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[국내논문] 압축강도 기반의 콘크리트 품질관리를 위한 웹 전산모델 개발
Numerical Web Model for Quality Management of Concrete based on Compressive Strength 원문보기

한국건축시공학회지 = Journal of the Korea Institute of Building Construction, v.21 no.3, 2021년, pp.195 - 202  

이군재 (Department of Civil Engineering, SangMyung University) ,  김학영 (Department of Architectural Engineering, Kyonggi University) ,  이혜진 (Graduate School, Kyonggi University) ,  황승현 (Graduate School, Kyonggi University) ,  양근혁 (Department of Architectural Engineering, Kyonggi University)

초록
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콘크리트의 품질관리는 주로 압축강도의 예측과 제어를 뜻한다. 이를 위해 관련 업계에서는 콘크리트 배합설계 및 재령별 강도에 관한 상당수의 데이터베이스를 구축하고 있으나, 기술유출 등의 이유로 공유되지 못해 결과적으로 품질관리를 위한 비용과 노력은 과도하게 낭비되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 전산모델 프로그램을 개발하여 사용자에게 콘크리트의 강도 예측 결과를 비롯한 다양한 최적 값을 제시하고, 사용자가 입력한 배합특성과 결과는 다시 DB로 수집될 수 있도록 유도하는 지속가능한 DB 수집 시스템을 구축한다. 해당 프로그램은 콘크리트 관련 전반적 기술을 다루고 있으며, 특히 압축강도의 예측은 다수의 DB를 기반으로 모델링된 인공신경망 기법을 적용하여 평균 89.2% 수준의 정확도에서 예측 값을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Concrete quality is mainly managed through the reliable prediction and control of compressive strength. Although related industries have established a relevant datasets based on the mixture proportions and compressive strength gain, whereas they have not been shared due to various reasons including ...

Keyword

#구조적 질의어   #인공신경망   #콘크리트 압축강도   #데이터베이스  

표/그림 (11)

참고문헌 (6)

  1. Aroso ME, Aroso MH. Reducing costs through concrete quality control. Innovative Housing Practices: Better Housing Through Innovative Technology and Financing. 1989:265-70. https://doi.org/10.1016/B978-0-08-037884-8.50045-7 

    crossref

  2. Song J, Yu JH, Kim K. On-site quality control support tools based on mobile BIM-focusing on quality management work. Korean Journal of Construction Engineering and Management. 2020;21(6):27-37. https://doi.org/10.6106/KJCEM.2020.21.6.027 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Nikbin IM, Rahimi R S, Allahyari H, Damadi M. A comprehensive analytical study on the mechanical properties of concrete containing waste bottom ash as natural aggregate replacement. Construction and Building Materials. 2016 Sep;121:746-59. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2016.06.078 

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  4. Ji GB, Mun JH, Yang KH. Evaluation of mechanical properties of lightweight concrete using bottom ash aggregates and foam. Journal of the Korea Concrete Institute. 2019 Aug;31(4):375-84. https://doi.org/10.4334/JKCI.2019.31.4.375 

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  5. Cherkassky V, Filip M. Learning from data: concepts, theory, and methods. 1st ed. New York: John Wiley & Sons; 2007. 560 p. 

  6. Mun JS. Generalized model for compressive strength development of concrete considering the addition of supplementary cementitious materials and curing temperatures. [dissertation]. [Suwon (Korea)]: Kyonggi University; 2016. 168 p. 

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