굳지 않은 시멘트 페이스트의 물-시멘트비 예측을 위한 ANN을 활용한 EIS 기법 해석

Q: 이 논문에서 정의한 전기화학적 임피던스 분광법(이)란 무엇인가?

교류 전압을 가하여 재료의 전도성 이온에 기반한 전도성 흐름을 통해 응답된 신호를 해석하는 기술이다. 이를 통해 시멘트계 재료의 성분과 내부 반응을 확인할 수 있으며, 본 연구에서는 굳지 않은 시멘트 재료의 물-시멘트비를 측정하는 핵심 수단으로 활용된다.

Q: 인공신경망과 EIS 데이터를 활용한 물-시멘트비 예측의 효율성은 어떠한가?

연구 결과, 주성분 분석법으로 차원을 축소한 EIS raw data를 인공신경망에 학습시켰을 때 3전극 시스템에서 77%, 2전극 시스템에서 75%의 예측 정확도를 보였다. 이는 주관적인 등가회로 피팅 과정을 배제함으로써 분석의 객관성과 예측 성능을 동시에 향상시킨 결과이다.

박주혜; 송호민; 최하진

doi:10.7779/JKSNT.2022.42.4.333

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박주혜 (숭실대학교) 송호민 (가천대학교) 최하진 (숭실대학교)

저널정보: 한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 비파괴검사학회지 제42권 제4호

발행연도: 2022.8

수록면: 333 - 342 (10page)

DOI: 10.7779/JKSNT.2022.42.4.333

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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.

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