Fig. 1과 같다.
- 영상분류과정에서 고립되어 있거나, 불필요하게 작은 분류지역을 제거하기 위하여 노이즈 제거 방법을 수행한다. 본 연구에서는 중간값(median) 필터링 방법으로 노이즈를 제거하였다. 이 방법은 평균이 아닌 중간값을 사용함으로써 영상 고유의 특성을 보존하는 특징을 지닌다.
- 영상분류과정에서 고립되어 있거나, 불필요하게 작은 분류지역을 제거하기 위하여 노이즈 제거 방법을 수행한다. 본 연구에서는 중간값(median) 필터링 방법으로 노이즈를 제거하였다.
- 따라서 본 연구에서는 PC 제작과정에 사용되는 박리제의 종류를 실험변수로 설정하여 박리제에 따른 콘크리트 표면품질의 변화를 실험적으로 평가하고자 한다. 특히 콘크리트 표면 품질의 변화를 정량적으로 평가하기 위해 본 연구에서는 영상분류기법을 채택하였다.
성능/효과
- 1) 저점도, 중점도, 고점도의 박리제를 사용한 실험체의 기포율은 각각 0.105%, 0.050%, 0.038%로 나타나 고점도 박리제를 사용하는 것이 콘크리트 표면의 기포발생을 억제하는데 가장 효과적임을 확인할 수 있었다.
- 2) 수성 박리제의 기포율은 0.109%, 유성 박리제의 기포율은 0.050%로 수성 박리제보다 유성 박리제를 사용하는 것이 기포가 약 2배정도 적게 발생함을 확인할 수 있었다.
- 3) 기화점이 26°C와 70°C인 박리제의 기포율은 각각 0.106%, 0.050%로 기화점 26°C인 박리제의 기포율이 약 2배정도 크게 나타났다.
- 기화점이 26°C와 70°C인 박리제의 기포율은 각각 0.106%, 0.050%로 기화점 26°C인 박리제의 기포율이 약 2배정도 크게 나타났다.
- 이는 기화점이 26°C인 박리제는 증기양생 온도가 약 70°C까지 상승하기 때문에 충분히 박리제로서의 역할을 하지 못하고 양생 중 기화되어 기포 형성을 촉진하기 때문인 것으로 생각된다. 따라서 양생방법과 양생온도를 충분히 고려하여 적절한 박리제를 사용하는 것이 콘크리트 표면 품질관리에 중요함을 확인할 수 있었다.
- 7(b)에 동일한 점도의 수성 박리제와 유성 박리제를 사용한 실험체의 분석 결과를 나타내었다. 수성 박리제의 기포율은 0.109%이며, 유성 박리제는 0.050%로 수성 박리제보다 유성 박리제를 사용하는 것이 기포가 약 2배정도 적게 발생함을 확인할 수 있다. 또한, Fig.
- 7(a)에 베이스는 유성으로 모두 동일하며, 점성이 서로 다른 박리제를 사용한 실험체로부터 도출된 기포율을 박스-수염도표 형식으로 비교하여 나타내었다. 증기양생 이후 콘크리트 표면의 평균 기포율은 저점도, 중점도, 고점도 박리제를 사용한 실험체에서 각각 0.105%, 0.050%, 0.038%로 나타나 고점도 박리제를 사용하는 것이 기포발생을 억제하는데 가장 효과적임을 확인할 수 있다. 또한, 고점도와 중점도 박리제를 사용한 실험체의 표면상태가 저점도 박리제를 사용한 시험체보다 일관된 상태를 나타냄을 Fig.
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