2.1 전단파 토모그래피 측정 장치

초음파 토모그래피는 다채널 초음파 배열에서 측정된 초음파신호를 분석하여 재료 및 구조물의 단면을 시각화하는 기술이다. 이 기술의 원리는 의학, 기계, 항공우주 분야에서 잘 정립이 되어 있으며, 다양한 문제해결에 활용되고 있다.

초음파를 활용한 결함 탐사는 매질에 전파되는 초음파(S파 또는 P파)가 상이한 음향 임피던스(z=ρc, 여기서 ρ는 매질의 밀도, c는 매질에서 전파되는 파의 속도)를 갖는 재료의 경계에서 반사 및 투과하는 성질에 기반한다. Fig. 1에서 표현된바와 같이 재료1에서 전파되는 P파(입사파)는 상이한 음향임피던스를 갖는 재료2의 계면에 도달하였을 때 입사파의 일부 에너지는 재료2의 내부로 투과되고, 일부 에너지는 재료1로 반사된다. 반사파의 세기는 두 재료의 음향임피던스 차이에 따라 결정된다. 재료1의 음향임피던스가 재료2의 음향임피던스보다 작은 경우 (두 번째 재료가 더 단단한 경우) 입력파와 반사파는 정위상을 갖지만, 두 번째 재료의 음향임피던스가 더 작은 경우 (첫 번째 재료가 더 단단한 경우) 반사파는 입력파와 역위상을 갖는다.

최근 러시아의 ACS(Acoustic Control System)사에서 개발된 다채널 초음파 장비(MIRA)와 함께 초음파 토모그래피 기술이 건축 및 토목분야의 콘크리트 구조물 결함 평가에 활용이 증가되고 있다. MIRA는 다채널 초음파 배열에서 전단파를 발생하여 콘크리트 내부에 입력파를 생성하고, 콘크리트 표면 또는 내부의 반사체(철근, 균열, 공동 등)에서 반사된 신호를 측정한다. 장치 내부에 입력된 알고리즘에 따라 측정된 신호를 자동으로 분석하여 콘크리트 단면의 반사체를 시각화(토모그래피 이미지)한다. MIRA에는 12개의 센싱 유닛으로 구성되어 있으며 각각의 센싱 유닛은 4개의 초음파 센서로 구성된다(Fig. 2(a)). MIRA의 각 센서는 Dry point coupling(DPC) 기술이 적용되어 커플란트를 사용하지 않고도 콘크리트에서 신호 발생 및 수신을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. DPC 기술은 현장에서 측정속도를 획기적으로 향상시키는 것으로 알려져 있다. MIRA는‘touch and go’ 방식에 따라 운용되는 장비이다. 48개의 센서가 배치된 센싱면을 대상 콘크리트 면에 평행으로 접촉하고, 지면과 수직한 힘으로 본체를 누르면 센서에 부착된 스프링이 줄어들면서 센서에 압력을 가한다. 이후 시작 스위치를 누르면 발신기에서 초음파 신호를 순차적으로 발생시킨다. 구조체로 전파된 초음파 신호는 콘크리트 내부의 반사체(콘크리트와 상이한 음향 임피던스를 갖은 물질)에서 반사되어 후방산란장을 형성한다. 이때 발신기로 사용된 센서를 제외한 센서를 수신기로 활용하여 반사파를 측정한다(Fig. 2(b)). MIRA의 작동은 크게 ‘교정모드’와 ‘측정모드’의 순차적 동작으로 구성된다. 교정모드는 대상 콘크리트의 전단파 속도를 측정하는 단계이다. 즉 발신기에서 발생된 신호와 발신기와 일정한 거리에 위치한 수신기에서 감지된 신호의 이동시간을 구하여 속도를 계산한다. MIRA의 다채널 센서는 콘크리트 구조물에 적용 시 약 1m의 투과심도를 갖는 것으로 알려져 있어, 다양한 콘크리트 부재의 이상대 평가에 효과적으로 활용될 수 있다. 다양한 연구자들은 전단파 토모그래피 기술을 콘크리트 구조물 내부의 결함 평가에 활용하고 있다^{(Bishko et al., 2008; Haza et al., 2013; Choi et al., 2016; Lin et al., 2018; Chen et al., 2022)}. 최근 국내에서는 전단파 토모그래피를 활용하여 철도 콘크리트 궤도 슬래브 두께 및 층분리 결함 평가를 수행한 사례가 있다 ^{(Kee and Lee, 2019)}.

Fig. 1 Ultrasonic wave propagation at the interface of two materials with different acoustic impedances

Fig. 2 Commercially available multi-channel shear wave measurement device (MIRA): (a) photograph of the device, (b) illustration of multi-channel shear wave measurements

2.2 SAFT(집속신호합성기법)를 활용한 단면 시각화

측정모드에서 얻은 신호는 MIRA장비 내부에 프로그램 된 Synthetic Aperture Focusing Technique(SAFT, 집속신호합성기법)을 이용하여 반사파를 분석하고 실시간으로 콘크리트 토모그래피 이미지를 생성한다. SAFT의 기본원리는 매질 내부의 반사체에 따라 생긴 초음파 신호의 산란장은 매질 표면에 위치한 수신기에서 측정된 신호와 같은 형태를 갖는다는 다음과 같은 가정에 따른다^{(Marklein et al., 2002)}.

여기서 Ps는 산란장을 의미하고, Ro’는 매질의 표면에서 발신기의 위치이고, U는 수신기에서 측정한 시계열신호이고, t는 발신기에서 파가 발신된 이후의 시간이며, R는 발진기에서 내부의 점 반사체를 거쳐 수신기까지 최단거리이며, c는 매질에서 신호의 전파속도를 의미한다.

SAFT를 활용한 콘크리트 토모그래피 이미지 재구성 방법은 Fig. 3에 정리되어 있다^{(Zhu et al., 2019)}. Si와 Sj가 각각 발신기와 수신기로 작용하였을 때 Sj에서 측정된 초음파 신호는 직접파(P파, S파 및 표면파)와 내부의 반사체에서 반사파로 구성된다. 매질 내부의 임의의 위치(x,y)의 점 반사체(point reflector)에서 반사된 신호가 수신기에 최초 도달시간 tij은 다음과 같이 표현할 수 있다.

Fig. 3 Principle of synthetic aperture focusing technique for tomography image reconstruction

여기서 ri, rj는 각각 발신기와 수신기에서 점 반사체까지의 거리, c는 매질의 속도를 의미한다. Eq.1의 가정에 따라 매질 내부의 임의의 점 P(x,y)에 대응하는 시간신호의 세기를 찾아 반사체 위치(x,y)와 반사체에 의한 반사파의 세기(산란장의 세기)를 표현하는 2차원 이미지를 다음과 같이 구성한다.

측정면에 놓인 모든 발신기와 수신기의 조합에서 얻은 반사파의 세기를 중첩하면 실제 반사체의 위치에서 반사파의 세기는 증폭되고, 반사체가 아닌 영역에서 반사파 세기는 상쇄되어 반사체의 위치를 평가할 수 있는 단면 이미지를 구성할 수 있다.

3.1 Mock-up 실험체

Fig. 4는 이 연구에서 활용된 실물크기로 제작된 고속철도 콘크리트 궤도 슬래브 실험체(이하 실물실험체)를 보여준다. 실물실험체는 Rheda 2000 시스템(Vossloh System 300-1)을 기본으로 설계되었다^{(Freudenstein, 2010)}. 실물실험체는 노반위에 HSB를 타설하고, 그 위에 TCL을 타설하여 2층 슬래브 구조를 갖는다. 실물실험체는 건전한 구간과 함께 TCL/HSB 층분리를 포함한 결함구간을 포함하고 있다. TCL 내부에는 실제 고속철도 콘크리트 슬래브와 같이 PC침목, 격자 트러스, 철근 및 다양한 부속물이 매입되었다(Fig. 5). HSB와 TCL의 층분리 결함을 모사하기 위하여 HSB층에 가로와 세로의 길이가 각각 400mm이고 두께가 각각 5mm, 10mm인 압출폴리스티렌폼(XPS) 보드 2매를 매입하였다(Fig. 5).

Fig. 4 Photograph of a real scale railway concrete slab specimen used in this study

Fig. 5 An extruded polystyrene (XPS) foam board located on the surface of hydraulically stabilized based course (HSB) to fabricate artificial debonding at the interface between TCL and HSB

3.2 MIRA를 활용한 초음파 측정

Fig. 6은 이 연구에서 초음파 토모그래피를 적용한 실험 구간을 보여주고 있다. 측정구간은 침목 6개가 포함된 길이 3,600mm 영역으로, 층분리 결함 2개가 포함되어 있다. Fig. 7은 초음파 신호 측정을 위한 측정장비(MIRA)의 위치 및 측정계획을 보여준다. 측정을 위하여 먼저 MIRA 장비의 중심을 측정점에 위치하고, 센서배열의 길이방향을 실험체의 y축에 평행하도록 위치하였다. 장치에 부착된 핸들을 잡고 MIRA를 지면에 수직으로 압축시킨 상태에서 시작버튼을 누르면 초음파배열에서 순차적으로 초음파신호를 발생하였다(Fig. 8). 동시에 장치에 다른 센서에서는 콘크리트 내부에서 반사된 신호를 수신하였다. 초음파신호는 25kHz에서 80kHz까지 변경할 수 있으며, 이 연구에서는 TCL과 HSB의 층 두께가 각각 250mm, 300mm임을 고려하여, 초음파의 충분한 침투깊이를 확보하기 위하여 25kHz 초음파 신호를 주로 사용하였다.

Fig. 6 Test region of the concrete slab specimen in this study: (a) photograph of a test region and (b) test grid for ultrasonic shear wave measurements using MIRA on the surface of the test region

Fig. 7 Scanning procedure for shear wave measurements

Fig. 8 Photograph of measuring shear waves using the shear wave tomography measurement device

MIRA 장비는 Fig. 7에 정리된 측정 그리드에서 Y=0.4m, Y=1.6m의 두 직선을 따라 X=0에서 X=3.6m까지 150mm 간격으로 데이터를 수집하였다. 각 테스트 지점에서 측정된 초음파 신호는 MIRA 측정장치 내부의 해석모듈에서 SAFT 알고리즘으로 활용하여 자동으로 분석되어, 측정영역에서 콘크리트 토모그래피 이미지로 실시간 전환되었다. 개별 조사영역에서 시험이 끝나면 MIRA를 다음 테스트 지점으로 이동하여 반복시험을 수행하였다. 동일한 행의 모든 시험을 완료하면 다음 행으로 이동하여 시험을 완료하였다. 측정간격은 150mm로 일정하게 계획하여 결과적으로 동일한 행에서 25번의 실험을 수행하여 총 50개의 초음파 토모그래피 이미지를 획득하였다.

4.1 초음파 토모그래피 이미지

Fig. 9는 층분리 결함이 없는 건전한 콘크리트(Fig. 7에서 X=1.5m, Y=1.6m)에서 획득한 전단파 토모그래피 이미지를 보여준다. Fig. 9(a)와 (b)는 각각 초음파의 중심주파수가 각각 25kHz와 40kHz인 전단파를 활용하여 같은 위치에서 측정한 결과이다. 가로축은 MIRA의 중심에서 길이방향으로 거리를 나타내며, 세로축은 콘크리트 표면에서부터 깊이를 나타낸다. 초음파 토모그래피 이미지의 초음파 반사파의 강도는 RGB의 조합으로 표현된 색으로 표현된다. 반사파 강도가 클수록 빨강에 가까운 색으로, 강도가 약할수록 파랑색에 가까운 색으로 표현된다. 중심주파수 25kHz에서 획득한 토모그래피 이미지(Fig. 9(a))에서는 약 500mm 깊이에 약 200mm 길이로 분포된 뚜렷한 반사신호를 관찰할 수 있다. 이 반사체의 깊이는 TCL과 HSB의 두께를 합한 값(약 550mm)과 유사한 값을 보인다. 따라서 이 신호는 HSB의 바닥에서 반사된 신호로 해석될 수 있다. 또한 이 신호는 건전한 구간에서 일관적으로 관측할 수 있기 때문에 건전한 영역에 대한 특성신호로 활용할 수 있다. Fig. 9(a) 및 (b)의 좌측하단에는 콘크리트에서 측정된 전단파 속도가 각각 2040m/s와 2020m/s로 표시되어 있다. 이 값은 건전한 TCL 콘크리트에서 전단파 속도값보다 다소 낮은 값이다. 토모그래피 이미지에서 반사판의 깊이는 속도와 시간의 곱으로 표현될 수 있다. 즉 토모그래피 이미지에서 다소 과소평가된 반사판 깊이값은 속도값에 대한 상대적으로 낮은 추정치에 기인하는 것으로 설명할 수 있다. Fig. 9(a)와 (b)에서 건전한 영역의 바닥반사판 이외에도, 초음파 토모그래피 이미지에서 깊이 200mm 이내 영역에서 다양한 반사신호를 관찰할 수 있었다. 반사신호의 형태와 깊이를 바탕으로 추측하였을 얕은영역에서 반사신호는 TCL 시공 시 매입된 철근, 격자 트러스 및 기타 부속물에서 반사된 신호에 기인한 것으로 보인다. 이 신호들은 측정위치가 변함에 따라 다양한 형태로 나타났기 때문에 건전한 구간의 특성 신호로 활용하기에는 무리가 있는 것으로 보인다.

Fig. 9(a)와 (b)에서 중심주파수의 변화에 따라 토모그래피 이미지의 변화를 관찰할 수 있다. Fig. 9에서 주파수의 크기가 25kHz에서 40kHz로 증가하였을 때 토모그래피 이미지의 전반적인 해상도는 향상되는 것으로 보인다. 하지만 주파수가 증가함에 따라 초음파의 침투깊이가 감소하는 특성을 확인할 수 있었다. 즉 25kHz와 비교하여 40kHz 신호에서는 200mm 이하의 얕은영역에서 반사신호를 증폭하는 특성을 보였지만, 이 연구에서 관심영역인 바닥반사 신호의 크기는 현저히 감소할 수 있음을 확인하였다. 따라서 이 연구에서 관심영역인 HSB 표면에서 바닥반사 신호를 효과적으로 탐지하기 위하여 25kHz 초음파 신호를 주로 활용하였다.

Fig. 10(a)와 (b)는 DB1과 DB2 영역에서 얻은 콘크리트 초음파 토모그래피 이미지를 보여준다. Fig. 10(a)는 약 230mm에서 강한 반사신호를 보여준다. 이러한 결과는 콘크리트 내부에 수평으로 펼쳐진 일정한 길이의 반사판, 즉 층분리 결함이 있음을 나타내고 있다. 측정된 반사판의 깊이는 실제 깊이 235mm와 약 5%이내 오차를 보였다. Fig. 10(b)는 약 210mm 깊이에서 강한 반사신호를 보여주고 있다. 이 값은 실제 층분리 깊이 245mm 보다 대략 15% 가량 과소평가된 값이다. MIRA에서 측정된 전단파 속도는 Fig. 10(a)와 (b)에서 각각 2410m/s와 2010m/s로 추정되었다. 즉 전단파 속도의 추정값의 오차가 클수록 층분리 깊이 추정치의 오류가 커질 수 있음을 보여준다. 만약 콘크리트의 속도의 정확한 값을 알 수 있다면 보다 정확한 깊이 값을 평가할 수 있을 것으로 보인다. 즉 보정된 깊이값은 토모그래피 이미지에서 읽은 값인 210mm에 보정계수(=2410[m/s]/2010[m/s])값을 곱하여 252mm을 얻을 수 있다. 이 값은 실제 층분리 균열의 깊이값과 3.2%의 오차를 보여 실제값을 잘 예측하는 것을 확인하였다.

Fig. 9 Typical shear wave tomography images measured on the solid concrete region in the railway concrete slab specimen in this study using a center frequency of: (a) 25kHz and (b) 40 kHz, respectively

Fig. 10 Typical shear wave tomography images measured over the debonding defects in the railway concrete slab specimen over (a) DB1 (at X=2.55m, Y=0.4m) and (b) DB2 (at X=0.45m, Y=1.6m)

콘크리트 궤도 슬래브 시험체의 건전구간 및 층분리 구간에서 얻은 콘크리트 초음파 토모그래피 이미지는 층분리에 따른 균열 및 HSB와 지반사이의 계면에서 반사신호를 명확히 보여주고 있다. 콘크리트 속도값 추정에 오류가 반사체 깊이 추정에 오차를 발생시킬 수 있지만, 층분리 결함에 따른 반사체의 깊이 변화는 속도값 오차에 따른 깊이의 추정치의 오차보다 현저히 큰 값을 보임을 확인하였다. 즉 이 연구에서 관찰된 결과에 따르면, MIRA의 초음파 토모그래피 이미지에서 획득한 반사신호의 깊이의 차이로 건전 구간과 층분리 구간을 효과적으로 구분할 수 있을 것으로 판단된다.

4.2 노이즈 저감을 위한 이미지프로세싱

이 연구에서는 MIRA에서 초음파 토모그래피 이미지에서 TCL 콘크리트에 다양한 매입물(철근, 트러스, 인서트 등)에서 반사된 신호와 층분리 결함 신호를 구분하기 위한 이미지프로세싱 방법을 제안하였다. MATLAB의 Image processing toolbox를 활용하였다. 먼저 전단파 토모그래피 장치에서 자동으로 생성된 초음파 토모그래피 이미지 그림파일을 MATLAB의 작업영역으로 불러들였다. 해석모듈에서 생성된 그림파일은 토모그래피 이미지와 함께 좌표, 진폭, 속도를 포함한 기타정보를 함께 보여준다. 토모그래피 이미지 분석을 효과적으로 수행하기 위하여 원본이미지에서 imcrop함수를 활용하여 토모그래피 이미지만을 추출하였다(Fig. 11(a)). 추출된 토모그래피 이미지는 rgb2gray함수를 활용하여 회색이미지(Gray scale image)로 전환하였고, imbinarize함수를 활용하여 이진이미지(Black and white image)로 변환하였다. imbinarize함수는 전역적으로 적용되는 임계값보다 큰 값을 모두 1로 바꾸고 그 외 값은 모두 0으로 설정하여 이진이미지를 생성한다. imbinarize함수는 임계값 설정에 관한 다양한 옵션을 제공하지만, 이 연구에서는 이진화된 검은색 픽셀과 흰색 픽셀의 클래스 내 분산을 최소화하기 위한 임계값을 선택하는 오츠(Otsu) 방법에 따라 자동으로 선정된 임계값을 활용하였다^{(Otsu, 1979)}.

Fig. 11(b)와 11(c)는 각각 회색이미지와 이진이미지로 변환 이미지를 보여준다. Fig. 11(c)의 이진이미지에서는 반사체의 위치를 흰색 영역으로 나타낸다. MATLAB의 regionprops함수를 활용하여 반사체 중심의 위치, 주요축의 기울기, 주요축 방향의 길이를 추출하였다. Fig. 11(c)에서는 다양한 깊이에 위치한 다양한 크기와 형태를 갖는 반사체에서 검출된 신호가 관찰되고 있다. 이 연구에서는 TCL와 HSB층분리 결함은 주축의 기울기 ±10°미만의 수평균열이고, 주요축의 길이가 최소 100mm 이상의 반사체를 대상으로 하였다. 층분리 결함의 길이에 대한 임계치를 100mm 미만으로 설정할 경우 노이즈를 완벽하게 제거하기 어려웠다. 즉 이 방법은 층분리 결함의 크기가 100mm 이상인 경우에 제한적으로 활용될 수 있기 때문에 실무에 적용할 때는 각별한 주의가 요구된다. Fig. 11(d)에서는 이 기준에 부합하는 반사체만 추출된 분석이미지를 보여주고 있다. 이러한 절차를 거쳐 철근 및 기타 부속물에서 반사된 신호와 층분리(TCL/HSB) 및 건전한 구간에서 HSB와 지반의 계면에서 반사된 신호를 효과적으로 분리할 수 있었다. 이후 추출된 층분리 영역에서 주축을 계산하여 층분리 결함의 크기와 깊이 정보를 추출하였다. Fig. 12에는 노이즈저감 프로세스를 통하여 최종적으로 결정된 반사판의 깊이와 크기를 보여준다. X축은 MIRA장비의 길이방향으로 반사판의 위치를 나타내며, MIRA 장비의 중심점을 기준으로 X축에서 (+)값은 장비의 오른쪽, (-)값은 왼쪽은 의미한다.

Fig. 11 Image processing procedure for separating a debonding defect from noisy signals in shear wave tomography images obtained from the railway concrete slab specimen: (a) cropping shear wave tomography image from the raw image, (b) converting to gray scale image, (c) binarizing and characterizing properties of reflectors, (d) extracting a debonding defect

Fig. 12 Estimated depth of a reflector in the railway concrete slab specimen extracted from the processed tomography image shown in Fig. 11(d)

4.3 층분리 지도 작성

Fig. 13(a) 및 (b)는 4.2절에서 기술한 이미지 프로세싱 방법을 이 연구에서 수집한 토모그래피 이미지에 적용하여 재구성된 층분리 결함위치의 시각화 결과이다. 층분리 결함의 시각화는 다음과 같은 과정을 거쳐 수행하였다. 먼저 수집된 각각의 콘크리트 토모그래피 이미지에서 층분리 영역을 추출(Fig. 11)하였고, 각각의 층분리 영역에서 층분리 결함의 크기와 측정장치에 중심점(측정점)에 대한 상대적 위치정보(Fig. 12)를 계산하여 층분리 결함 정보를 열벡터로 저장하였다. 측선을 따라 수집한 토모그래피 이미지에 반복적으로 적용하여 얻은 층분리 결함 정보를 적층하여 2차원 행렬로 저장하였고, imagesc함수를 활용하여 층분리 결함의 위치를 시각화하였다(Fig. 13).

Fig. 13 2D visualization of debonding defects in the test region based on the processed tomography images through: (a) Y=0.4 m and (b)Y=1.6 m in the railway concrete slab specimen

Fig. 13(a)와 (b)는 각각 콘크리트 궤도 슬래브 실험체의 Y=0.4 및 Y=1.6m 측선을 따라 수집한 토모그래피 이미지를 활용하여 재구성한 결과를 각각 보여준다. 시각화 결과에서 x축은 측선의 측정원점에서부터 거리를 의미하고, y축은 측정장비의 중심에서부터 측정장비의 길이방향으로 거리를 의미한다. 반사체의 깊이는 다양한 색으로 표현하였으며, 층분리 결함과 건전한 구간을 구분하기 위하여 컬러인덱스를 결정하였다. 400mm 이상의 깊이를 갖는 반사체는 노란색 계열로 표현하여 건전한 구간으로 해석하였고, 깊이 200mm에서 300mm는 하늘색 계열로 표현하여 TCL와 HCB의 층분리 결함 구간으로 해석하였다. 그 밖의 깊이 300mm에서 400mm 구간은 녹색계열, 200mm 미만은 파란색으로 표현하였으며, 각각 HSB 내부, TCL 내부의 수평 결함으로 해석될 수 있다. 하지만 이 경우는 이 연구에서 활용된 실물실험체에서는 고려되지 않은 결함형태로서 Fig. 13(a) 및 (b)의 시각화 결과에는 표시되지 않았다. 이 연구에서 뚜렷한 반사신호가 관측되지 않은 영역은 깊이값을 임의로 0mm로 할당하고, 검은색으로 표현하여 명확한 판정이 어려운 영역으로 구분하였다.

Fig. 14는 각각의 실험측선에서 얻은 층분리 결함의 시각화 이미지를 콘크리트 궤도 슬래브 실험체 평면과 함께 표시한 2차원 층분리 지도를 보여준다. 비교를 위하여 실제 층분리 결함의 위치를 빨간색 선(DB1, DB2)으로 표시하였다. 토모그래피 이미지에서 바닥반사 신호를 추출하여 재구성된 층분리 지도는 층분리 결함의 위치를 효과적으로 보여준다. 하지만 예측된 층분리 결함의 y축방향의 길이는 DB1의 경우 122mm에서 200mm의 범위를 보였으며, 평균길이는 136mm으로 평가되었으며, DB2의 경우 217mm에서 300mm범위를 보였으며, 평균길이는 281mm로 측정되었다. 따라서 실제 층분리 결함의 길이 400mm와 비교하여 DB1과 DB2는 각각 약 66%, 30%의 오차를 보였다(Table 1). 이러한 결과는 초음파 측정장치 센서배열의 길이 한계, 센서의 방향성 및 SAFT 알고리즘의 특성과 관계가 있는 것으로 보인다. 일반적으로 초음파 센서에서 발생된 신호는 일정한 방향성을 갖고 있기 때문에 탐지영역이 제한된다. SAFT을 적용할 경우 배열의 중간부에 대응하는 토모그래피 이미지 강도가 증폭하는 경향을 보이므로 센서배열보다 크기가 큰 반사체의 크기를 정확히 판별하기 어렵다. 반면에 x축방향의 결함크기는 실제 크기보다 과대평가 될 수 있음을 확인하였다. Fig. 14에서 층분리 지도상에서 DB1과 DB2 근방에서 하늘색으로 표시된 영역의 x축방향의 길이는 각각 750mm로 참값인 400mm와 비교하여 87.5%의 오차를 보였다(Table 1). 이러한 결과는 초음파의 측엽(side lobe)의 영향으로 보인다. 즉 센싱장치가 층분리 결함에서 약간 벗어나 있어도 층분리 결함에서 반사신호를 관측할 수 있다. 초음파에서 측엽의 영향 및 이에 따라 결정되는 방향성은 주파수에 의존하는 특성이다. 즉 주파수가 커짐에 따라 직진성이 향상되어 해상도는 향상시킬 수 있다. 하지만 4.1절에서 논의 된 것과 같이, 주파수가 증가할 경우 침투깊이가 감소되어 명확한 반사파 신호 측정을 어렵게 할 수 있어, 단순히 주파수의 증가만으로는 최적화된 토모그래피 이미지 획득이 어렵다. 즉 초음파 토모그래피 이미지를 활용한 콘크리트 내 결함의 효과적인 평과를 위해서는 초음파 측정을 위한 하드웨어의 최적화, SAFT 알고리즘의 개선 및 침투깊이과 해상도의 최적화를 위한 최적 주파수 결정에 관한 체계적인 접근이 필요할 것으로 보인다.

Fig. 14 Debonding map representing the location, depth and width of debonding defects in the railway concrete slab specimen

Fig. 15에서는 X축을 따라 전단파 토모그래피 시스템의 중심에서 측정된 층분리 깊이값의 변화를 보여주고 있다. 토모그래피 이미지에서 추출된 층분리 결함 정보의 원시데이터는 파란색 점으로 표시하였다. 비교를 위하여 실제 층분리 결함의 깊이를 검은색 실선으로 함께 표시하였다. 전반적으로 바닥반사파 신호의 변화는 건전한 구간과 층분리 구간의 경향성을 잘 보여주고 있으며, 이 연구에서 고려된 층분리 결함의 위치를 잘 표시하고 있다. 하지만 몇 개의 측정값에서 관찰된 국부적인 이상치가 층분리 결함 지도의 가독성을 낮추고, 층분리 결함의 길이 및 깊이의 정확한 평가를 어렵게 하는 것을 관찰할 수 있었다. 먼저 측정값에서 0mm로 표시된 점은 수집된 토모그래피 이미지에서 어떠한 바닥반사판 신호도 추출할 수 없었던 영역으로, 이 연구에서는 토모그래피 이미지만으로는 판정이 어려운 구간이다. 이중 DB1의 2개의 점은 층분리 구간과 건전한 구간의 전이대에서 관측되었으며, DB2의 1개의 점은 건전한 구간에서 관찰되었으나 예측된 반사판 깊이의 국부적 변화가 인지된 영역이다. 또한 건전한 영역 또는 층분리 영역에서도 원인을 알 수 없는 이상치가 각각 1개씩 관찰되었다. 이러한 결과는 실험체의 국부적 불균일 특성이 안정적인 토모그래피 이미지 획득에 영향을 줄 수 있음을 보여준다. 이 연구에서는 이동평균을 적용하여 데이터를 평활화하여 국부적인 이상치의 영향을 억제하고자 하였다. rloess방법으로 스팬 0.3을 적용한 smooth함수를 활용하여 데이터를 평활화 하였으며, 그 결과를 Fig.15에 주황색 원으로 표시하였다. 데이터의 평활화를 통하여 실험적 불균질성에 대한 국부적인 이상치가 제거되어 층분리 결함의 위치를 명확하게 표시할 수 있음을 확인하였다.

Fig. 15 Variation of the estimated depth of debonding defects in the railway concrete slab specimen in this study through: (a) Y=0.4 m and (b)Y=1.6 m, respectively, in Fig. 14