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Journal of the Korea Concrete Institute

J Korea Inst. Struct. Maint. Insp.
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섬유보강 콘크리트, 임피던스, 구조물 건전성 모니터링, 온도 영향성, 손상진단
Fiber-reinforced cementitious composites, Electrical impedance, Temperature variation, Crack detection, Structure health monitoring

1 서 론

세계적으로 콘크리트 구조물의 노후화가 진행되어감에 따 라 국내에서도 구조물 건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM)에 대한 관심이 높아지고 있다. 1994년 성 수대교 상판 붕괴, 1995년 삼풍백화점 붕괴를 시작으로 2013 년 경주 저수지가 준공 50여년 만에 붕괴되는 등 크고 작은 참 사들은 구조물 안전에 대한 수요를 불러 일으켰다. 이와 더불 어 사회기반시설물의 가장 보편적인 구조재료로 사용되어지 는 콘크리트의 건전성 모니터링에 관한 연구들도 다양한 방 향으로 진행되었다. 특히, 구조물 건전성 모니터링 측면에서 콘크리트 구조물의 조기 균열 진단은 중요한 의미를 갖는다.

콘크리트 구조물의 조기 균열 진단을 위하여 다양한 비파 괴 기법들이 연구되고 있다. 그 중 부착형 센서를 기반으로 하 는 기법으로는 광섬유 센서를 이용한 측정법과 압전센서 (Piezoelectric ceramic lead Zirconate Titanate, PZT)를 활용한 측정법이 있다. 광섬유 센서는 저렴한 비용과 다수의 지점을 동시에 측정할 수 있다는 장점을 가지고 있지만, 센서가 물리 적 손상에 취약하고, 초기 균열진단에 대한 민감도가 낮다는 단점이 있다(Verstrynge et al., 2014; Kazuro et al., 2005). 상대 적으로 압전센서를 기반으로 하는 전기기계적 임피던스 기법 은 초기 균열 진단에 대한 높은 민감도를 가지고 있으나 (Yang and Hu, 2008), 콘크리트의 비 균질성 및 높은 탄성파 감쇄율 때문에 센서 주변의 응답 계측 및 검사에 국한되고, 특 히 대형 콘크리트 구조물에서는 센서의 설치 및 유지관리 측 면에서 비효율적이다. 반면, 비 부착식 기법으로 비전카메라 를 이용한 균열 검사 기법이 널리 활용되고 있다(Lecompte et al., 2006; Mentni and Hamel, 2006). 대형 콘크리트 구조물의 이미지를 기반으로 하여 균열을 진단하는 기술은 짧은 시간 에 넓은 영역을 검사할 수 있다는 장점이 있지만, 고르지 못한 콘크리트의 외부 표면을 손상으로 분류해 오보를 유발할 수 있으며, 표면균열만을 검사할 수 있기 때문에 정확한 초기 균 열 진단이 어렵다(Koch et al., 2016). 그 외 콘크리트 균열 조 사 기법으로 최근 FRCCs (Fiber Reinforced Cementitious Composites), CFRCCs (Carbon Fiber Reinforced Cementitious Composites)를 비롯한 복합재를 활용한 자가센싱 기법이 연 구되고 있다(Lataste et al., 2003; Meehan et al., 2010). 일반적 인 FRCCs는 강섬유 보강을 통해 보통의 콘크리트보다 연성 과 강성이 뛰어나고(Song and Hwang, 2004), 전도성 섬유보 강으로 인한 전도성을 가지고 있기 때문에 별도의 센서 설치 없이 구조물 건전성 모니터링 용도로 사용가능하다(Chen and Chung, 1993). 특히, 구조물의 응력 집중부에 설치함으로써 효율적으로 균열 검사가 가능하다는 점에서 다양한 대형 콘 크리트 구조물의 모니터링에 유용한 방법이다. 자가센싱 콘 크리트 기반 전기 신호 계측의 다양한 측정 방법과 재료에 대 한 연구들은 많이 진행되고 있으나(Wen and Chung, 2007; Lataste et al., 2008), 온도 등과 같은 환경 영향성에 대한 연구 는 미진한 상황이다. 이러한 환경 요인은 구조물 손상진단에 서 오보율을 증가시켜 손상진단의 불확실성을 높이는 요소로 작용할 수 있기 때문에 필히 검토 되어야 한다.

본 논문에서는 온도 변화 및 균열 발생 여부가 FRCCs로부 터 취득된 전기 임피던스 응답에 미치는 영향성을 실험적으로 검토하였다. 특히, 전기 임피던스의 2점 측정을 위해 자가센싱 회로를 개발하여 적용하였으며, 사용된 FRCCs 시험체는 Long smooth와 Medium smooth 두 가지 종류의 섬유를 첨가하 여 다양한 온도 및 하중 조건에서 응답 특성을 분석하였다.

2 실험 구성 및 방법

2.1 실험개요

FRCCs의 전기응답을 측정하여 균열 평가를 하는 방법으 로는 크게 직류 전원을 이용하는 방법과 교류 전원을 이용하 는 방법으로 나뉜다. 직류 전원을 이용하여 저항을 측정하는 방법은 크게 2점 측정법과 4점 측정법으로 구분되며, 접촉저 항의 배제를 위해 Wenner의 4점 측정법이 널리 이용되고 있 다(Gowers and Millard, 1999). 하지만, 직류 기반의 저항 측정 법은 준 전도성인 FRCCs 특성상 Polarization effect가 발생하 게 되며, 대상 구조체의 크기에 따라 수십 분 이상의 안정화 시 간이 소요되기 때문에 실시간 모니터링 목적으로 사용하기에 부적합하다(Jingyao and Chung, 2004). 이에 반하여, 교류 전 원 기반의 임피던스 측정법은 즉각적인 데이터 취득이 가능 하고 직류보다 전기 신호 계측에 있어서 더 민감하다고 알려 져 있다(Han et al., 2015). 따라서 본 연구에서는 교류 전원 기 반의 임피던스 측정법을 채택하였다.

FRCCs의 전기 임피던스 측정은 AWG (Arbitrary Waveform Generator, NI PXI-5412)를 이용하여 교류 전압을 발생시켜 Digitizer (NI PXI-5122)를 통해 전류 응답을 측정하였으며, 자체 개발한 Labview 프로그램을 통해 제어 및 계측하였다. 온도 변화 실험을 위하여 항온항습 챔버를 이용하여 FRCCs 의 온도를 조절하였으며, FRCCs 시험체가 설정 온도에 맞추 어질 수 있도록 안정화시간을 거친 후 전기 임피던스 신호를 반복 측정하였다. 하중에 따른 균열 발생 실험은 온도 실험에 사용한 동일 FRCCs 시험체를 사용하여 상온에서 수행하였 다. UTM (Universal Testing Machine)을 이용하여 3점법 휨 실험을 실시하였으며, 변위 제어를 통해 목표 변위에 도달할 때마다 임피던스 신호를 반복 계측하였다.

2.2 FRCCs 배합

본 연구에 사용된 FRCCs 시험체의 구성은 Table 1에 나타 내었으며, 구성비는 FRCCs에 대한 타 연구논문을 참조하였다 (Kim et al., 2011; Park et al., 2011). Steel fiber의 재료 특성은 Table 2에 요약하였다. 시험체의 크기는 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1

Dimension of FRCCs

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Table 1

Matrix composition by weight ratio

Cement (Type) Silica fume Silica sand Silica powder Super plasticizer Water Mild glass fiber

1.0 0.25 1.1 0.3 0.067 0.2 0.053
Table 2

Properties of steel fiber

Fiber Type Diameter (mm) Length (mm) Density (g/cc) Tensile strength (MPa) Electrical resistivity (kΩ-cm) Volume contents (%)
Long smooth 0.3 30 7.9 2000 2.06 x 10-8 1.0
Medium smooth 0.2 19 7.9 2788 2.06 x 10-8 1.0

시험체에 사용된 FRCCs는 시멘트, 규사, 실리카흄, 실리카 파우더, 고성능 감수제, 물 그리고 Mild glass fiber로 구성되었 으며, 재료의 개별 입자의 크기는 0.1 mm 내지 0.3 mm이다. 제 작 순서는 다음과 같다. 먼저, 모든 재료를 2분간 건식 혼합한 후 물을 넣는다. 그 다음 고성능 감수제를 첨가하여 2∼3분 동 안 섞는다. 모르타르 혼합에는 20 L 용량의 Hobart 종류 믹서 를 사용했으며 혼합이 완료된 후, Medium smooth fiber를 첨가 하는데 섬유의 균일 분포를 위해 소량씩 여러 번 첨가하였다. Long smooth fiber 또한 같은 방법으로 첨가 하였다. 시험체 규 격은 Fig. 1에 보는 바와 같이 3 점 재하시험이 가능하도록 지 지 롤러 간 간격 150 mm와 양 측단 25 mm 씩의 여유길이를 포 함하여 산정하였다.

2.3 임피던스 측정

FRCCs의 전기 임피던스 데이터를 2점 측정법으로 취득하 기 위하여 Self-sensing system을 Fig. 2와 같이 구축하였다. Self-sensing system의 구성은 AWG, Self-sensing circuit, Digitizer와 Controller로 구성되어있으며, 임피던스 측정 순서 는 다음과 같다. 먼저, Controller에서 AWG와 Digitizer로 Trigger 신호를 보내면 AWG에서 미리 디자인된 파형의 교류 전류를 발생시킨다. 다음으로, Self-sensing circuit을 통해 식 (1)과 같이 FRCCs의 전압을 Digitizer를 통해 측정한다(Lee and Sohn, 2006; An and Sohn, 2012).

Fig. 2

Schematic of an instantaneous electrical impedance acquisition system

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(1)
v c ( t ) = C r C c v o ( t ) v i ( t )

C c C r 은 각각 FRCCs 와 레퍼런스 캐패시터의 정전용 량값을 의미하며, v o , v i 그리고 v c 는 각각 출력 전압, 입력 전 압 그리고 FRCCs의 전압을 의미한다. 측정된 데이터는 Controller로 전송되어 전기 임피던스 값으로 변환, 자동 저장 된다.

또한, FRCCs에 전기 임피던스를 가진 및 취득하기 위하여 2개소의 Copper tape을 전극으로 사용하였으며, 부착면의 접 촉 저항을 최소화하기 위하여 Silver paste를 활용하여 Fig. 3 과 같이 시험체를 제작하였다(Song J et al., 2015).

Fig. 3

FRCCs with copper tape electrodes

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2.4 실험 조건

본 실험에서의 온도 조건은 콘크리트 구조물의 사용 온도 를 상정하여 Table 3과 같이 설정하였다. 또한, FRCCs 시험체 에 재하하는 하중에 따른 변위 및 이에 상응하는 균열 상태를 Table 4에 정리하였다.

Table 3

Temperature condition

Temperature [℃] -10 -5 0 10 20 30 40 50
Relative Humidity [%] - - - - 60 60 60 60
Table 4

Crack state due to displacement

Status No load Closed crack Multiple cracks Multiple open cracks
Displacement [mm] 0 1.6 1.81 2.1

온도조건은 습도 조절이 불가능한 온도인 -10 ℃, -5 ℃, 0 ℃, 10 ℃까지는 습도조절 없이 실험하였고, 20 ℃, 30 ℃, 40 ℃, 50 ℃의 온도에서는 60 %의 상대습도를 설정하였다.

FRCCs의 균열은 0 mm, 1.6 mm, 1.81 mm, 2.1 mm일 때, 각 각 No load, Closed crack, Multiple cracks, Multiple open cracks 4가지로 구분하였으며, 실험은 온도 27.4 ℃, 상대습도 80 % 하에 수행되었다.

2.5 실험 방법

FRCCs의 온도 변화에 따른 전기 임피던스 변화를 측정하 기 위해 Fig. 4에 보는 바와 같이 실험 구성을 하였다. AWG와 Digitizer를 온도 챔버 안에 있는 FRCCs의 전극과 연결하고, FRCCs 시험체의 온도 안정화 시간을 고려하여 챔버의 온도 가 목표 온도에 도달한 후 매 30분단위로 신호를 측정, 비교하 여 안정화됨을 확인 후 신호를 취득하였다. AWG를 통해 65 Hz에서 85 Hz 범위의 Chirp signal을 FRCCs에 가진하고, Digitizer를 통해 1 MHz의 Sampling rate으로 전기 임피던스 를 측정하였다. 특히, 잡음을 최소화하기 위하여 각 조건마다 10 번씩 반복 측정하여 평균 하였다. 이때, Self-sensing circuit 에는 10 nF의 레퍼런스 캐패시터를 사용하였다.

Fig. 4

Test setup for temperature variation effects

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하중변화 실험은 아래의 Fig. 5와 같이 구성하였다. FRCCs 의 일정 변위를 가하여 휨을 발생시키는 방식으로 실험이 진 행되었으며, 목표 변위에 도달 시 전기 임피던스 신호를 반복 계측하였다. 이와 같은 과정을 FRCCs 시험체가 파괴에 이르 기까지 실험을 반복하여 하중에 따른 임피던스 신호를 연속 적으로 계측하였다.

Fig. 5.

Test setup for load effects

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3 실험 결과

먼저 FRCCs의 균열 상태를 파악하기 위해 UTM의 휨-변위 데이터를 이용하여 Fig. 6과 같이 휨-변위 그래프를 얻은 후 하중이 가해지지 않은 시점과 항복 전, 항복 후, 그리고 파괴 총 4가지 시점으로 구분하였다. 각 시점과 일치하는 시간의 FRCCs 인장면 영상을 추출하여 균열에 따라 No load, Closed crack, Multiple crack, Multiple open crack 총 4가지로 분류 하 였다. No load는 FRCCs에 하중이 가해지지 않은 상태이고, 탄성 구간 내에서 발생한 균열을 Closed crack으로 분류하였 다. Multiple crack은 항복점 이후에 다중 균열이 발생한 상태 이며, Multiple open crack은 발생한 다중 균열이 확장되며 FRCCs 가 파괴된 상태이다. 각 상태에 따른 FRCCs의 인장면 사진은 Fig. 7과 같다.

Fig. 6

Force-displacement curve

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Fig. 7

Bottom views of FRCCs (a) No load, (b) Closed crack, (c) Multiple cracks and (d) Multiple open cracks

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Fig. 8에서 보는 바와 같이 Closed crack에서는 임피던스가 감소했다가 Multiple cracks와 Multiple open cracks으로 진행 되면서 다시 점점 증가하는 양상을 보였다. Closed crack에서 임피던스가 감소하는 현상은 FRCCs가 하중을 받으며 내부 강섬유들이 순간적으로 연결되는 Bridge effect와 Crack 발생 으로 인한 강섬유의 외부노출로 인해 임피던스가 감소했다 가, 균열이 확장되면서 강섬유가 분리, 절단되어 다시 증가한 것으로 판단된다.

Fig. 8

Load test result

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온도변화에 따른 임피던스 변화는 Fig. 9와 같다. 주파수 별 로 양상은 다르나, 영하 10 ℃에서 영상 10 ℃까지는 전기 임피 던스가 조금씩 증가하다가, 온도가 더 올라가면 큰 폭으로 감 소하는 양상을 보였다. Fig. 8과 비교해 본 결과, 균열에 의한 임피던스 변화폭이 약 8∼11 ㏁ 이었던 것에 반해 온도 실험에 서는 약 5∼17 ㏁ 의 더 큰 폭에서 변화함을 알 수 있었다.

Fig. 9

Temperature variation test result

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4 토의 및 결론

본 연구에서는 교류 임피던스 기반의 FRCCs 균열검사에 온도 변화가 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과, 균열에 의 한 임피던스 변화폭에 비해 온도 변화에 따른 임피던스의 변 화 폭이 더 큰 사실을 확인하였다. 다만, 현재 FRCCs의 제작 기술이 섬유의 방향성이나 밀집도의 정밀 제어가 어려우므로 이에 따른 전기 임피던스의 계측 값은 정확도나 그 경향성의 일반성 입증에 대한 불확실성에 노출될 수 있다. 더욱이, 하중 에 의해 FRCCs가 변형되면서 내부 강섬유의 접촉, 분리되는 현상이 무분별하게 일어나므로 임피던스 측정을 통해 정확한 손상정도를 진단하기에 어려움이 따른다. 그럼에도 불구하 고, 본 연구를 통해 알 수 있는 중요한 사실은 온도 변화에 따 른 전기 임피던스 변화량이 균열 유무에 따른 그것보다 지배 적일 수 있다는 것이다. 따라서, 공용 중인 콘크리트 구조물의 모니터링에 본 기술을 활용하기 위해서는 반드시 온도의 영 향성을 배제하거나 보상하는 추가적인 연구가 필요한 것으로 판단되며 현재 이와 같은 적용 한계점을 극복하기 위하여 본 연구진은 Deep learning 등의 알고리즘 개발을 통한 환경영향 성 배제 연구를 지속적으로 진행 중이다.

 감사의 글

이 논문은 국토교통부(국토교통과학기술진흥원) 2016년 국토교통기술촉진연구사업(17CTAP-C114934-02)을 통해 수행되었으며, 연구지원에 감사드립니다.

 

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