[논문]충격공진을 이용한 콘크리트 상태 평가를 위한 주성분 분석의 적용

윤영근; 오태근

doi:10.14346/jkosos.2019.34.5.95

Abstract ▼ AI-Helper

Non-destructive methods such as rebound hardness method and ultrasonic method are widely studied for evaluating the physical properties, condition and damage of concrete, but are not suitable for detecting delamination and cracks near the surface due to various constraints of the site as well as the...

Non-destructive methods such as rebound hardness method and ultrasonic method are widely studied for evaluating the physical properties, condition and damage of concrete, but are not suitable for detecting delamination and cracks near the surface due to various constraints of the site as well as the accuracy. Therefore, in this study, the impact resonance method was applied to detect the separation cracks occurring near the surface of the concrete slab and bridge deck. As a next step, the principal component analysis were performed by extracting various features using the FFT data. As a result of principal component analysis, it was analyzed that the reliability was high in distinguishing defects in concrete. This feature extraction and application of principal component analysis can be used as basic data for future use of machine learning technique for the better accuracy.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Test procedure of impact resonance test.
그림 Fig. 2. Feature extracted from FFT of experimental data.
그림 Fig. 3. Specification of concrete slab A, defect location, and the test grid.
그림 Fig. 4. Specification of concrete slab B, defect location, and the test grid.
그림 Fig. 5. Impact resonance test results on the intact area; (a) time domain (b) frequency domain.
그림 Fig. 6. Impact resonance test results on the defect area; (a) time domain (b) frequency domain.
그림 Fig. 7. PCA results for slab A; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : RMS of real values.
그림 Fig. 8. 3D PCA results for slab A; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : RMS of real values. PC3 : 1st moment of area of imaginary values.
표 Table 1. Variable values through feature extraction for slab A
그림 Fig. 9. PCA results for slab A; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : 1st moment of area of imaginary values.
그림 Fig. 10. Three dimensional PCA results of slab A; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : 1st moment of area of imaginary values, PC3 : FFT area of real values.
그림 Fig. 11. PCA results for slab B; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : 1st moment of area of imaginary values.
그림 Fig. 12. Three dimensional PCA results for slab B; PC1 : 1st moment of area of real values, PC2 : 1st moment of area of imaginary values, PC3 : FFT area of real values.

AI 본문요약
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문제 정의

또한, 전단파를 이용한 토모그래피 장비의 경우 신뢰성이 높지만 장비의 가격이 고가이며, 탄성파를 이용한 다채널표면파분석기법(MASW)은 신뢰성이 높지만 분석에 높은 전문성이 요구되며, 전자기파를 이용한 RC radar의 경우 철근 탐지에 비해 콘크리트 자체 결함은 민감도가 낮다. 따라서 본 연구에서는 콘크리트 교량 바닥판, 슬래브 등의 평판 구조형식의 건전성을 평가하기 위한 가장 효과적인 NDT 기술로써 충격의 분석방법 중 하나인 충격 공진(impact resonance) 방법을 적용하였다⁵⁾. 또한, 충격 공진 시험 데이터를 활용하여 콘크리트의 결함 평가를 위한 적합한 특징을 추출 및 주성분 분석기법적용을 통해 손상여부를 판단하였다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 콘크리트 교량 바닥판, 슬래브 등의 평판 구조형식의 건전성을 평가하기 위한 가장 효과적인 NDT 기술로써 충격의 분석방법 중 하나인 충격 공진(impact resonance) 방법을 적용하였다⁵⁾. 또한, 충격 공진 시험 데이터를 활용하여 콘크리트의 결함 평가를 위한 적합한 특징을 추출 및 주성분 분석기법적용을 통해 손상여부를 판단하였다.
본 연구에서는 콘크리트 슬래브에서의 정상 및 내부 박리 결함의 구분을 위한 PCA를 적용하기 위해 충격 공진 시험법을 이용하여 일련의 시험을 진행하였으며 다음과 같은 결론을 도출하였다.

대상 데이터

콘크리트 구조물에 충격 공진 시험의 실험적 결과를 분석하기 위해 일부분에 결함을 묘사한 2개의 콘크리트 슬래브(A 및 B)를 제작하고 일련의 시험을 수행하였다. 슬래브 A는 가로 및 세로 길이가 2,000 mm × 1,500 mm이고, 두께는 250 mm이며, 플라스틱 판을 사용하여 콘크리트 내부에 사각형 모양의 결함 4개와 스트로폼을 사용한 원형결함 2개를 묘사하였고, B 슬래브는 가로 및 세로 길이가 5,200 mm × 3,080 mm이고, 두께는 250 mm이며, 플라스틱 판을 사용하여 콘크리트 내부에 크기 및 깊이가 다른 정사각형의 결함 6개를 묘사하였다. 결함의 종류, 크기 및 위치에 대한 자세한 사항은 Fig.
따라서 해당 신호 내에 도달하는 레일리 파 펄스의 초기에 나타나는 네거티브 최대 진폭을 기준으로 전체 데이터를 표준화하였다. 정규화된 시간 영역 데이터는 이후에 FFT 변환을 통해 주파수 영역으로 변환되어 PCA 분석을 위한 기본 데이터로 활용되었다.

성능/효과

•PCA 분석을 통해 2차원으로 결함의 유무를 구분할 수 있는 고유벡터인 실수의 단면 1차 모멘트, 허수의 단면 1차 모멘트가 선정되었고, 이를 통해 결함 유무를 90% 이상 구분 가능하다고 판단된다. 추가로 실수의 면적을 사용하여 3차원 분석을 진행한 결과 구분의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
•PCA 분석을 통해 2차원으로 결함의 유무를 구분할 수 있는 고유벡터인 실수의 단면 1차 모멘트, 허수의 단면 1차 모멘트가 선정되었고, 이를 통해 결함 유무를 90% 이상 구분 가능하다고 판단된다. 추가로 실수의 면적을 사용하여 3차원 분석을 진행한 결과 구분의 정확도가 향상된 것을 확인하였다.
•충격 공진 시험을 통해 결함이 없는 부분과 결함 부분의 Time domain에서 파형의 주기 차이 및 FFT 변환을 통한 주파수 영역에서 공진 주파수의 차이를 확인하였다.

후속연구

본 연구는 주파수 영역 데이터를 사용하여 특징 도출을 통해 콘크리트의 상태평가를 위한 결함의 구분에 있어 PCA 분석을 적용함으로써 신뢰할만한 결과를 얻었으며, 이는 향후 머신러닝 기법 적용에 유용하게 사용되기를 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	콘크리트 구조물의 손상 영역을 정확히 탐지했을 때 얻는 장점은 무엇인가?	대부분의 사회기반 시설물은 콘크리트 구조물로 이루어져 있으며, 경제 성장기에 급속도로 건축된 시설물은 현재 상당히 노후화된 상태로 유지관리 및 보수 보강을 위한 콘크리트 내부의 균열, 공극, 결함 등의 손상된 영역을 탐지하는 것이 필요하다. 이러한 손상 영역의 정확한 탐지는 보수 및 보강 부분을 특정할 수 있어 경제적인 효과를 가질 수 있으며, 품질관리를 통한 구조물의 안전성을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 이에 따라 콘크리트의 물리적 성질, 상태 및 손상을 평가하기 위해 슈미트 해머(Schmidt Hammer)를 사용한 반발경도법, 초음파(Ultrasonic)를 사용한 초음파법 등 의 여러 비파괴 방법(nondestructive test, NDT)을 사용한 연구가 진행되고 있다1).
	대부분의 사회기반 시설물은 어떤 구조물인가?	대부분의 사회기반 시설물은 콘크리트 구조물로 이루어져 있으며, 경제 성장기에 급속도로 건축된 시설물은 현재 상당히 노후화된 상태로 유지관리 및 보수 보강을 위한 콘크리트 내부의 균열, 공극, 결함 등의 손상된 영역을 탐지하는 것이 필요하다. 이러한 손상 영역의 정확한 탐지는 보수 및 보강 부분을 특정할 수 있어 경제적인 효과를 가질 수 있으며, 품질관리를 통한 구조물의 안전성을 확보할 수 있다는 장점이 있다.
	콘크리트의 물리적 성질, 상태 및 손상을 평가하기 위해 사용하는 것은?	이러한 손상 영역의 정확한 탐지는 보수 및 보강 부분을 특정할 수 있어 경제적인 효과를 가질 수 있으며, 품질관리를 통한 구조물의 안전성을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 이에 따라 콘크리트의 물리적 성질, 상태 및 손상을 평가하기 위해 슈미트 해머(Schmidt Hammer)를 사용한 반발경도법, 초음파(Ultrasonic)를 사용한 초음파법 등 의 여러 비파괴 방법(nondestructive test, NDT)을 사용한 연구가 진행되고 있다1). 그러나 이러한 방법들은 현장에서 쉽고 편리하게 측정될 수 있지만, 접근성 제약, 주변환경 및 표면 조건에 영향을 받아 측정 결과의 신뢰성이 저하될 수 있다.

참고문헌 (10)

M. H. Sa, Y. G. Young, I. B. Lee, I. S. Woo and T. K. Oh, "A Study on the Statistical Distribution of Rebound Number and Ultrasonic Pulse Velocity in RC and PSC Concrete Structures", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 4, pp. 53-58, 2017.
T. K. Oh, S. H. Kee, J. S. Popovics, R. W. Arndt and J. Zhu, "Comparison of NDT Methods for Assessment of a Concrete Bridge Deck", Journal of Engineering Mechanics, Vol. 139, No. 3, pp. 305-314, 2012.
J. H. Park, "Diagnosis Technologies for Structure Using Infrared Wave", Journal of KCID, Vol. 11, No. 1, pp. 87-94, 2004.
M. Moore, B. Phares, B. Graybeal, D. Rolander and G. Washer, "Reliability of Visual Inspection for Highway Bridges Volume I: Final Report", Technical Rep. FHWA-RD-01-020, Federal Highway Administration, Washington, DC, 2001.
Y. G. Young, I. B. Lee, M. H. Sa and T.K. Oh, "A Study on the Statistical Distribution of Ultrasonic Velocities for the Condition Evaluation of Concrete Wide Beam", J. Korean Soc. Saf., Vol. 32, No. 2, pp. 98-104, 2017.
K. Pearson, "On Lines and Planes of Closest Fit to Systems of Points in Space", Philosophical Magazine, Vol. 2, No. 11, pp. 559-572, Series. 6, 1901.
H. Hotelling, Analysis of a Complex of Statistical Variables into Principal Components, Journal of Educational Psychology, Vol. 24, No. 6, pp. 417-441 and 498-520, 1933.
I. T. Jolliffe, Principal Component Analysis, 2nd ed, Springer, New York, USA, 2002.
A. Tharwat, Principal Component Analysis-a Tutorial, IJAPR 3.3 2016, Vol. 3, 197-240.
M. S. Islam and S. Alam, "Principal Component and Multiple Regression Analysis for Steel Fiber Reinforced Concrete (SFRC) Beams", International Journal of Concrete Structures and Materials, Vol. 7, No. 4, pp. 303-317, 2013.

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