균열 모사체를 이용하여 균열 샘플을 형성하며, 형성된 균열 샘플을 통해 실제 콘크리트 구조물의 균열에 대한 영향 평가가 가능하도록 콘크리트 균열 모사 실험체를 제작하는 방법은,실험체에 형성할 균열의 크기 및 형상을 설정하는 단계; 유한요소해석에 기반한 열해석을 통해 실험체의 재료에 균열이 미치는 열영향 범위를 분석하는 단계; 열영향 범위에 안전율을 적용하여 열영향 범위가 실험체의 경계 내 존재하도록 실험체의 크기를 설정하는 단계; 및 실험체의 크기에 대응하도록 3D 프린터를 이용하여 거푸집과 균열의 크기 및 형상에 대응하는 균열 모사체를 제작하고, 제작된 균열 모사체가 설치된 상태의 거푸집 내에 경화성 재료를 타설하고 경화시켜 실험체를 제작하는 단계;를 포함하며, 상기 균열 모사체는,균열의 크기 및 형상으로 형성되는 삽입부와, 삽입부로부터 연장되어 거푸집의 개방된 일면에 설치되되, 총 길이가 실험체의 일변의 길이 이상으로 연장되는 다리부와, 거푸집에는 다리부의 두께에 상응하는 홈 형상이 형성되는 고정부를 포함하며, 상기 실험체를 제작하는 단계는,거푸집의 상면이 개방되어 거푸집의 수용부에 경화성 재료가 수용되고, 균열 모사체는 거푸집 수용부의 하면에 형성되어지며,상기 콘크리트 균열 모사 실험체를 제작하는 방법을 이용하여, 형성된 실험체의 균열의 깊이를 이용한 구조물의 균열깊이를 측정하는 방법에 있어서,상기 측정 방법은,복수의 균열 샘플에 대한 샘플 열화상 영상, 균열 깊이 및 샘플 환경 정보를 등록하는 샘플정보 입력 단계; 각각의 샘플 열화상 영상으로부터 균열 샘플의 균열 부분에 대한 온도인 샘플 온도 정보를 추출하는 샘플 온도정보 추출 단계; 추출된 샘플 온도 정보, 기 등록된 균열 깊이 및 샘플 환경 정보를 기계 학습 알고리즘의 훈련 데이터로 입력하여 기계 학습을 진행하는 기계학습 단계; 구조물을 대상으로 촬영된 구조물 열화상 영상, 가시광 영상 및 구조물 환경 정보를 입력하는 구조물정보 입력 단계; 입력된 가시광 영상으로부터 구조물의 균열 부분을 추출하는 균열 추출 단계; 가시광 영상으로부터 추출된 균열 부분에 해당하는 위치에서 구조물 열화상 영상으로부터 구조물 온도 정보를 추출하는 구조물 온도정보 추출 단계; 추출된 구조물 온도 정보 및 구조물 환경 정보가 학습된 기계 학습 알고리즘에 입력하여 구조물의 균열 깊이가 산출되는 균열깊이 산출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 콘크리트 균열 모사 실험체를 이용한 균열깊이 측정 방법.

제 1 항에 있어서, 상기 구조물정보 입력 단계는 가시광 영상을 촬영한 후 균열 부분을 추출하고, 균열 부분이 추출된 위치에서만 열화상 영상이 촬영되어 입력되는 것을 특징으로 하는 콘크리트 균열 모사 실험체를 이용한 균열깊이 측정 방법.

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