Analysis Technique for Chloride Behavior Using Apparent Diffusion Coefficient of Chloride Ion from Neural Network Algorithm

염화물 이온은 콘크리트 내부로 유입되어 철근부식을 야기하므로 염화물 침투 평가는 매우 중요하다. 전기영동실험을 통한 촉진확산계수가 현실적으로 많이 쓰이고 있지만, 이는 자유염화물 이온에 대한 전기장 내의 이온속도를 나타낼 뿐이므로 염화물량에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 겉보기 확산계수는 단순한 Fick의 이론을 배경으로 엔지니어에게 전염화물의 확산을 명확하게 제공할 수가 있다. 이 연구는 인공신경망이론을 이용하여 최적의 확산계수를 도출하고 시간의존성 확산계수를 이용하여 염화물 침투를 평가할 수 있는 기법을 제시하는 것이다. 이를 위해 기존의 연구에서 30개의 배합 및 염소이온 겉보기 염화물 확산계수를 인용하였으며, 배합인자(물결합재비, 단위시멘트량, 슬래그, 플라이애쉬, 실리카퓸, 단위 잔골재 및 굵은 골재)를 뉴런으로 선택하여 확산계수에 대한 학습을 훈련하였다. 또한 시간의존성 확산계수를 고려하여 단순한 Fick 법칙으로 염화물 침투를 평가할 수 있는 기법을 제시하였다. 장기침지실험 및 실태조사 결과를 이용하여 제안된 기법의 결과와 비교를 수행하였으며, 그 적용성을 평가하였다. 이 기법은 다양한 배합 및 관련 확산계수의 입수 및 학습을 통하여 더욱 합리적인 기법으로 발전할 수 있다.