1. 서 론

최근 국내 건설 산업은 기능 인력의 고령화, 숙련공 부족, 인건비 상승, 근로 시간 단축 정책 등으로 인해 노동 환경이 변화하여 건설 생산성 하락, 품질 감소, 안전사고 증가 등의 문제가 대두되고 있다. 또한, 디지털 기술의 발전 및 시공 자동화 기술의 필요성 증가로 기존 현장 중심의 노동집약적 건설 방식의 한계 극복이 필요하다^{(Lee et al. 2024; Hong et al. 2025)}. 이에 공장에서 사전 제작된 부재를 현장에서 조립하는 탈현장 공장 생산 기반 건설(Off-site construction, OSC) 공법이 대안으로 주목받고 있다^{(Yun et al. 2021)}.

대표적인 OSC 공법 중 하나인 프리캐스트 콘크리트(Precast concrete, PC)는 공장에서 콘크리트 부재를 미리 개별로 제작하고 현장에서 조립하여 구조물을 완성하는 방식이며, 공사 기간 단축, 균일한 품질 유지, 폐기물 발생 감소 등의 장점이 있다. PC 공법의 품질은 개별 부재들을 하나로 일체화하는 과정의 완성도에 의해 결정되고 이러한 일체화 과정에 PC 접합부 슬리브를 활용한다. PC 접합부 슬리브는 전체 구조 성능을 결정하는 핵심 요소이며, PC 구조물에서 가장 높은 응력과 변형이 집중된다^{(Jiang et al. 2024)}.

접합부의 충전은 슬리브 내부에 철근을 삽입한 후, 슬리브 하단의 유입구를 통해 그라우트를 유압식으로 주입하고, 슬리브 상단의 토출구에서 그라우트가 배출될 때 유압을 제거하여 완료된다. 그러나 겉보기 충전이 완료되었어도 내부 철근 주변에 그라우트가 충전되지 않은 결함이 자주 보고되고 있다. 특히 유압 제거 과정에서 압력 감소로 외부에서 확인할 때 토출구에 그라우트가 충전되어 있으나, 내부에서는 수직 방향으로 충전이 되지 않는 경우가 있다. 적절한 충전도가 확보되지 않은 경우, 인발 성능이 감소하고 접합부의 일체성이 저하되어 전체 구조의 안정성에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다^{(Kahama Espoir et al. 2022)}. 따라서, 슬리브 내부의 그라우트 품질과 충전 상태는 접합부의 구조적 신뢰성과 하중 전달 성능을 결정하는 중요한 요소이며, 철저한 품질 관리가 필수적이다.

현재 PC 접합부 슬리브의 그라우트 충전 상태 검사는 주로 육안검사를 활용한다^{(KCI 2021)}. 육안검사는 충전 불량이 발생할 때 외부에서 내부를 식별하기 어려워 충전 상태를 직접적으로 확인할 수 없다. 또한, 시공 현장에서 PC 접합부 슬리브에 대한 파괴 검사는 현실적으로 적용이 어렵기 때문에, 내부 충전 상태를 손상 없이 평가할 수 있는 비파괴 검사 기술이 필요하다. 비파괴 검사는 구조물의 무결성을 유지하면서도 실시간으로 충전 상태를 점검할 수 있어, 시공 품질 관리와 구조 안전성 확보에 효과적으로 사용될 수 있다.

기존 연구에서는 비파괴 검사 기법을 활용하여 PC 접합부 슬리브의 충전 상태를 평가하기 위해 사전 설치 기법, 수동(passive) 기법, 능동(active) 기법을 제안해왔다^{(Cao et al. 2024; Qiao and Wang 2024; Zhang et al. 2024a, b)}. 사전 설치 기법은 시공 전에 센서를 매립하여 신호를 측정하는 방식으로 시공이 완료된 PC 부재에는 적용할 수 없다는 한계가 존재한다. 수동 기법은 음향방출센서를 이용하여 그라우트에 균열이 발생할 때 방출되는 음향 신호를 측정함으로써, 그라우트의 상태를 간접적으로 평가하는 방식이다. 그러나 이 방법은 구조물에 인위적으로 하중을 가해 손상을 유도해야 하므로, 실제 현장에 적용하기에는 한계가 있다^{(Li and Liu 2019; Wu et al. 2019; Xu et al. 2021; Zhang et al. 2022a; Lin et al. 2023; Yu et al. 2023; Du et al. 2024)}.

능동 기법은 시공이 완료된 PC 부재의 표면에서 신호를 측정하는 방식이다. 시공 후 적용이 가능한 장점이 있으나, 상용 장비를 사용하기 때문에 검사 가능 범위가 제한적이고 신호 해석 과정에서 주관적 판단이 개입될 가능성이 있어 충전 상태를 정량적으로 평가하는 데 한계가 있다^{(Li and Liu 2019; Li et al. 2019; Tang et al. 2020; Wu et al. 2019; Xu et al. 2021; Tang et al. 2021; Li et al. 2022; Liu et al. 2022; Xiao and Huang 2022; Zhang et al. 2022b; Cao et al. 2023a, b; Lin et al. 2023; Yu et al. 2023; Du et al. 2024)}. 이처럼 기존 연구에서 제안된 비파괴 검사 기법들은 각각의 장점에도 불구하고, PC 접합부 슬리브 내부의 그라우트 충전 상태를 정확하고 신뢰성 있게 평가하는 데 한계가 있다. 따라서, 슬리브 내부 충전 상태를 보다 정량적으로 분석할 수 있는 비파괴 검사 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 시공 후에도 적용할 수 있는 비파괴 검사 기법을 개발하고 실험적으로 검증하고자 하였다. 기존 PC 접합부 슬리브 대상 비파괴 검사 기술을 활용한 연구들의 제한성을 보완하여, 실제 시공 환경에서 내부 충전 불량이 발생할 가능성이 있는 조건을 반영한 시험체를 구성하여 검증하였다.

또한, 현장 접근성을 높이기 위해 접촉 매질이 필요 없는 건식 초음파(dry-coupled ultrasonic) 방식을 적용하고, 외부 소음 영향을 최소화할 수 있도록 초음파 가진 주파수를 최적화하였다. 본 연구를 통해 PC 접합부 슬리브의 충전 상태 평가를 위한 초음파 검사 기반 지표 추출 기법은 기존 연구에서의 한계를 보완하여, 슬리브 그라우트 충전 상태를 보다 신뢰성 있고 정량적으로 평가할 수 있는 기술적 기반을 제공할 것으로 기대된다.

2. 초음파 검사 기반 지표 추출 기법 개발

2.1 PC 접합부 슬리브

PC 접합부의 주요 구성 요소인 슬리브는 PC 공법에서 철근의 일체성과 시공성을 확보하기 위해 강재로 개발된 연결장치로, 일반적으로 고강도 연성 주철을 주조하여 제작된다. 본 연구에서 활용한 슬리브 시편의 규격은 철근의 크기에 따라 구분되며, 상세 조건은 Table 1과 같다. 슬리브에서 충전 상태를 검사할 수 있는 상･하부구경의 직경은 공통적으로 4 cm 내외이며 매우 협소하다.

Table 1. PC joint sleeve specifications (unit: mm)

Total length	Inlet–outlet distance	Inlet diameter		Outlet diameter
		Outer	Inner	Outer	Inner
370	292	58	44	58	44
280	202	57	44	57	44

이에, 육안검사로 수행되는 PC 접합부의 그라우트 충전 상태 검사는 내부 충전 상태를 확인하기에 적합하지는 않다. 본 연구에 사용된 슬리브 시편의 충전 상태는 미충전과 완전충전 두 가지 조건으로 구분된다. 미충전 시편의 경우, 전체 충전 대비 25 % 부족을 모사하였으며, 현장에서 발생할 수 있는 토출구 주변 미충전을 모사하고자 하였다. Fig. 1에서 확인할 수 있듯이, 두 시편 모두 토출구가 막혀 있어 육안검사로는 내부 충전 상태를 확인할 수 없다.

Fig. 1. Examples of filling quality in PC joint sleeve

2.2 장비 설계

Fig. 2는 PC 접합부 슬리브의 그라우트 충전 상태를 평가하기 위해 사용된 비파괴 검사 장비의 구성을 나타낸다. 본 장비는 초음파 신호를 발생시키는 가진부와 이를 수신하여 계측하는 수신부로 구성되어, 슬리브의 유입구와 토출구에 직접적으로 접촉할 수 있도록 설계되었다. 초음파 가진부는 함수 발생기(function generator)와 신호 증폭기로 구성되어 있으며, 50 kHz의 square wave를 1사이클(cycle) 발생시키고 약 60 dB을 증폭시켜 S파(횡파)를 가진한다.

Fig. 2. Configuration of developed nondestructive testing device for measuring filling quality

수신부에서는 수신된 신호를 50~100 dB로 증폭하였으며, 10 kHz 및 100 kHz 대역의 밴드패스 필터(band-pass filter)를 적용해 신호를 필터링하여 외부 환경의 잡음을 최소화하고 신호의 정확도와 품질을 향상했다. 계측된 신호는 50회 time averaging을 적용하였으며 샘플링 주파수(sampling rate)는 2 MHz로 푸리에 변환(fourier transform)의 주파수 분해능은 0.2 kHz이다.

초음파 센서는 건식 접합 방식을 적용하여 별도의 커플런트(couplant) 없이 슬리브의 유입구 및 토출구 표면에 직접 접촉하여 사용할 수 있는 건식 탐촉자(S1802)를 적용하였다. 이는 계측과정에서 신호 감쇠를 최소화하고 현장 적용성을 높이는 데 효과적이다.

또한, 초음파 탐촉자의 반복 측정 시 일정한 가압 조건을 확보하기 위해 상용 초음파 홀더(MH180)을 함께 적용하였다. 해당 홀더는 일정한 하중(3.5 N)을 유지할 수 있어 측정자의 숙련도와 관계없이 반복 측정의 일관성을 확보하는데 기여하였다.

본 장비는 슬리브의 유입구 및 토출구와 같은 제한된 개구부를 통해 직접 접근하여 측정할 수 있도록 최적화되었다. 이러한 설계는 기존 상용 초음파 장비로는 접근이 어려운 슬리브 개구부를 통한 검사를 가능하게 하며, 시공 후에도 구조체의 손상 없이 내부 충전 상태를 효율적으로 평가할 수 있다(Fig. 3).

Fig. 3. Photograph of dry-coupled ultrasonic transducers

2.3 분석 알고리즘

초음파 계측 신호에 대한 분석 알고리즘을 개발하였다. 해당 알고리즘은 접합부 슬리브에서 계측한 초음파 신호를 푸리에 변환 및 스펙트럼 분석(spectral analysis)을 통해 주파수 대역별 특성을 지표로 추출하여 정량적으로 분석하는 방식이다.

Fig. 4는 비파괴 검사 장비를 통해 계측된 PC 접합부 슬리브의 초음파 신호 예시를 보여준다. Fig. 4(a)는 신호 가진 시 발생한 square pulse와 계측된 시간 신호이다. 여기서, 가로축은 시간으로 초음파가 전파되는 동안의 시간 흐름을 보여주며, 세로축은 각 신호의 진폭으로 신호의 세기를 의미한다. Fig. 4(b)는 시간 영역의 가진 신호 및 계측 신호에 푸리에 변환을 적용하여 주파수 영역으로 변환한 결과이다.

Fig. 4. Example of input and output ultrasonic signals from a PC joint sleeve specimen

Fig. 5는 본 연구에서 제안하는 분석 알고리즘의 전체 흐름을 도식화한 것이다. 첫 단계에서는 각 시편으로부터 시간 영역의 초음파 신호를 계측하고, 이를 푸리에 변환해 주파수 영역의 스펙트럼으로 변환한다. 변환된 주파수 스펙트럼의 진폭 정보를 기반으로 시편별 스펙트럼 분포를 누적하여 전체 데이터를 시각화하고, 해당 스펙트럼으로부터 충전 상태에 민감하게 반응하는 특정 주파수 범위를 3개씩 선택하여 해당 범위에서 지표(feature)를 추출하였다.

Fig. 5. Flowchart of proposed algorithm

이후, 민감 범위 내 진폭의 누적값을 전체 주파수 범위에서의 누적 진폭과 비교함으로써 정규화된 지표를 산정한다. 해당 과정으로 도출된 3개의 지표는 각 시편별로 개별 산출되며, 각각 x, y, z축 값으로 대응되어 하나의 3차원 좌표를 형성한다.

3. 실험적 검증

3.1 시편 제작

PC 접합부 슬리브 내 그라우트 충전 상태를 평가하기 위해 제작한 시편의 예시를 Fig. 6에 나타내었다. 시편 제작 과정에서는 슬리브 내부에 철근을 삽입한 후 설정된 충전 상태에 맞게 그라우트를 주입하였다. 이후, 시편을 일정한 환경에서 28일 동안 양생하여 실험 조건을 균일하게 유지해 재령 28일 시점에서 실험을 수행하였다. 시편은 충전 조건, 철근 직경, 그라우트 강도를 주요 변수로 설정하여 제작되었고 각 변수에 따라 총 4가지 유형으로 분류된다.

충전 조건은 미충전과 완전충전 두 가지 조건으로 구분하였다. 미충전 시편은 시공 현장에서 발생할 수 있는 충전 불량 상태를 모사한 것으로, 슬리브 내부 하부 영역은 그라우트로 충전되었으나 상부 영역은 일부만 채워진 조건으로, 전체 충전 상태의 약 75 % 수준을 나타낸다. 완전충전 시편은 슬리브 내부 전체에 정상적으로 충전된 조건을 가정하였다. 철근 직경은 D19와 D25의 두 가지 조건으로 나눴다. 그라우트 강도는 일반 강도와 고강도 두 가지로 구분하였다. 일반 강도 시편은 60 MPa의 그라우트를 사용하였으며, 고강도 시편은 80 MPa의 그라우트를 적용하였다.

Fig. 6. Photographs of manufacturing and curing processes of PC joint sleeve specimens

3.2 초음파 검사

충전 상태 검사 맞춤형 장비를 PC 접합부 슬리브 시편에 적용하여 초음파 검사를 수행하였다(Fig. 7). 측정 시편은 미충전 4개, 완전충전 9개로 구성되며, 측정 신호의 재현성과 신뢰성 평가를 위해 개별 시편 당 3회 반복하여 수행하였다. 측정 결과, 시편 유형(N19, H25)에 따라 각각 39개씩 총 78개의 데이터를 확보하였으며, 각 조건 별 시편 정보와 측정된 데이터의 수는 Table 2에 정리하였다.

Fig. 7. Ultrasonic testing on PC joint sleeve specimens

Table 2. Types of PC joint sleeve specimens

Specimen type	Filling type	Grout strength (MPa)	Rebar diameter	Number of specimens (EA)	Number of measure-ments (EA)
N19	NU19	Unfilled	60	D19	4	12
	NF19	Filled	60	D19	9	27
H25	HU25	Unfilled	80	D25	4	12
	HF25	Filled	80	D25	9	27

Fig. 8은 특정 시편에서 반복 측정을 통해 획득된 신호를 나타내며, 그라우트 접촉면에서 건식 탐촉자를 제거한 후 다시 반복 측정을 한 경우에도 신호 패턴이 일관되게 유지되는 것을 확인하였다. 반복 측정 간 신호 유사도 분석 결과, 모든 시편에서 유사도 지표 값이 최대값 1에 가까운 0.96으로 측정되어 높은 반복성을 보였다. Fig. 9에서는 계측 현장에서 발생하는 소음 주파수 대역을 슬리브에서 계측한 신호와 비교하여 나타내었다.

Fig. 8. Repeatability of time-domain signals

Fig. 9. Comparison of frequency ranges between environmental noise and measured signal

소음 주파수 대역은 1~4 kHz의 저주파 영역으로 나타났으며, 이는 초음파 적용 주파수 대역인 15~100 kHz와 명확히 구분됨을 확인할 수 있다. 개발된 비파괴 검사기법은 높은 신호 반복 계측으로 말미암아, 측정자의 숙련도에 영향을 받지 않고 일관된 결과를 도출할 수 있음을 시사한다. 또한, 현장에서 발생할 수 있는 환경소음의 영향을 최소한으로 받으며, 간단한 신호처리(필터링)를 통하여 의미 있는 신호의 계측이 가능함을 확인할 수 있다.

4. 초음파 검사 결과

Fig. 10은 분석 알고리즘을 통해 시각화된 주파수 스펙트럼에서 민감 주파수 대역을 기반으로 지표를 추출하는 과정을 나타낸다. 좌측의 그래프는 미충전 시편과 충전 시편에 대해 푸리에 변환을 수행하여 얻은 주파수 스펙트럼을 시편 단위로 나열한 것이다.

Fig. 10. Cumulative visualization of ultrasonic signals for unfilled and filled PC joint sleeve specimens

이후, 각각의 시편 스펙트럼을 세로축 방향으로 배열하여 전체 데이터를 하나의 통합 스펙트럼으로 시각화하였다. 이러한 시각화는 충전 상태에 따른 특정 주파수 영역의 진폭 분포 차이를 직관적으로 확인할 수 있도록 하며, 이를 기반으로 충전 상태와 연관된 민감한 주파수 대역을 식별할 수 있다.

중앙의 종합 스펙트럼에서 충전 상태에 민감하게 반응하는 세 개의 주파수 구간이 설정되었으며, 이는 0~100 kHz 주파수 범위 내에서 미충전 및 완전충전 시편의 평균 진폭이 2배 이상 차이 나는 범위를 기준으로 설정하였다. 우측 그림에서 각 대역에 해당하는 진폭 값을 합산하여, 세 가지 정량 지표를 추출하였다. 해당 지표는 정규화 후 충전 상태 평가의 주요 입력값으로 활용되어, 미충전 시편과 완전충전 시편 간의 스펙트럼 특성 차이를 효과적으로 반영한다. 상세한 시편별 민감 주파수 범위는 Table 3에서 확인할 수 있다.

Fig. 11은 분석 알고리즘을 통해 N19 시편 및 H25 시편에서 추출된 총 39개의 지표를 3차원 공간에서 시각화한 결과를 나타낸다. 각 지표는 충전 상태에 민감한 주파수 범위 내 진폭의 누적값을 기반으로 계산된 값으로 시편별로 하나의 3차원 좌표를 형성한다. 구성된 총 39개의 지표는 시편의 충전 상태에 따라 미충전과 완전충전 데이터가 명확히 분포가 달라지는 경향을 보인다. 특히, 완전충전 시편의 데이터(파란색)는 3축을 기준으로 각각 독립된 영역에 집중되는 양상을 나타내어, 충전 상태를 효과적으로 구별할 수 있음을 시사한다. 이러한 결과는 제안된 초음파 검사 기반 지표 추출 기법이 PC 접합부 슬리브 내부의 충전 상태를 정량적으로 평가할 수 있음을 의미한다.

Fig. 11. Three-dimensional distribution of features extracted from spectrum analysis according to filling quality

5. 토 의

추가로 PC 접합부 슬리브 내부의 충전 상태를 객관적으로 정량 평가하기 위하여, 두 종류의 그라우트 충전 케이스에 대해 비지도 학습 기반의 클러스터링을 수행하였다(Fig. 12). 각 케이스는 미충전, 완전충전 상태를 포함한 총 78개 데이터를 대상으로 하였으며, 주파수 스펙트럼에서 추출한 세 가지 지표를 특징으로 사용하였다. 데이터는 표준화(StandardScaler)를 통해 정규화하였으며, 세 가지 지표의 가중치를 2:1:1로 적용하였다.

Fig. 12. Clustering results of features extracted from spectrum analysis according to filling quality

클러스터링 알고리즘으로는 K-means를 적용하였으며, 클러스터 수는 2로 설정하였다. 하이퍼파라미터는 초기 중심값 설정 방법으로 k-means++을 채택하였으며, 최대 반복 횟수 300회, 초기화 반복 횟수 10회로 설정하였다. k-means++은 첫 번째 중심점을 무작위로 선정한 뒤, 이후 중심점들을 기존 중심점들과 최대한 멀리 떨어진 위치에 배치하여 군집 형성의 안정성을 높이는 방법이다. 모델 성능 평가는 Silhouette Score를 기준으로 클러스터 간 분리도와 응집도를 통해 타당성을 검증하였다.

그 결과, N19 시편과 H25 시편 모두 충전에 따른 군집의 명확한 분리가 확인되었다. 이와 같은 결과는 향후 실제 구조물의 비파괴 검사 및 건전성 평가에 있어, 그라우트 충전 상태를 사전 정보 없이 신뢰성 있게 구분할 수 있음을 시사한다.

또한, 주파수 대역은 재료의 강도, 탄성계수 등 다양한 물리적 특성에 의해 영향을 받을 수 있다. 본 연구에서 사용한 60 MPa와 80 MPa 그라우트 시편 간 주파수 대역 차이가 관찰되었으나 이에 대한 정확한 분석을 위해서는 추후 연구로써 변인 통제된 추가 실험과 체계적인 연구가 요구된다. 이에 더해서, 철근 편심, 슬리브 내부 부분 충전, 그라우트 재령 등 다양한 요인이 충전 상태 평가에 미치는 영향도 후속 연구를 통해 규명할 필요가 있다.

6. 결 론

본 연구에서는 PC 접합부 슬리브 내부의 충전 상태를 정량적으로 평가하기 위한 초음파 검사 기반 지표 추출 기법을 개발하였다.

1) PC 접합부 슬리브의 충전 상태를 평가하기 위해 초음파 기반의 비파괴 검사 장비를 설계하였다. 본 장비는 슬리브의 협소한 개구부 표면에 커플런트 없이 직접 접촉하여 계측할 수 있도록 구성되었으며, 일정한 가압력을 유지하는 홀더를 적용하여 현장 적용성과 반복 측정의 신뢰성을 동시에 확보하였다.

2) 실험 검증을 위해 충전 상태, 철근 직경, 그라우트 강도를 변수로 총 26개의 시편을 제작하였으며, 각 시편에 대해 3회 반복 측정을 수행하여 총 78개의 데이터를 확보하였다. 반복 측정 간 신호 유사도 지표는 0.96 이상으로 높은 재현성을 나타냈다. 또한 계측 신호는 외부 환경 노이즈와 구분되는 주파수 대역으로 안정적인 특성을 보였다.

3) 제안한 주파수 지표 추출 알고리즘은 미충전과 완전충전 상태를 명확하게 구분하였다. 3차원 지표 분석을 통해 충전 상태별 데이터가 독립적으로 분포함을 확인하였으며, 이를 통해 충전 상태를 효과적으로 구별할 수 있음을 검증하였다.