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

Abstract

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.