2.1 초음파 신호 기반 SAFT 영상 재구성

본 절에서는 다배열 전단파 트랜스듀서를 기반으로 콘크리트 단면의 초음파 전달 특성을 영상화하는 SAFT 재구성 절차를 제시한다. 다배열 센서의 각 소자가 순차적으로 초음파를 송신하고 나머지 소자들이 산란파를 수신하므로, 이로부터 획득된 시계열 A-scan 신호군은 내부 반사체의 위치를 추정하는 데 사용된다. 관심 영역 내 임의의 픽셀 위치에서의 SAFT 진폭은 지연합산(delay-and-sum) 알고리즘을 통해 Eq. (1)과 같이 재구성된다.

여기서, $N$은 센서의 개수, $S_{i,j}$는 송신 센서 $i$와 수신 센서 $j$ 쌍에서 획득한 신호, $d_i$와 $d_j$는 해당 픽셀과 각 센서 사이의 거리, $v$는 콘크리트 내 전단파 속도, $w_{i,j}$는 신호의 가중치를 의미한다. 재구성된 SAFT 단면 이미지(B-scan)는 철근의 위치, 배면(backwall), 그리고 부식으로 유발된 내부 균열과 같은 강한 반사체를 2차원 진폭스케일로 시각화한다. SAFT 영상 재구성 과정은 Fig. 1에 나타내었다.

Fig. 1 SAFT image reconstruction procedure

2.2 철근 부식 진전에 따른 깊이별 초음파 에너지 변화

콘크리트 내부에 부식 생성물이 형성되면 철근-콘크리트 계면에 응력이 집중되며, 이는 미세균열을 유발한다. 부식이 더욱 진전될 경우 이러한 미세균열은 표면으로 성장하여 거시적인 표면 균열 및 피복 박리로 이어진다. 본 연구에서는 이러한 부식 손상 진전 단계를 물리적 상태와 표면 균열 발현 여부에 따라 크게 세 가지로 정의한다. 정상 상태[Low]는 철근 부식이 개시되지 않은 건전한 상태이다. 내부 열화 단계[Medium]는 부식이 진전되어 철근 표면에 이질적인 부식 생성물이 형성되기 시작했으나, 부식 팽창압이 아직 피복 콘크리트의 인장강도를 초과하지 않아 육안으로 식별 가능한 거시적 표면 균열은 발현되지 않은 상태를 의미한다. 마지막으로 표면 손상 진전 단계[High]는 부식이 고도화되어 거시적인 표면 균열 및 피복 박리까지 도달한 상태이다.

초음파는 매질의 불연속면에서 강하게 반사 및 산란하는 특성이 있으므로, 위에서 정의한 세 단계(Low, Medium, High)의 물리적 상태에 따라 깊이별 초음파 에너지의 분포 거동이 상이하게 나타난다. 이를 정량적으로 분석하기 위해, SAFT 단면 영상의 수평 스캔 폭 방향으로 진폭을 평균하여 깊이에 따른 초음파 에너지 강도 분포를 추출한다. 정상 상태[Low]에서는 입사된 초음파 에너지가 내부 깊숙이 투과하여 배면에서 명확하게 반사된다. 내부 열화 단계[Medium]에서는 표면 균열이 없음에도 불구하고 철근 표면에 형성된 부식 생성물에 의한 내부 산란이 진전되며 철근 반사면에 집중되던 에너지가 주변 영역으로 확산된다. 반면, 부식 및 표면 균열이 발생한 상태[High]에서는 초음파 에너지가 표면 인근 및 철근 계면의 손상부에 의해 강하게 산란되어 깊은 영역으로 원활하게 투과하지 못하고, 특정 깊이 구간(피복 두께 및 철근 후면부)에 에너지가 정체되는 현상이 발생한다. 이러한 깊이별 초음파 에너지 거동 특성에 대한 상세한 실험적 분석 결과는 4장에 제시한다.

2.3 다중 지표 기반 부식 수준 평가 프레임워크

본 절에서는 앞서 제시한 깊이별 초음파 에너지 분포 특성과 SAFT 영상의 반사 패턴 왜곡을 결합하여, 콘크리트 내부 철근의 부식 손상 수준을 세 단계로 분류하는 정량적 평가 프레임워크를 제안한다.

3.1 실험체 상세 및 부식 수준 평가

본 연구는 외기에 장기간 노출되어 자연적으로 부식이 진전된 철근 콘크리트 시편을 대상으로 하였다. 시편은 200 × 200 × 300 mm 크기이고, 내부에는 D13 이형철근이 피복두께 40 mm로 매립되어 있다. 시편은 물-결합재비(W/B), 초기 염화물 함량, 결합재의 종류 등을 주요 변수로 하여 제작되었다(Lee and Lee, 2024). 측정에 활용된 시편은 총 17종의 배합, 54개체이며, 시편별 상세 제원은 Table 1과 같다. 본 연구에서 17종에 달하는 다양한 배합 조건은 콘크리트 내부의 초기 초음파 전파 속도 및 감쇠 특성에 편차를 유발한다. 이는 준공 당시의 초기 물성 데이터나 정확한 배합 정보를 알 수 없는 실제 노후 구조물 진단 현장의 불확실성을 모사하며, 제안하는 평가 지표의 범용성과 강건성을 검증하기 위한 실험 설계이다.

비파괴 지표의 신뢰성을 검증하기 위해, 철근 부식 수준은 노출 종료 후 파괴시험을 통해 직접 정량화하였다. 콘크리트 시편을 분할하여 내부 철근을 노출시킨 후, 화학적 세척을 거쳐 이미지 기반 분석 기법을 적용하였다. 획득한 이미지를 그레이스케일로 변환하고 전역 임계값 기반 분할(global threshold-based segmentation)을 통해 부식 영역의 면적을 산정하였으며, 본 절차는 KS F 2600 (2023) 표준에 부합한다. 철근 부식률은 분할된 부식 영역의 면적을 전체 노출 철근 표면적으로 나눈 백분율로 정의하였다. 실측된 철근 부식률과 최대 균열폭, 표면 손상률을 기준으로 전체 시편을 무손상(Low), 표면 균열까지 진전되지 않은 경미한 부식 손상(Medium), 표면 균열까지 진전된 심각한 부식 손상(High)의 세 등급으로 분류하였다. 표면 균열 발생 여부를 분류의 핵심 기준으로 설정한 이유는, SAFT 기반의 깊이별 에너지 응답이 표면 균열에 의한 거시적인 초음파 산란의 영향을 가장 직접적으로 받기 때문이다.

3.2 초음파 계측 장비 및 실험 조건

초음파 계측에는 초음파 펄스 에코(ultrasonic pulse echo) 방식의 다배열 장비인 ACS A1040 MIRA 3D를 사용하였다. 본 장비는 건식 접촉 방식을 채택하여 별도의 접촉 매질 없이 전단파를 효과적으로 송수신한다. 4행 × 8열(센서 간격 25 mm)로 구성된 센서부가 전자적으로 순차 전환되며 초음파를 방출하고 수신하여, 한 번의 계측으로 다수의 송수신 조합 신호를 획득한다(Table 2 및 Fig. 2 참조).

영역 스캔은 Fig. 2(a)에 나타낸 바와 같이 시편 단면(200 × 300 mm)에 대해 장비의 1회 측정 범위(200 × 100 mm)를 기준으로 상단에서 하단 방향으로 3회 연속 수행하였다. 특히, 계측 데이터의 통계적 신뢰성을 확보하기 위해 이러한 1회 단면 스캔 과정을 개별 시편마다 동일한 조건에서 5회씩 반복 수행하였다. 그 결과, 총 54개의 시편(Low 10개, Medium 28개, High 16개)으로부터 시편 수의 5배에 해당하는 총 270개(Low 50개, Medium 140개, High 80개)의 독립적인 SAFT 단면 영상 데이터를 확보하여 최종 분석에 활용하였다. 이후 3회의 분할 스캔으로 획득한 단면 이미지를 공간적으로 정합하여 하나의 온전한 시편 단면 SAFT 이미지를 구성하였으며, 이 정합 이미지를 대상으로 깊이별 에너지 분석을 수행하였다. 영상 재구성 시 1 MHz의 샘플링 데이터에 1 mm 간격의 공간 이산화를 적용하였으며, 최종 B-scan 이미지는 힐버트 변환(Hilbert transform)의 크기를 계산하여 반사 신호의 진폭스케일로 매핑하였다. 가진 주파수는 콘크리트 내 전단파 파장과 분해능을 고려하여 50 kHz로 설정하였으며, 이에 대한 상세한 선정 근거는 3.3절에 기술한다.

Fig. 2 Ultrasonic measurement device and SAFT reconstruction

3.3 초음파 계측 변수 최적화

본 절에서는 SAFT 영상 재구성을 위한 전단파 속도 및 가진 주파수를 최적화한다. 영상을 정확하게 재구성하기 위해서는 매질 내 초음파 전파 속도를 올바르게 설정해야 한다. 전단파 속도는 Fig. 3에 나타낸 바와 같이 각 수신 채널에서 검출된 직접파의 도달시간(time of flight, TOF)과 센서 간 물리적 간격을 기반으로 산정할 수 있다. 그러나 시편의 손상 정도에 따라 획득되는 A-scan 신호의 특성은 크게 달라진다. Fig. 4의 A-scan 신호 샘플을 비교해 보면, 무손상 상태인 Fig. 4(a)에서는 직접파의 도달시간이 명확히 검출되어 안정적인 속도 산정이 가능하다. 반면, 심각하게 부식된 상태인 Fig. 4(b)에서는 표면 균열에 의한 강한 산란으로 인해 초음파 신호가 심하게 왜곡되며, 도달시간 검출 자체가 매우 불안정해진다. 또한, 시편별로 측정된 속도를 영상 재구성에 개별 적용할 경우, 손상으로 저하된 매질의 물성(속도 감소)이 지연합산 알고리즘 내에서 상쇄되어 손상 등급 간의 변별력을 오히려 떨어뜨리는 결과를 초래한다. 따라서 본 연구에서는 무손상 시편 그룹(Low)에서 산정한 평균 전단파 속도(2,347 m/s)를 기준 속도(baseline velocity)로 모든 시편에 일괄 적용하여, 철근 부식 진전에 따른 반사 패턴의 변화만을 객관적으로 비교⋅분석하였다.

Fig. 3 Extraction of TOF for wave velocity calculation

Fig. 4 Samples of A-scan signals

또한, 가진 주파수가 초음파 신호 분해능과 산란 특성에 미치는 영향을 분석하여 최적 주파수를 선정하였다. 분석은 Low 그룹 시편을 대상으로 30∼100 kHz 범위에서 수행되었다. 손상된 시편(Medium, High)의 경우 부식 생성물 및 거시적 표면 균열에 의한 강한 산란이 매질 고유의 골재 산란 효과를 압도하므로, 주파수 대역별 특성 변화를 명확히 분별하기 어렵다. 따라서 매질 고유의 전파 특성이 온전히 유지되는 Low 시편을 기준으로 콘크리트 매질에 최적화된 주파수를 우선 도출하였으며, 이를 전체 시편에 일괄 적용함으로써 부식 손상 등급 간의 초음파 응답 변화만을 동일한 조건에서 객관적으로 비교하고자 하였다. 가진 주파수에 따른 전단파 파장의 변화는 굵은 골재 산란과 내부 결함 탐지 성능 간의 상충관계를 유발한다.

Fig. 5는 이러한 주파수 대역별 특성 변화를 보여주기 위해, 분석된 5가지 주파수 중 양 극단(30, 100 kHz)과 최적 주파수(50 kHz)의 대표적인 SAFT 이미지 샘플을 선별하여 나타낸 것이다. 100 kHz의 고주파 대역에서는 파장이 약 2.4 cm로 짧아져 미세 반사체에 대한 이론적 분해능은 상승하나, 골재에 의한 다중 산란이 급증하여 신호의 잡음이 두드러진다. 반대로 30 kHz의 저주파 대역에서는 파장이 약 8.0 cm로 길어져 골재 산란의 영향은 줄어들지만, 분해능이 현저히 저하되어 명확한 형상 인식이 어렵다. 이러한 현상을 정량적으로 확인하기 위해 각 주파수에서 산정한 평균 전단파 속도와 표준편차를 Table 3에 나타내었다. 평균 전단파 속도는 전 대역에서 2,347∼2,435 m/s 범위로 큰 차이가 없었으나, 표준편차는 고주파 영역에서 상대적으로 크게 나타났다. 이는 짧은 파장이 굵은 골재에 부딪혀 산란됨으로써 도달시간 검출의 신뢰도가 낮아지고 신호 분산성이 증가했기 때문이다. 이상의 결과를 종합하여, 본 연구에서는 반사체에 대한 해상도 확보와 굵은 골재 산란 억제가 가장 이상적인 균형을 이루는 50 kHz를 최적 가진 주파수로 선정하였다.

Fig. 5 SAFT images at different excitation frequencies

4.1 손상 수준별 초음파 프로파일 및 거시적 손상 식별

본 절에서는 손상 등급별 SAFT 단면 영상과 깊이별 정규화 강도 분포를 분석하여, 철근 부식에 의한 표면 균열이 초음파 응답에 미치는 물리적 영향을 제시한다. 깊이별 강도 분포는 각 시편의 정합 SAFT 영상에서 수평 스캔 폭 방향으로 진폭을 평균하여 도출하였으며, 산정된 강도는 모든 시편의 깊이-강도 분포 중 최대 강도를 기준으로 정규화하였다.

손상 등급별 SAFT 단면 영상의 대표 예시는 Fig. 6과 같다. 무손상인 Low 등급(Fig. 6(a))에서는 산란이 두드러지지 않고 에너지가 철근 및 배면과 같은 특정 반사면에 집중되어 명확한 이미지를 형성한다. Medium 등급(Fig. 6(b))에서는 철근 부식 생성물로 인해 내부 산란이 진전되며 반사 에너지가 주변 영역으로 점차 확산되는 양상을 보인다. 반면, High 등급(Fig. 6(c))에서는 시편 전반에 걸쳐 강한 반사가 형성되며, 특히 표면 인근의 얕은 깊이에서 에너지가 집중적으로 정체되는 거동이 관찰된다. 이는 철근 부식 진전에 따른 계면 열화와 표면 균열이 입사 초음파를 강하게 산란시켜, 에너지가 시편 깊은 곳으로 원활하게 투과하지 못하고 얕은 깊이에서 다중 반사파를 형성하기 때문이다.

Fig. 6 Samples of SAFT images according to corrosion damage grade

Fig. 7은 손상 등급별 깊이-정규화 강도 곡선과 함께 철근 반사 구간(30∼50 mm) 및 배면 반사 구간(130∼200 mm)을 나타낸다. 표면 인근 0∼20 mm 구간은 송수신 센서 간 직접 전달되는 표면파 영향이 지배적인 구간이다. High 등급은 이 구간 이후의 전 깊이에 걸쳐 Low 및 Medium보다 높은 강도를 유지하였으며, 특히 30∼50 mm의 철근 반사 구간에서 강도가 급격히 상승하여 다른 두 등급과 명확히 분리되는 거동을 보였다. 이는 팽창압으로 발생한 거시적 균열면이 초음파의 새로운 강한 반사체로 작용하여 에너지를 중첩시켰기 때문으로 분석된다. 반면 Low와 Medium의 평균 곡선은 철근 반사 구간을 포함한 전 구간에 걸쳐 서로 근접하게 나타나, 철근 부식률의 차이가 존재함에도 불구하고 거시적 표면 균열이 발현되지 않은 경우 깊이별 1차원 강도 분포상의 차이는 크지 않음을 확인하였다. 두 등급 모두 약 130∼150 mm 부근에서 강도가 감소한 후 배면 반사 구간(130∼200 mm)에서 강도가 다시 상승하는 초음파 투과 거동을 나타내었다.

Fig. 7 Rebar and backwall reflection zones in depth curves

이러한 등급 간 분포 차이를 정량화하기 위해, 무손상(Low) 시편들의 평균 곡선을 기준으로 각 측정 곡선과의 평균제곱근오차(RMSE)를 전체 깊이 구간(0∼200 mm)에 대해 산정하였으며, 그 결과는 Table 4와 같다. RMSE 평균은 Low 8.06 %, Medium 8.04 %로 뚜렷한 차이가 관찰되지 않은 반면, High는 20.96 %로 급격히 상승하였다. 특히 주목할 점은 데이터의 산포도를 나타내는 표준편차(Std. dev.)이다. Low (3.48 %)와 Medium (2.91 %)은 데이터 분산이 좁게 유지되는 반면, High 등급에서는 표준편차가 6.56 %로 약 2배 이상 크게 증가하였다. 이는 표면 균열이 시편 표면에 발현될 때 그 양상(균열의 폭, 깊이, 방향성)이 시편마다 매우 불규칙하여 초음파 산란의 편차가 커짐을 물리적으로 방증한다. 결과적으로 1차원적 RMSE 지표는 표면 균열에 기인한 강도 분포의 거시적 변화와 그 불규칙성을 식별하는 데에는 매우 효과적이지만, 표면 균열이 발현되지 않은 초기 부식 손상(Medium)을 건전부(Low)와 변별하는 데에는 뚜렷한 한계가 있음을 시사한다.

4.2 영상 패턴 및 에너지 중심점 융합 기반 초기 부식 손상 식별

본 절에서는 깊이별 초음파 에너지 프로파일의 강도 오차(RMSE) 지표가 가진 한계를 극복하기 위해, SAFT 영상의 2차원 패턴 변화와 깊이별 에너지의 편중 거동을 융합하여 손상 등급을 구분한 결과를 제시한다.

Fig. 8(a)는 손상 등급별 깊이-정규화 강도 곡선과 함께 등급별 평균 에너지 중심점($D_{avg}$)을 도시한 것이다. 평균 에너지 중심점은 Low 68.8 mm, Medium 70.2 mm, High 72.2 mm로 손상 등급이 높아질수록 점차 얕은 깊이에서 깊은 위치로 이동하는 경향을 나타내었다. 이러한 거동은 Fig. 6의 SAFT 영상에서도 시각적으로 확인된다. Low 등급에서는 강한 반사가 철근 위치(약 30∼50 mm)에 국한되어 명확하게 나타나는 반면, 손상이 진전될수록 특정 결함부 구간(표면 및 철근 계면 인근)에서 다중 반사와 산란이 심화되며 에너지가 강하게 정체된다. 중요한 점은, 이렇게 얕은 손상부에서 산란되어 지연 도착한 초음파 신호들이 SAFT 영상 재구성(시간-깊이 매핑) 과정에서는 실제 철근보다 더 깊은 영역의 높은 진폭 확산으로 투영된다는 것이다. 즉, 얕은 깊이에서의 물리적인 에너지 산란이 역설적으로 전체 깊이 프로파일에서는 깊은 영역이 차지하는 에너지 비중을 증가시키며, 이것이 결과적으로 전체 에너지 분포의 질량 중심을 더 깊은 곳으로 밀어내는 원인이 된다.

Fig. 8 Energy centroid and SSIM according to damage grade

강도의 절대적인 크기뿐만 아니라 반사 패턴 자체의 왜곡(변형)에 주목하여 산정한 구조적 유사도 지수(SSIM)의 결과는 Fig. 8(b) 및 Table 4와 같다. 손상 등급이 높아질수록 SSIM 평균값은 Low 0.80에서 Medium 0.75, High 0.65로 순차적으로 뚜렷하게 감소하였다. 특히, 표면 균열이 발현되지 않아 RMSE 지표로는 무손상 상태와 구분이 불가능했던 Medium 등급에서도 기준 영상 대비 구조적 유사도가 유의미하게 저하되었다는 사실은 학술적으로 중요한 의미를 지닌다. Medium 등급에서 SSIM이 감소하는 현상은 철근 표면에 형성된 부식 생성물 층과 미시적인 계면 박리가 음향 임피던스의 불일치를 유발하여, SAFT 영상의 미세한 반사 패턴을 지속적으로 흩뜨리기 때문이다.

이러한 두 지표는 각각 SAFT 영상 내 (1) 에너지 중심의 수직적 편중과 (2) 구조적 패턴의 공간적 왜곡이라는 서로 직교하는 물리적 손상 특성에 반응하므로, 이를 결합할 경우 강력한 변별력을 기대할 수 있다. Fig. 9는 SSIM을 x축, 에너지 중심점을 y축으로 하여 54개 시편의 계측 결과를 2차원 특성 공간에 도시한 산점도이다. 분포 형태를 세밀히 분석하면, Low 그룹은 우측 하단(높은 SSIM, 얕은 Energy centroid)에 밀집된 군집을 형성하는 반면, 부식이 진전될수록(Medium → High) 점진적으로 좌측 상단으로 이동하는 전이(transition) 거동을 보인다. 특히 Medium 등급은 Low와 High 사이의 교량 역할을 하며, 표면 균열 발생 직전의 내부 열화 상태를 가시적인 좌표 이동으로 보여준다.

Fig. 9 Distribution of SSIM–Energy centroid

이러한 군집화 및 전이 거동을 정량적으로 확인하기 위해 인접 등급 간 평균 차이를 각 등급의 표준편차와 비교하였다. 분석 결과, SSIM은 Low와 Medium 사이에서 0.91배, Medium과 High 사이에서 1.67배의 차이를 보였으며, 에너지 중심점은 각각 1.00배와 1.05배로 나타났다. 즉, 두 지표 모두 등급 간 평균 차이가 등급 내 산포(표준편차)와 동등하거나 그 이상으로 산출되어, 각 손상 등급이 특성 공간상 서로 구분되는 위치를 점유하고 있음이 입증되었다. 비록 개별 데이터의 분포는 인접 등급 간에 일부 중첩(overlap)되는 구간이 존재하지만, 이는 완벽한 분리보다는 손상 진전에 따른 뚜렷한 군집 형성과 전이 경향을 나타내는 것으로 해석하는 것이 타당하다.

무엇보다 고무적인 것은, 본 연구에 사용된 54개의 시편이 17종의 상이한 콘크리트 배합 조건으로 제작되어 매질의 초기 전파 속도 및 감쇠 특성이 제각각임에도 불구하고 유의미한 군집화(clustering)가 확인되었다는 점이다. 결론적으로 SSIM과 에너지 중심점의 상호보완적 융합은 육안 식별이 어려운 비균열 부식 손상(Medium) 상태를 비파괴적으로 진단할 수 있는 매우 효과적인 평가 도구이다. 향후 더 많은 시편과 실제 현장 구조물을 대상으로 부식 단계별 초음파 프로파일 데이터를 지속적으로 축적해 나간다면, 손상 등급을 명확히 판별할 수 있는 클러스터링 경계(decision boundary)를 도출하여 객관적이고 신뢰도 높은 정량적 부식 진단 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.